本课程主要介绍昇腾AI处理器及其配套CANN软件的基础知识，以及CANN提供的关键特性。

本课程深入解析昇腾AI处理器的达芬奇架构，涵盖AI Core（矩阵/向量计算）、AI CPU（非矩阵任务）、层次化存储系统等核心组件。

本课程是面向昇腾Triton算子开发的初级课程，通过课程讲解和典型样例，帮助开发者学习如何使用Triton开发算子。

本课程是Ascend C算子开发的进阶教程，通过课程讲解及样例实操，帮助你学习如何使用Ascend C进行自定义算开发，并在实际应用中调用自定义算子。

本课程是Ascend C算子开发的高级课程，通过课程讲解和样例实操，帮助你学习如何使用Ascend C进行Ascend C复杂算子的开发及验证，以及如何进行性能分析和优化。

本课程系统讲解PyTorch模型迁移到昇腾NPU的实践，涵盖CANN工具链迁移分析、自动化接口替换、自定义算子库注册、精度调试（舍入模式、动态shape）及混合精度适配。

介绍矩阵乘算子如何进行开发

介绍vector和Cube融合的算子如何进行开发

介绍算子开发中常见功能、精度问题和性能优化方法

介绍算子开发中用于功能定位和性能调试的MindStudio开发工具

本课程是面向昇腾Triton算子开发的初级课程，通过课程讲解和典型样例，帮助开发者学习如何使用Triton开发算子。

本课程以Gather算子为典型案例，深度融合Triton算子开发范式与昇腾硬件架构，系统分析代码实现中的关键差异点。内容涵盖算子开发全流程、迁移实践、调试方法、用例解析及自动调优（autotune）特性。

介绍Triton-Ascend的算子调试方法与性能检测工具，详解高性能Matmul算子设计逻辑与具体实现流程

介绍Host-Device异构协同机制、SPMD编程范式

介绍算子tiling实现流程和编程模板

介绍矩阵编程的数据流、数据格式处理，以及数据分块策略

介绍算子集成到pytorch框架的方式、torch.library与Pybind注册自定义算子

介绍CPU孪生调试、NPU上板调试2种功能调试手段

介绍算子开发工具包，包含msPorf、msDebug等

介绍常见的优化策略（Tiling策略、流水编排、内存访问等）

介绍CV融合算子的基础概念、使用场景和优势，以及编程范式

介绍通算融合类算子的实现，包含数据流分析、算子工程创建、Tiling和kernel设计