AI 領域有自己的速度。

4月29日凌晨4點，Qwen3 正式發(fā)布，并開源全部8款混合推理模型。發(fā)布僅2小時，Qwen3 模型在 GitHub 上的 Star 數已近17k。更有趣的是，開源5小時后，華為計算發(fā)文宣布實現 Qwen3 的 0Day 適配，即在 MindSpeed 和 MindIE 中開箱即用。這意味著，開發(fā)者可以第一時間零門檻使用最新的 AI 能力。

這樣軟硬件閃電協同的背后，華為昇騰異構計算架構 CANN 的深度開放策略提供了核心支撐。

能力解耦，技術優(yōu)勢的最后一公里

據IDC預測，2026年中國智能算力規(guī)模將達到1460.3 EFLOPS，為2024年的兩倍，AI 算力需求正經歷指數級增長。這一增長不僅標志著 AI 技術從實驗室走向實際應用的加速，也對異構計算架構提出了更高的要求。

然而，傳統 AI 開發(fā)在落地過程中面臨的“三座大山”正在吞噬技術革命的紅利。

一是開發(fā)效率低下。算子開發(fā)門檻高，業(yè)務需求的響應時間也動輒數周，“創(chuàng)新誕生即過時”成為常態(tài)。

二是性能釋放不足。當前 AI 算力資源普遍存在靜態(tài)分配僵化與動態(tài)需求錯配的矛盾，硬件能力常常因原子能力組合方式固化，導致有效性能輸出遭遇供給瓶頸。

三是生態(tài)協同缺失。隨著計算需求的多樣化，CPU、GPU、FPGA、ASIC 等不同架構計算單元被廣泛應用，但多元計算架構因技術標準割裂及調度機制缺位，通常難以實現資源最優(yōu)調配，造成算力限制與效率不足。

當開發(fā)遲滯、性能折損、生態(tài)割裂鎖死產業(yè)創(chuàng)新，鋪向最后一公里的重點不再只是算力堆砌，而在能力解耦——這正是昇騰 CANN深度開放的戰(zhàn)略原點。

作為昇騰 AI 基礎軟硬件平臺的核心，昇騰異構計算架構 CANN 自2023年宣布深度開放策略至今，已構建起覆蓋全技術棧的開發(fā)者賦能體系，并成為中國開發(fā)者生態(tài)最活躍、技術迭代最迅猛的 AI 創(chuàng)新平臺，在使能 AI 開發(fā)效率和性能方面始終保持業(yè)界前列。

我們發(fā)現，昇騰 CANN 的進化始終錨定更深層的技術突破。從大模型爆發(fā)初期沉淀底層能力，到分層開放助力千行百業(yè)敏捷創(chuàng)新，再到扎根底層的技術創(chuàng)新，這條從能用到易用、好用的深度開放之路并不是一蹴而就的。

深度開放，CANN 的三層解耦戰(zhàn)略

隨著開發(fā)者的開發(fā)方式逐漸從上層軟件走向底層硬件，昇騰 CANN 的開放深度和開放策略也持續(xù)演進，構建起了覆蓋算子開發(fā)、系統調優(yōu)到編譯鏈優(yōu)化的全場景賦能體系。

過去，開發(fā)者往往受限于框架接口，難以直接干預硬件底層的精細調度。如今，得益于 CANN 深度開放，開發(fā)者既可以快速集成預置模塊完成敏捷交付，也可以直接調用最底層資源，靈活組合原子功能實現極致性能調優(yōu)。這意味著開發(fā)者已能夠在性能與效率之間實現自由平衡。

具體來看，針對不同技術層級的開發(fā)者，昇騰 CANN 推出了差異化開放策略。

在算法創(chuàng)新層，昇騰 CANN 在 Gitee 社區(qū)開源了包括 FlashAttention、Matmul 在內的260多個高性能算子及10余種 MESH/RING 通信算法的最佳實踐代碼庫，并提供了80多個高階API，開發(fā)者可基于業(yè)務場景直接調用預置算子庫或自定義優(yōu)化已有算子及通信策略，顯著縮短開發(fā)周期。

同時在系統優(yōu)化層，昇騰 CANN 也向開發(fā)者開放了190多個 Runtime 底層接口，支持開發(fā)者像拼裝樂高積木一樣靈活組合原子級能力，充分釋放昇騰硬件性能潛力。

在編譯生態(tài)層，通過開放畢昇編譯器的 AscendNPU IR 接口，屏蔽硬件差異，底層硬件能力被高度抽象化，無感對接 Triton、FlagTree 等編程框架，開發(fā)者可直接使用 Python 語法編寫高性能算子。

全棧使能，核心突破加速產業(yè)創(chuàng)新

計算架構的核心使命，在于打通硬件性能釋放、軟件高效運行與生態(tài)協同繁榮的技術閉環(huán)。除了分層開放帶來的性能與效率的提升，昇騰 CANN 在計算、通信、內存三大維度也取得了核心技術的突破性進展。

在計算加速層面，針對 MoE 大模型訓練場景的"卡脖子"難題，昇騰 CANN 推出了超級算子 MLAPO，通過將數個小算子融合，對 Vector 與 Cube 計算單元的并行化改造，成功將 MLA 前處理耗時從行業(yè)平均109us壓縮至45us，在金融風控模型、廣告推薦系統等業(yè)務實踐中實現了20%以上端到端的性能提升，打破了 Transformer 架構的算力瓶頸。

在通信加速層面，傳統 RDMA 通信一次消息的傳輸需要三次同步，涉及到至少七次讀寫校驗核算過程，嚴重影響通信效率。昇騰 CANN 打造的 NPUDirect 通信算法可實現一個消息一次同步，端到端通信耗時降低了50%，大幅降低了推理時延。

在內存優(yōu)化層面，面對動態(tài) shape 場景帶來的內存碎片化挑戰(zhàn)，昇騰 CANN 的多重地址映射技術能夠自動拼接利用內存碎片，顯著提升內存利用率。這項技術目前已在商品搜索、短視頻推薦等業(yè)務場景中，成功將內存利用率提升20%以上，并實現了單卡并發(fā)請求量的行業(yè)級突破。

實踐證明，架構開放的深度決定了技術的高度。昇騰 CANN 通過算法、系統、編譯三層深度解耦開放，賦予開發(fā)者直達硬件底層的能力，并以此為基礎在計算、通信、內存三大核心領域實現單點性能的指數級提升，同時構建起"芯片級優(yōu)化-系統級調度-集群級協同"的全棧能力，開啟 AI 算力技術"原子級精準調優(yōu)"的新紀元。

時間永遠站在行動者這邊。六年來，昇騰 CANN 深度開放策略的推進，驅動著技術突破與生態(tài)繁榮相互成就。無論是華南理工大學團隊利用全新發(fā)布的 CATLASS 算子模板庫開發(fā) Matmul 算子，將開發(fā)周期從傳統4人周壓縮至2人周，還是科大訊飛星火大模型借 NPUDirect 通信算法，使跨機通信時延驟降90%，可以確定的是，越來越多的創(chuàng)新者正從中受益。

如今，昇騰 CANN 算子認證開發(fā)者已突破6000人，攜手互聯網、運營商、金融等30余個領域伙伴聯合開發(fā)核心算子超過260個。此外，昇騰還獲得了 Pytorch、vLLM 等主流社區(qū)的主動支持，一個根植于昇騰的開放 AI 大生態(tài)已蔚然成型。

開放層級的下探，正在重構 AI 創(chuàng)新效率的基線。伴隨模型迭代的急速演進與異構算力的協同瓶頸，解鎖硬件潛能的焦點已無爭議地轉向底層能力開放的更深處。這不僅是效率躍升的技術路徑，更是產業(yè)創(chuàng)新的核心范式。可以看到，當深度開放在算力底層扎下根系，創(chuàng)新應用的規(guī)模化落地浪潮已勢不可擋。

來源：思否編輯部