异构计算架构CANN（Compute Architecture for Neural Networks）是华为针对AI场景推出的异构计算架构，向上支持多种AI框架，包括MindSpore、PyTorch、TensorFlow等，向下服务AI处理器与编程，发挥承上启下的关键作用，是提升昇腾AI处理器计算效率的关键平台。同时针对多样化应用场景，提供多层次编程接口，支持用户快速构建基于昇腾平台的AI应用和业务。
总体架构
CANN提供了功能强大、适配性好、可自定义开发的AI异构计算架构，自顶向下分为5部分。
图1 CANN逻辑架构
- 昇腾计算语言（Ascend Computing Language，简称AscendCL）：AscendCL接口是昇腾计算开放编程框架，是对底层昇腾计算服务接口的封装。它提供设备（Device）管理、上下文（Context）管理、流（Stream）管理、内存管理、模型加载与执行、算子加载与执行、媒体数据处理、图（Graph）管理等API库，供用户开发人工智能应用。
- 昇腾计算服务层（Ascend Computing Service Layer）： 主要提供昇腾算子库AOL（Ascend Operator Library），通过神经网络（Neural Network，NN）库、线性代数计算库（Basic Linear Algebra Subprograms，BLAS）等高性能算子加速计算；昇腾调优引擎AOE（Ascend Optimization Engine），通过算子调优OPAT、子图调优SGAT、梯度调优GDAT、模型压缩AMCT提升模型端到端运行速度。同时提供AI框架适配器Framework Adaptor用于兼容TensorFlow、PyTorch等主流AI框架。
- 昇腾计算编译层（Ascend Computing Compilation Layer）：昇腾计算编译层通过图编译器（Graph Compiler）将用户输入中间表达（Intermediate Representation，IR）的计算图编译成昇腾硬件可执行模型；同时借助张量加速引擎TBE（Tensor Boost Engine）的自动调度机制，高效编译算子。
- 昇腾计算执行层（Ascend Computing Execution Layer）：负责模型和算子的执行，提供运行时库（Runtime）、图执行器（Graph Executor）、数字视觉预处理（Digital Vision Pre-Processing，DVPP）、人工智能预处理（Artificial Intelligence Pre-Processing，AIPP）、华为集合通信库（Huawei Collective Communication Library，HCCL）等功能单元。
- 昇腾计算基础层（Ascend Computing Base Layer）：主要为其上各层提供基础服务，如共享虚拟内存（Shared Virtual Memory，SVM）、设备虚拟化（Virtual Machine，VM）、主机-设备通信（Host Device Communication，HDC）等。
关键功能特性
- 推理应用开发
CANN提供了在昇腾平台上开发神经网络应用的昇腾计算语言AscendCL（Ascend Computing Language），提供运行资源管理、内存管理、模型加载与执行、算子加载与执行、媒体数据处理等API，实现利用昇腾硬件计算资源、在昇腾CANN平台上进行深度学习推理计算、图形图像预处理、单算子加速计算等能力。简单来说，就是统一的API框架，实现对所有资源的调用。
- 模型训练
CANN针对训练任务提供了完备的支持，针对PyTorch、TensorFlow等开源框架网络模型，CANN提供了模型迁移工具，支持将其快速迁移到昇腾平台。此外，CANN还提供了多种自动化调测工具，支持数据异常检测、融合异常检测、整网数据比对等，帮助开发者高效问题定位。
- 算子开发
CANN提供了超过1400个硬件亲和的高性能算子，可覆盖主流AI框架的算子加速需求，同时，为满足开发者的算法创新需求，CANN开放了自定义算子开发的能力，开发者可根据自身需求选择不同的算子开发方式。
更多介绍
关于CANN的更多介绍，可参见在线课程：异构计算架构CANN介绍。