昇腾异构计算架构-CANN

华为昇腾AI计算平台的核心软件组件,连接上层AI框架与底层昇腾硬件,实现计算效率的最大化

异构计算 算子优化 生态协同 高性能计算
昇腾CANN架构

概念概览

昇腾异构计算架构-CANN是华为昇腾AI计算平台的核心软件组件,通过连接上层AI框架与底层昇腾硬件,实现计算效率的最大化。当前CANN生态已覆盖50+主流大模型,算子丰富度与性能接近国际主流水平(如CUDA),成为昇腾生态加速繁荣的关键驱动力。

核心观点摘要

随着CANN 7.0版本的推广及大模型应用的深化,CANN有望进一步巩固其在国产算力生态中的核心地位,推动国内AI产业从"可用"向"好用"升级。

2018年

昇腾计算产业启动,CANN 1.0版本发布

2020年

CANN 3.0版本推出,明确异构计算架构定位

2024年

CANN 7.0版本发布,支持50+主流大模型

核心逻辑与市场认知分析

核心驱动力
  • 技术必要性:昇腾AI芯片的异构计算特性需要CANN作为中间层,实现不同计算单元的协同调度与优化
  • 生态协同需求:CANN是连接上层框架与底层硬件的桥梁,是昇腾生态协同的关键纽带
市场热度与情绪
  • 技术热度:CANN 7.0版本引发技术圈广泛讨论,开发者社区活跃度提升
  • 生态扩张:与主流大模型、开源框架的深度适配,推动开发者接受度快速提升
预期差分析

市场普遍认知可能忽略了以下关键点:

  • 技术落地的难度:CANN的算子丰富度与性能接近国际主流水平,但实际部署中仍面临算子适配复杂度高、跨设备协同效率待优化等问题
  • 生态扩张的持续性:CANN与主流框架的适配是短期催化,但长期生态繁荣需依赖开发者社区的持续贡献

关键催化剂与未来发展路径

近期催化剂(未来3-6个月)
1
CANN 7.0版本推广

随着昇腾AI服务器的规模化部署,CANN 7.0版本的开发者工具将进一步普及,推动开发者迁移率提升

2
大模型厂商适配进展

讯飞星火、GPT-3等主流大模型厂商对CANN的支持将直接影响CANN的生态活跃度

长期发展路径(未来3-5年)
1
技术迭代

持续优化算子丰富度、计算性能及跨设备协同效率

2
生态扩张

通过开发者社区运营、企业级解决方案等举措,扩大用户基数与应用场景覆盖

3
国产算力生态主导权

通过技术壁垒与生态优势,推动国内AI产业从"可用"向"好用"升级

产业链与核心公司分析

上游

昇腾AI芯片、服务器等硬件供应商

中游

昇腾计算生态服务商,包括CANN开发工具链、AI框架适配等

下游

AI应用厂商,包括大模型开发者、行业解决方案商

CANN相关核心公司

公司名称 项目/应用 技术/合作方 关联原因
皖通科技
华东智能岸边理货系统-华为版 Mindspore AI框架 异构计算架构CANN
合作方: 华为
全资子公司与华为联合开发基于CANN的智能岸边理货系统
东方国信
大模型训练平台 cuda到cann迁移
合作方: 华为, 中国移动
完成AI应用层产品向CANN架构迁移并协助运营商建设训练平台
华平时尚
阿克苏城市公共算力平台 CANN计算架构
合作方: 新疆人民政府, 华为
三方战略合作建设公共算力平台并采用华为CANN技术
神州数码
异腾能力中心 异腾基础硬件 CANN框架 构建包含CANN框架的异腾硬件开发支持体系
中新赛克
网络空间数据处理 CANN计算架构 CANN架构应用于数据全生命周期管理
云从科技
大模型开发 华为原生开发 CANN架构 基于CANN技术开展大模型及应用开发
东华软件
长沙人工智能中心 CANN算子库
生态建设: 人工智能生态系统
参与建设包含CANN组件的人工智能生态系统
拓维信息
湘江鲲鹏服务器 CANN架构 AI服务器产品支持CANN架构
观想科技
自主可控算力底座 异构计算架构 设计基于异构架构的自主可控算力平台
芯原股份
高端处理器平台 异构计算架构
客户: 华为
高端处理器平台采用异构架构技术并服务华为
格灵深瞳
AI解决方案 异构计算架构 推出适配CANN架构的AI软硬件解决方案

潜在风险与挑战

技术风险
  • 算子适配复杂度高,不同大模型的算子需求差异较大
  • 跨设备协同效率待优化,万卡集群训练效率较英伟达A100集群仍有约10%-15%的差距
商业化风险
  • 昇腾AI服务器采购成本较英伟达A系列服务器高约30%-50%
  • 行业解决方案标准化程度低,需投入更多资源进行定制化开发
政策与竞争风险
  • 国际技术封锁加剧,昇腾AI芯片的先进制程依赖台积电代工
  • 燧原科技、壁仞科技等厂商推出基于国产芯片的AI计算解决方案,竞争加剧

投资启示

综合结论

昇腾异构计算架构-CANN是华为昇腾AI计算平台的核心软件组件,通过连接上层AI框架与底层昇腾硬件,实现计算效率的最大化。未来,随着CANN 7.0版本的推广及大模型应用的深化,CANN有望进一步巩固其在国产算力生态中的核心地位。

重点关注
  • 核心合作伙伴:软通动力、拓维信息、中国软件国际等与CANN强相关的核心合作伙伴
  • 算子开发与行业解决方案商:算子开发服务商与行业解决方案商将通过为CANN生态提供定制化支持,获得持续的业务增长
警惕风险
  • 技术风险:关注CANN算子适配进度、跨设备协同效率等关键技术指标
  • 竞争压力:来自燧原科技、壁仞科技等厂商的竞争压力