CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为昇腾AI的核心基础软件平台，搭起了AI框架与昇腾硬件的桥梁，始终以“使能每一位创新者”为目标，坚持深度开放策略，持续技术创新，释放硬件极致潜能，推动AI开发效率与性能的双重突破。
        随着AI技术的高速发展，创新已成为当下主旋律。CANN开放内容也在持续升级。从上层应用开发到底层硬件能力抽象，从开箱即用到支持创新魔改，并且加大生态投入，兼容业界生态，满足各类开发者基于CANN的创新诉求，真正实现“效率与性能兼得”的开发体验升级。        

        开源Ascend C算子编程语言及算子加速库，降低开发门槛：

        在算子开发上，CANN提供了面向算子开发场景的昇腾Ascend C编程语言，通过多层接口抽象来满足不同开发者对高性能算子的开发诉求。提供基于硬件指令抽象的170+基础API，开放更加底层编程能力，以满足完备硬件能力的表达，支持开发者通过各种细粒度优化实现极致性能，比如直接构建LocalTensor对象的能力，开发者可自行对内存分配、同步和DB流水的控制来充分发挥处理器性能。同时在Gitee社区开源上线了80+高阶API，包含数学库、Matmul、Softmax等13类API，可大幅提升算子开发效率，例如基于新增开放卷积类与HCCL通信高层API，开发者可快速实现卷积类与通算融合类算子，满足开发者的自定义扩展需求。同时，在Gitee社区上提供了264个基础算子，26个融合算子优秀实践，例如FlashAttention、Matmul等典型算子，开发者可以匹配对应业务场景进行魔改，有基础的开发和创新。当前，已使能互联网、运营商、国计民生等30余家客户/伙伴开发260+核心算子，整网性能平均提升超10%。

        全新CATLASS算子模板库，算子开发效率倍增：

        CANN正式发布并在Gitee上算子模板库CATLASS，进一步加速高性能算子开发效率。CATLASS按照计算粒度自上而下分层设计。Device层是算子在CPU端的调用接口，提供完整算子能力；Kernel层则体现算子在NPU上的完整实现，涉及多个计算核的并行计算；进一步拆解到Block层，里面包含单个AI核的计算过程；Tile层则由数据搬入、数据计算、数据搬出等步骤组成，可通过最底层的指令组装实现。从调用接口到单条指令，提供可直接复用的参考模板及典型算子样例，开发者可以基于不同层级模板灵活组合，快速组装完成算子开发。以Matmul算子为例，基于模板库开发，开发周期从4人周缩减至2人周。同时还可以通过调整接口参数，自定义优化算子切分策略，实现算子性能最优。

        开源集合通信算法，满足差异化通信算法创新：

        在通信方面，CANN提供了丰富的高性能算法，例如RING/ Mesh/ NB2.0等。其中，NB 2.0算法是专为昇腾超节点打造的创新算法，通过多链路并发和分级流量控制优化跨节点通信性能。其核心创新包括：AnyPath算法利用双物理环架构动态调度SIO/HCCS/RDMA链路，结合流量最优切分策略提升聚合带宽利用率；AHC算法采用非对称层次化拼接架构，突破Broken Ring瓶颈。在高负载及非对称通信场景下，相比传统算法性能提升20%+。

        开放AscendNPU IR，兼容业界生态：

        CANN开放毕昇编译器的AscendNPU IR接口，满足开发者灵活定制的需求，联合智源人工智能研究院等伙伴，实现了无感对接Triton、FlagTree等Python算子编程框架，减少适配成本。开发者还可以基于开放的更细粒度的接口能力，创新打造属于自己的编程框架。

        开放底层原子能力，释放极致性能：

        CANN深度开放底层190+runtime运行时接口，通过原子级能力调度，灵活组合，挖掘更极致的硬件性能。开放后，开发者可以基于多个层次接入使用aclGraph等接口基础能力：
        1）基于ACL开放的C语言接口直接使用，
        2）基于原始的 torch.npu.NPUGraph的torch api，
        3）基于torch.npu.graph和torch.npu.make_graphed_callables封装，
        4）基于torchair，
        不同的接入方式逐步封装更多实现，开发者可灵活调用，大幅提升了优化效率。

    开放核心资产汇总：    

    当前在昇腾社区及Gitee上，为开发者提供了丰富的资产，满足创新诉求。

            昇腾CANN社区：https://www.hiascend.com/software/cann