深度研报：昇腾异构计算架构-CANN

核心摘要

昇腾异构计算架构CANN是华为昇腾AI芯片的底层核心软件，定位为对标NVIDIA CUDA，是高效调用昇腾芯片算力的关键。核心动态是华为正在全面、分步骤地开源CANN，旨在通过开放生态、丰富算子库来吸引开发者，绑定大客户，扩大昇腾AI生态的影响力，并争夺行业标准话语权。

1. CANN的定义、定位与作用

• 核心定义与对标：对标CUDA之于英伟达，ROCm之于AMD，是高效调用昇腾芯片的关键。
• 技术构成：核心是算子，已有近3000个，数量与CUDA相当。开源开放190+Runtime接口。
• 战略作用：绑定互联网大客户，激励开发者丰富生态，争夺行业标准话语权。

2. 开源计划与时间线

• 全面开源声明：2025年8月，华为宣布CANN全面开源开放。
• 具体版本计划：2025年底将完成A2版本开源，助力场景化创新。

3. 生态系统与相关组件

• 与Mind系列关系：CANN是底层硬件使能，Mind系列是上层应用使能套件，两者同步开源。
• 生态共建：联合CSDN等培育开发者，寻找无问芯穹、硅基流动、软通动力等伙伴共建生态。

4. 应用案例与兼容适配

• 模型适配：阶跃星辰的Step-Video、Step-Audio模型已完成对昇腾CANN的适配。
• 模型迁移：已有厂商完成模型从CUDA向CANN的迁移，CANN生态丰富将提升开发效率。

路演信息揭示了CANN在昇腾全栈生态中的核心地位、版本迭代进展、面临的挑战以及与竞品的对标情况。

核心信息点

• 生态定位：明确为“CANN芯片使能层”，是昇腾从芯片到云平台全栈自主的关键软件部分，服务于自研的“达芬奇架构”。
• 版本迭代与性能提升：“CANN 8.0”版本新增了200+基础算子、80+融合算子和100+通信/矩阵API，使开发周期从2个月显著缩短至1.5周。
• 对标与挑战：直接对标NVIDIA的CUDA。当前主要挑战在于“集群软件生态成熟度仍需提升”和“生态适配仍需优化”。
• 战略重要性：作为国产芯片自建生态的代表，是打破CUDA垄断、实现国产化替代的关键。华为投入数千人团队支持昇腾生态，目标是培育国内最完善的AI芯片软件栈和算子库。
• 生态合作：华为年投10亿元推动包括CANN在内的生态建设，拥有超过65万开发者。

研究报告深入剖析了CANN的技术架构、核心功能、生态系统和市场前景，提供了最详尽的技术和商业视角。

一、 CANN的定义、定位与核心作用

• 核心定义：针对AI场景推出的异构计算架构，对标英伟达CUDA，是连接上层深度学习框架和底层AI硬件的桥梁。
• 架构层次：分为Driver层、基础服务层、图引擎层、工具链层四层结构。图引擎层是核心，实现计算图拆分与融合。

二、 技术特点与核心功能

• 核心技术：通过算子融合、智能编译、数据Pipeline优化等技术，最大化利用昇腾芯片算力。
• 算子开发：提供TBE-DSL（类比高级语言，开发效率高）和TBE-TIK（类比汇编，可实现极致性能）两种开发方式。
• 版本迭代：从2018年的1.0版本已迭代至7.0版本，实现了从0到1的突破。

三、 CANN的生态系统与框架支持

• 框架适配：原生支持华为自研的MindSpore，并通过插件（如torchnpu）兼容PyTorch、TensorFlow等主流框架。PyTorch 2.1版本已官方支持昇腾NPU。
• 大模型支持：已支持超过50个主流大模型，如LLaMA、Baichuan、盘古等，并兼容DeepSpeed等加速库。
• 开发者生态：与字节跳动等大客户进行深度适配优化，并联合科大讯飞等发布行业平台。

四、 市场表现、挑战与未来展望

• 市场认可：昇腾910芯片性能已基本达到可与A100对标的水平，国产AI算力已成为主流。
• 核心挑战：软件生态成熟度、与主流框架的兼容性仍是短板，与国际领先水平差距仍需持续投入追赶。