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昇騰CANN再進化：開放創新繁榮AI生態

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【昇騰CANN再進化：開放創新繁榮AI生態】在當前人工智能飛速發展的浪潮中 ， 隨著各行各業模型應用的不斷深入 ， 開放創新正決定著AI產業的未來走向 。 AI計算架構/平臺作為最核心的中間層 ， 向下連接底層硬件平臺 ， 向上支撐開發框架 ， 其開放創新程度更是決定著AI生態的廣度與AI應用的深度 。
在剛剛落幕的鯤鵬昇騰開發者大會2025——昇騰AI開發者峰會2025 ， 異構計算架構CANN作為昇騰AI的核心軟件平臺 ， 正把開放創新當作首要任務 ， 進一步分層開放+技術創新 ， 釋放硬件極致潛能 ， 推動AI開發效率與性能雙重突破 ， 繁榮AI生態 ， 引領產業蝶變 。

華為昇騰計算業務總裁 張迪煊
會上 ， 來自企業、高校的優秀開發者們現身說法 ， 展示與昇騰CANN攜手共創的優秀成果案例 ， 呈現了一幅以開放創新繁榮AI生態 ， 重塑AI產業創新范式的生動畫卷 。
分層開放+技術創新 ， 昇騰CANN再進化
秉持\"使能每一位創新者\"的核心理念 ， 昇騰CANN堅持深度開放和技術創新兩條腿走路 ， 推動AI產業鏈協同進化 ， 打通從技術突破到商業轉化的生態閉環 。 本次峰會 ， 昇騰CANN在這兩個維度再進化 ， 通過分層開放架構與核心技術引領 ， 實現AI開發效率與性能突破雙雙升級 。
在分層開放方面 ， 昇騰CANN以提升AI開發效率為導向 ， 構建起覆蓋算子開發、系統調優到深入編譯鏈優化的全場景賦能體系 ， 滿足開發者場景“魔改”和敏捷開發的訴求 。
峰會期間 ， 昇騰CANN發布CATLASS算子模板庫、開源Ascend C 2.0 ， 以最佳實踐賦能降低開發門檻；開放190+Runtime運行時接口 ， 賦能開發者靈活組合調用底層原子級能力 ， 實現整圖調度優化與硬件性能極限挖掘；全新升級畢昇編譯器 ， 并與Triton、FlagTree等第三方編程框架的無感對接 ， 為開發者提供更友好的編程體驗 ， 進一步實現了“效率與性能兼得”的開發體驗升級 。

在技術創新方面 ， 昇騰CANN立足充分釋放處理器極致性能 ， 持續在計算加速、通信加速、內存優化三大領域協同發力 ， 滿足前沿模型架構及工程創新的發展訴求 。
峰會期間 ， 昇騰CANN通過MLAPO融合算子技術將MoE模型13個串行小算子整合成超級大算子 ， 結合Vector與Cube并行處理 ， 使計算耗時降至45us ， 性能提升超58%；以NPUDirect算法革新傳統通信模式 ， 將MoE模型推理過程中的小包通信耗時降低90% ， 整網時延減少50%；創新多重地址映射技術拼接不連續空閑內存 ， 將利用率提升20%以上 ， 破解動態shape場景下的碎片難題 。

開放創新成果卓著 ， AI生態日益繁榮
自昇騰CANN逐步開放以來 ， 基于開放的創新成果卓著 。 目前昇騰CANN創新社區已匯聚6000+認證開發者 ， 攜手互聯網、運營商、金融等30余個行業伙伴 ， 累計開發260多個高性能算子 ， 顯著提升多場景業務性能表現 。 一系列基于昇騰CANN的創新成果涌現 ， 正為AI生態注入強勁動力 。
在企業層面 ， 科大訊飛在日常研發中深入參與到昇騰的軟件生態建設 ， 聯合昇騰CANN共同優化底層算子 ， 進行分布式訓練框架新特性的開發 ， 實現了訊飛星火大模型訓練和推理計算效率的翻番 。 得益于此 ， 最新發布的星火X1推理模型在多個公開測試集上的效果達到業界領先 。 同時雙方聯合攻克 ， 實現了基于昇騰的MoE模型訓練推理的應用落地 ， 將訓練性能提升2倍 ， 推理端到端時延降低50% 。

科大訊飛星火大模型訓練工程資深技術專家 張海俊
除科大訊飛外 ， 硅基流動、無問芯穹等一批AI Infra（AI基礎設施）企業也攜手昇騰CANN開展底層創新 ， 打造更高效的訓練和推理能力 。 分層開放滿足著客戶多樣的個性化需求 ， 提供高效、省心、劃算的AI開發和應用體驗 。
在高校領域 ， 清華大學計算機系計圖團隊基于昇騰CANN構建MoE專用算子體系 ， 在算子實現、內存布局、并行策略、并發處理和低精度量化等方面開展優化 ， 成功實現了DeepSeek R1模型在單機8卡昇騰服務器上的部署 ， 并且將DeepSeek V2的推理性能平均提升了53% ， 為資源受限環境下的大模型部署提供了有效的解決方案 。

華南理工大學算力并行加速團隊致力于昇騰CANN核心算子性能優化 ， 通過共建模板庫和編譯優化等技術手段 ， 使大模型訓練推理一體化算子的開發更加簡單高效 ， 目前算子模板庫已在Gitee開源20余個主流高性能算子 。 會上 ， 華南理工大學計算機科學與工程學院教授、博士生導師陸璐現場演示了昇騰CANN算子模板庫CATLASS的使用 ， 展示如何通過自定義模板編程釋放Ascend C高性能算子開發潛能 ， 讓企業不再“重復造車” 。

華南理工大學計算機科學與工程學院教授、博士生導師 陸璐
在科研方面 ， 鵬城云腦依托昇騰CANN的全棧協同優化 ， 構建了性能領先的AI訓練集群 ， 面向全社會開放 ， 為大模型訓練提供算力底座 。 紫東太初基于昇騰CANN構建開放服務平臺2.0 ， 使能行業大模型高效開發、加速行業應用落地 。 這些來自科研院所的創新成果正賦能多個商用場景 ， 創造更大社會價值 。
除了與企業、高校和科研院所 ， 一大批個人開發者也與昇騰CANN雙向奔赴 ， 通過參加CANN訓練營、昇騰AI算子挑戰賽、昇騰AI創新大賽等方式學習和使用CANN ， 不斷攀登Ascend C算子開發和應用的高峰 ， 實現個人成長與生態繁榮的共贏 。 華為也持續推進產教融合 ， 推動各種活動賽事走進校園 ， 在實戰中培育更多優秀開發者 。
產學研用齊頭并進之下 ， 6年下來累計已有超過60萬開發者學習并使用CANN ， 賦予CANN更多創新活力 。 在這一核心軟件平臺生態的帶動下 ， 整個昇騰AI生態的開發者已超過330萬 ， 培養學生超40萬 ， 為我國競逐AI產業未來奠定了堅實的人才基礎 。
生態做廣技術做深 ， 重塑AI產業創新范式
綜上可見 ， 從分層開放的生態裂變 ， 到底層技術的原子級突破 ， 昇騰CANN正以\"生態做廣、技術做深\"的雙輪驅動 ， 重塑AI產業創新范式 。 值此計算產業重大變革之際 ， 昇騰CANN此舉邏輯非常清晰：深度開放是生態繁榮的前提 ， 技術創新是產業行遠的根基 ， 兩者共同決定AI產業的未來 。
回顧過去 ， 從PC時代到移動互聯網時代 ， 開放創新是成就繁榮生態、驅動產業爆發的不二法門 。 步入AI時代后 ， 當深度開源的DeepSeek沖破OpenAI的閉源高墻 ， 大模型已從“參數摸高”轉變為“參數摸高”與“工程創新”并行 ， 快速提升模型效果 ， 降低行業應用門檻 ， 實現技術平權 ， 開放創新又一次站在了時代前沿 。
在這輪以開放創新托舉產業生態的新征程中 ， 昇騰CANN作為昇騰AI的核心軟件平臺 ， 不僅是中國AI創新的技術底座 ， 更是全球開發者突破想象邊界的星辰大海 。 憑借與生俱來的異構計算架構特性 ， 昇騰CANN必將以開放之姿、極致之力與時代共“昇騰” ， 攜手全球開發者加速AI技術向千行萬業滲透 ， 引領AI產業蝶變！

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