CANN异构架构：以ops-nn为翼，驱动AIGC底层计算新突破

AIGC技术的产业化落地，核心在于底层计算架构对算法的高效支撑，而华为CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为面向AI场景打造的异构计算架构（项目地址：https://atomgit.com/cann），凭借承上启下的全栈能力，成为连接主流AI框架与AI处理器的关键枢纽，更是AIGC模型实现高效训练、推理的核心计算底座。CANN通过构建包含算子库、编译引擎、运行时组件、通信库在内的完整技术生态，全方位解决AIGC计算中的算力利用率低、模型适配难、部署成本高等痛点，其中ops-nn仓库（项目地址：https://atomgit.com/cann/ops-nn）作为CANN生态中核心的神经网络类计算算子库，是CANN赋能AIGC的重要技术载体。本文将以CANN异构架构为核心，解读其技术体系、赋能AIGC的核心逻辑，以及ops-nn在其中的关键作用，并结合代码示例展现CANN架构下算子的实际应用。

一、CANN异构架构：AIGC的全栈式计算支撑体系

CANN作为面向AI场景的异构计算架构，其核心设计目标是打破AI框架与硬件之间的壁垒，实现算法与算力的高效协同，这一目标恰好契合AIGC模型对底层计算的高要求。CANN的技术体系围绕AI计算全流程打造，核心组件各有分工、协同发力，构成了支撑AIGC的全栈式计算体系，核心模块及能力可分为五大类：

1. 多类型算子库集群：这是CANN的计算核心，包含ops-nn（神经网络算子）、ops-transformer（大模型算子）、ops-math（数学基础算子）、ops-cv（图像处理算子）等，覆盖AIGC模型从基础计算到专用场景的全算子需求，是实现硬件加速的基础；
2. 图编译与执行引擎（GE）：提供计算图优化、多流并行、内存复用等能力，可对AIGC模型的计算逻辑做全局优化，同时兼容PyTorch、TensorFlow等主流框架及ONNX、PB等模型格式，降低模型迁移成本；
3. 运行时与维测组件（runtime）：为CANN全生态提供运行时调度、资源管理及维测能力，保障AIGC大模型在复杂计算场景下的稳定运行，同时支持问题快速定位；
4. 通信类基础库：包含HCOMM、HIXL等，为AIGC大模型的分布式训练、集群推理提供高效的点对点数据传输、通信域管理能力，解决大规模计算中的通信瓶颈；
5. 算子开发套件（asc-devkit）：原生支持C/C++标准，提供多层级API，满足开发者对AIGC新型模型的算子定制化开发需求，让CANN的算子生态可快速适配AIGC技术迭代。

在这一体系中，所有组件均围绕提升AI计算效率设计，形成了“算子实现-图优化-运行调度-通信支撑-定制开发”的完整闭环，而这一闭环正是解决AIGC大模型计算复杂度高、算力需求大等问题的关键，也是CANN能够成为AIGC底层计算核心的根本原因。

二、CANN赋能AIGC的核心逻辑：以ops-nn为核心的算子层加速

AIGC模型的本质是由海量神经网络计算操作构成的复杂计算图，其计算效率的核心取决于算子的执行性能与计算图的调度效率。CANN赋能AIGC的核心逻辑，就是通过自身架构优势，从算子层和架构层双维度实现计算加速，而ops-nn作为CANN神经网络算子的核心载体，是这一逻辑的关键落地环节。

1. 算子层：ops-nn打造高性能神经网络计算底座

ops-nn是CANN为神经网络场景量身打造的专用算子库，也是CANN算子库集群中最基础、应用最广泛的模块，其为AIGC提供的核心能力体现在两点：

• 全量基础算子覆盖：实现了卷积、池化、激活、归一化、线性变换等AIGC模型必备的神经网络算子开发，可直接支撑大语言模型、扩散图像生成模型、跨模态模型等各类AIGC场景，无需开发者重复开发底层计算逻辑；
• 硬件级深度优化：以C++为核心开发语言（占比91.84%），辅以CMake、Python等完成工程化封装，将神经网络计算逻辑转化为可在AI处理器上高效执行的底层指令，结合CANN的架构优化，实现算子的并行化、轻量化执行，大幅提升算力利用率。

作为CANN算子生态的重要组成，ops-nn与其他算子库形成互补，例如ops-transformer针对AIGC大模型做专用优化，ops-nn则为其提供基础神经网络算子支撑，二者协同让CANN的算子能力可覆盖AIGC从基础计算到专用场景的全需求。

2. 架构层：CANN全组件协同，实现AIGC计算全链路加速

ops-nn的算子能力需要依托CANN的整体架构才能发挥最大价值，CANN通过各核心组件的协同，为ops-nn算子提供编译优化、运行调度、资源管理等能力，实现AIGC计算的全链路加速：

• GE引擎优化：对AIGC模型的计算图做全局优化，将ops-nn算子与其他计算操作做算子融合、内存复用，减少数据搬运开销，提升整体计算效率；
• runtime组件调度：为ops-nn算子的执行提供资源管理、任务调度能力，保障AIGC大模型高维张量计算时的资源合理分配，避免算力浪费；
• asc-devkit支撑：基于该套件，开发者可基于ops-nn做二次开发，快速实现AIGC新型模型的定制化算子开发，让CANN的算子生态可快速适配AIGC技术迭代。

简单来说，ops-nn是CANN赋能AIGC的**“计算触手”，而CANN的整体架构则是“算力大脑”**，二者结合实现了从单一算子到整体计算图的全方位优化，让AIGC模型的算力潜力得到充分释放。

三、CANN架构下，ops-nn算子的实操应用：代码示例

在CANN的全栈架构支撑下，ops-nn算子的调用实现了底层高性能与上层便捷性的统一，开发者可基于CANN提供的运行时接口，直接调用ops-nn算子，无需关注底层硬件细节。以下选取AIGC模型中高频使用的**Sigmoid激活算子（C++底层）和Conv1d一维卷积算子（Python上层）**为例，展现CANN架构下ops-nn算子的实际调用逻辑，代码均基于CANN原生API开发，可直接集成到AIGC模型计算流程中。

3.1 C++底层：CANN架构下ops-nn的Sigmoid算子调用

Sigmoid算子是AIGC跨模态模型中概率计算、特征映射的核心算子，依托CANN的acl运行时接口，调用ops-nn的Sigmoid算子可实现高维张量的高效计算：

// 引入CANN运行时头文件与ops-nn核心头文件
#include "acl/acl.h"
#include "nn_ops/activation_ops.h"

int main() {
    // 初始化CANN整体运行环境，为算子执行提供基础支撑
    aclInit(nullptr);
    aclSetDevice(0);

    // 定义AIGC跨模态模型典型输入：NCHW格式，2批次64通道32*32特征图
    int64_t input_dims[] = {2, 64, 32, 32};
    size_t input_size = 2 * 64 * 32 * 32 * sizeof(float);
    // 基于CANN的acl接口分配内存，实现硬件与软件的内存交互
    float* input_data = (float*)aclMalloc(input_size);
    memset(input_data, 0, input_size);

    // 构建CANN张量，调用ops-nn的Sigmoid算子
    aclTensor* input_tensor = aclCreateTensor(input_dims, 4, ACL_FLOAT, input_data);
    aclTensor* output_tensor = nn_ops::sigmoid(input_tensor); // ops-nn原生接口

    // 获取计算结果，完成AIGC特征的非线性映射
    float* output_data = (float*)aclGetTensorData(output_tensor);

    // 基于CANN接口释放资源，保障计算环境稳定
    aclFree(input_data);
    aclDestroyTensor(input_tensor);
    aclDestroyTensor(output_tensor);
    aclResetDevice(0);
    aclFinalize();
    return 0;
}

3.2 Python上层：CANN架构下ops-nn的Conv1d算子调用

Conv1d一维卷积是AIGC大语言模型、语音合成模型中序列特征提取的核心算子，依托CANN的Python轻量封装接口，可快速调用ops-nn的Conv1d算子：

# 导入CANN运行时Python接口与ops-nn卷积算子模块
import acl
from nn_ops.conv_ops import conv1d

# 初始化CANN运行环境，为算子执行提供架构支撑
acl.init()
acl.set_device(0)

# 定义AIGC大语言模型序列输入：[batch, channels, seq_len] = [1, 128, 512]
input_shape = (1, 128, 512)
input_tensor = acl.create_tensor(input_shape, acl.DT_FLOAT)

# 定义卷积核与卷积参数，适配语言模型序列特征提取
kernel_tensor = acl.create_tensor((256, 128, 3), acl.DT_FLOAT)
conv_param = {
    "stride": 1,
    "padding": 1,
    "bias": False
}

# 调用ops-nn的Conv1d算子，实现序列特征提取
output_tensor = conv1d(input_tensor, kernel_tensor, conv_param)

# 获取输出形状，验证CANN架构下的算子计算结果
output_shape = acl.get_tensor_shape(output_tensor)
print(f"大语言模型序列特征提取后维度：{output_shape}")

# 释放CANN相关资源
acl.destroy_tensor(input_tensor)
acl.destroy_tensor(kernel_tensor)
acl.destroy_tensor(output_tensor)
acl.reset_device(0)
acl.finalize()

上述代码中，所有操作均基于CANN的原生接口实现，ops-nn算子的调用完全融入CANN的计算架构中，这一设计让算子的执行可充分利用CANN的编译优化、资源调度能力，真正实现了架构级的计算加速，这也是CANN相较于其他计算框架的核心优势。

四、CANN异构架构赋能AIGC的核心优势：全维度破解落地痛点

AIGC技术在落地过程中，面临着算力成本高、模型迁移难、开发门槛高、规模化部署难四大核心痛点，而CANN凭借其完整的异构计算架构体系，从底层根源上解决了这些问题，其核心优势可总结为四点，而ops-nn则是这些优势在神经网络计算场景的具体落地：

1. 全框架兼容，降低AIGC模型迁移成本：CANN对上支持PyTorch、TensorFlow等主流AIGC开发框架，开发者可直接将已有模型迁移至CANN架构下，通过ops-nn实现算子的硬件加速，无需对模型做大量修改；
2. 算力利用率高，降低AIGC算力成本：CANN通过架构级的计算图优化与算子层的硬件级优化（ops-nn），让AI处理器的算力利用率大幅提升，相同算力下可支撑更多的AIGC训练与推理任务，减少算力消耗；
3. 多层级API设计，降低AIGC开发门槛：CANN的asc-devkit提供从底层到上层的多层级API，底层开发者可基于ops-nn做定制化算子开发，上层算法工程师则可通过Python轻量接口快速调用算子，无需关注底层硬件细节；
4. 全流程能力闭环，支撑AIGC规模化部署：CANN从算子实现、图编译、运行时调度到通信支撑，形成了完整的计算能力闭环，可支撑AIGC模型从单机训练到集群推理的全场景部署，满足产业化的规模化需求。

可以说，CANN的架构优势为AIGC的落地扫清了底层计算障碍，而ops-nn则让这些优势在神经网络计算这一AIGC核心场景中得到了充分发挥，二者结合让AIGC技术的产业化落地成为可能。

五、总结：CANN为基，让AIGC的算力潜力充分释放

AIGC技术的发展，永远离不开底层计算架构的支撑，而CANN作为面向AI场景的异构计算架构，凭借其全栈式的技术体系、承上启下的核心能力，成为了AIGC底层计算的核心底座。从架构设计来看，CANN打破了AI框架与硬件之间的壁垒，通过算子库、编译引擎、运行时组件的协同，实现了算法与算力的高效协同；从场景落地来看，ops-nn作为CANN的核心神经网络算子库，成为了CANN赋能AIGC的关键载体，让CANN的架构优势可直接作用于AIGC模型的核心计算环节。

从https://atomgit.com/cann的完整生态布局，到https://atomgit.com/cann/ops-nn的专项算子深耕，CANN用技术实力证明了底层计算架构对AIGC技术发展的决定性作用。在AIGC技术向更大模型、更多模态、更低成本方向发展的未来，CANN将持续迭代其异构计算架构，不断丰富算子生态，而ops-nn也将随CANN一起，持续优化神经网络算子性能，适配AIGC的新型计算需求。

以CANN为核心的底层计算架构，正在为AIGC技术的发展筑牢算力根基，让算法创新的价值能够在硬件端充分释放，推动AIGC技术从实验室走向千行百业，真正实现生成式AI的产业化赋能。