本文将介绍昇腾AI异构计算架构CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetworks），这是一套为高性能神经网络计算需求专门设计和优化的架构。CANN包括硬件层面的达·芬奇架构和软件层面的全栈支持，旨在提供强大的硬件基础和管理网络模型、计算流及数据流的软件栈，以支撑神经网络在异

算子是编程和数学中的重要概念，它们是用于执行特定操作的符号或函数，以便处理输入值并生成输出值。本文将会介绍CANN算子类型及其在AI编程和神经网络中的应用，以及华为CANN算子在AICPU的详细架构和开发要求。算子基本介绍一元算子通过对单个操作数进行操作，如取反或递增，而

算子是编程和数学中的重要概念，它们是用于执行特定操作的符号或函数，以便处理输入值并生成输出值。本文将会介绍CANN算子类型及其在AI编程和神经网络中的应用，以及华为CANN算子在AICPU的详细架构和开发要求。算子基本介绍一元算子通过对单个操作数进行操作，如取反或递增，而

本文将介绍昇腾AI异构计算架构CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetworks），这是一套为高性能神经网络计算需求专门设计和优化的架构。CANN包括硬件层面的达·芬奇架构和软件层面的全栈支持，旨在提供强大的硬件基础和管理网络模型、计算流及数据流的软件栈，以支撑神经网络在异

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算子是编程和数学中的重要概念，它们是用于执行特定操作的符号或函数，以便处理输入值并生成输出值。本文将会介绍CANN算子类型及其在AI编程和神经网络中的应用，以及华为CANN算子在AICPU的详细架构和开发要求。算子基本介绍一元算子通过对单个操作数进行操作，如取反或递增，而

前言    哈喽哈喽，这里是zyll~,北浊.（大家可以亲切的呼唤我叫小北）智慧龙阁的创始人，一个在大数据和全站领域不断深耕的技术创作者。今天，我想和大家分享一些关于华为昇腾CANN训练营以及AI技术创新的最新资讯和实践经验~（初级证书还没拿到的小伙伴，可以先参考小北的这篇技术博

该最新的镜像版本为预装了CANN的7.0R1版本的CANN在MIndspore官网进行了相对应的CANN和MIndspore的版本相关匹配从图中可以看出来7.0仅仅支持Ascend的910而我们的Atlas200IDKA2处理器为Ascend310因此7.0的CANN明显不符合我们的型号于是我决定选择进行降低CANN的版本进

摘要：Host调度模式下，GE将模型中算子的执行单元划分为HostCPU执行与Device（昇腾AI处理器）执行两大类。本文分享自华为云社区《深度解读昇腾CANN小shape算子计算优化技术，进一步减少调度开销》，作者：昇腾CANN。GE（GraphEngine）将模型的调度分为Host调度与下沉调度两种模式。经过上期的介

1、 驱动安装1.1驱动测试输入测试命令：npu-smiinfo 结果如下： 1.2Ascend驱动未安装请参考Ascend驱动的安装文档，进行安装对应显卡的驱动，文档链接如下：https://support.huawei.com/enterprise/zh/doc/EDOC1100368783/2645a51f 2、 Ascend 深度学习套

本文分享自华为云社区《深度解读昇腾CANN模型下沉技术，提升模型调度性能》，作者：昇腾CANN。AI模型的运行通常情况下需要CPU和NPU（昇腾AI处理器）等AI专用处理器协同工作，CPU所在位置称为主机端（Host），而NPU所在位置称为设备端（Device）。对于采用Host调度的AI模型来说，Host下发Task的时序和Devi

本文分享自华为云社区《深度解读昇腾CANN内存复用技术，降低网络内存占用》，作者：昇腾CANN。随着大模型的兴起，神经网络规模不断扩大，对内存资源的消耗也越来越高，如何降低AI算法的内存占用成为AI计算领域降成本提性能的一个重要手段。当前降低AI算法内存占用的主要技术有内存复用（Memor

AscendCanntoolkit是开发昇腾算子、模型的工具。提供了x86和aarch64两个版本。根据不同芯片，如910B训练卡和310推理卡，提供了不同的kernel安装包，同一芯片版本下kernel同时提供了x86和aarch64的驱动版本。Cann包的下载地址在https://www.hiascend.com/developer/download/communi

CANN简介当我们谈到香橙派AIPro的时候,总会把她和昇腾生态关联起来，因为在昇腾芯片的加持下，这款开发板有着出色的算力，被众多开发者追捧。而谈到昇腾芯片，我们不得不提上层的AI异构计算架构CANN。异构计算架构CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetworks）是华为针对AI场

摘要：在学习AscendC算子开发进阶课程的时候，进行AscendC自定义算子工程、算子调用等实验，在开发环境中遇到了一些问题，在这里记录一下。首先如果在启智社区CANN版本为6.3，要进行AscendC算子开发，需要更新CANN版本。在CANN社区根据你的架构，比如我的为CPU架构位aarch64，所以下载Ascend-

本文分享自华为云社区《昇腾CANN7.0黑科技：大模型训练性能优化之道》，作者：昇腾CANN。目前，大模型凭借超强的学习能力，已经在搜索、推荐、智能交互、AIGC、生产流程变革、产业提效等场景表现出巨大的潜力。大模型经过海量数据的预训练，通常具有良好的通用性和泛化性。用户基于“大

前言：    我们知道昇腾AI芯片，有1个或多个AiCore，AiCore上有Cube和Vector运算单元提供给算子进行运算，有的AiCore是Cube和Vector一体的，有的Cube和Vector是分开，各自独立的。我们还记得例程中的例子一般都指定核心数BLOCK_DIM=8，这又是为什么，有啥道理呢？本文就来叭一叭，昇腾芯片的运

CUDA属于驱动层cudnn和cann属于开发层套件 创建网络模型验证模型保存模型加载->迁移学习 推理部署：模型导出，格式转换，部署与调优 开发态可以展示讲 cpu也有驱动层（对于mindspore） shengteng，kuipeng

前言： 做一个推理应用，首先从模型转换开始（当然先得选好一个合适的模型）。在昇腾平台做模型推理，需要将Caffe，TensorFlow等开源框架网络模型转换成Davinci架构专用模型（OM格式）。昇腾张量编译器（AscendTensorCompiler，简称ATC）是异构计算架构CANN体系下的模型转换工具，模型转换过程中，ATC会进

前言：基于新款开发者套件Atlas200IDKA2的智能小车，采用人工智能的方法，对摄像头采集到实时影像进行推理，产生电机等运动机构的控制指令，在特定环境里，实现自动行驶、自动泊车、目标跟踪等功能。昇腾官方开源了“玩”小车的全部软、硬件资料，还准备了模拟环境，让还没有小车的小伙伴体验自

前言：        本文是环境搭建的第一篇笔记。主要包括下面两方面内容：    1、在华为云上创建ECS服务器，并修改Ubuntu源和pip源为国内镜像地址。        2、为了更好的使用ECS，需要在本地安装远程连接和查看代码的工具软件，以Windows为例介绍几个常用的工具软件。

前言：CANN训练营的Ascend C算子课程，以在线课程的方式提供了一个沙箱实验环境。这将有助于帮助开发者了解Ascend C算子开发的软、硬件环境；熟悉自定义AscendC算子的开发流程和关键代码；同时也可以了解到自定义算子包的部署路径及部署后的各类文件。在线试验地址：在线实验>基于昇腾CA

初识新一代开发者套件Atlas200IDKA2之模型适配工具模型适配工具是一款集成数据集管理、模型训练、模型打包为一体的开发者工具套件。通过此工具，可以降低开发者在模型开发过程中对AI专业知识、深度学习框架的学习成本，极大降低开发的难度、复杂度。1.功能介绍工具预置了4个典型模

昇腾AI入门课（PyTorch）之模型迁移将基于PyTorch的训练脚本迁移到昇腾AI处理器上进行训练，目前有以下3种方式：自动迁移（推荐）、工具迁移、手工迁移，且迁移前要保证该脚本能在GPU、CPU上运行。自动迁移：训练时，在训练脚本中导入脚本转换库，导入后执行训练。训练脚本在运行的同时，会将脚本中的CUD