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| CANN的全称是“神经网络异构计算架构”（Compute Architecture for NeuralNetworks），它的角色，是把上层AI训练框架（如PyTorch、TensorFlow、MindSpore等）和底层昇腾芯片连接起来的桥梁，让开发者不用关心芯片细节就能调用底层算力。 几乎每一家算力卡公司都有类似的架构。最知名的是英伟达的CUDA和AMD的ROCm，在国内市场，有摩尔线程的MUSA、壁仞科技的BIRENSUPA、寒武纪的Neuware和海光信息的DTK等等。 英伟达CUDA与GPU和NVlink构成英伟达的核心护城河，如今英伟达的计算卡之所以在全球热销，与CUDA软件系统生态的完善有着直接的关系。一旦用户想要从英伟达的计算卡体系迁移到其他品牌的体系中来，面临的问题是开发者必须重写大量代码，使用生态相对不成熟的替代库，同时也会失去英伟达围绕CUDA建立起来的庞大技术社区的支持。 华为在7月底的WAIC上展示了昇腾384超节点真机，这座由12个计算柜+4个总线柜构成的庞然大物，它拥有300Pflops的算力，269TB/s的网络带宽，1229TB/s的内存带宽。 而随着今天华为正式宣布开源CANN架构，意味着未来所有的开发者可以更好的利用昇腾计算卡配合、CANN建立的计算生态和华为自研深度学习框架MindSpore，建立华为昇腾的AI软硬件一体化方案，以对标以英伟达为中心的PyTorch+CUDA。 根据华为公开资料显示，CANN目前升级到8.0版本，新增200多个深度优化的基础算子、80多个融合算子、100多个Ascend CAPI，典型算子开发周期从2人月缩短至1.5人周，同时，支持图模式能力扩展库，提升PyTorch在昇腾上的大模型推理性能。 截至目前，CANN已支持包括PyTorch、MindSpore、TensorFlow、飞桨、ONNX、计图、OpenCV和OpenMMLab等深度学习框架与第三方库。 相比英伟达CUDA的闭源，此次CANN开源，华为无疑希望尽快通过开发者的合力共创，快速扩大CANN生态圈，让昇腾的计算卡不但在硬件上有计算能力，也要在软件上快速的弥补短板，真正意义上赶超英伟达。 免责声明：本网转载的文章仅为传播更多信息之目的，本网未独立核实其内容真实性，文章也不代表本网立场。如文章侵犯了你的权利，请联系我们修改或删除。本网提供的内容，包括并不限于财经、房产类信息，仅供参考，不构成投资建议；本网内容，包括并不限于健康、保健信息，亦非专业意见、医疗建议，请另行咨询专业意见。本网联系邮箱：contact@cacnews.ca  |
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