CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为昇腾 AI 的核心基础软件平台，搭建了 AI 框架与昇腾硬件之间的桥梁，以“使能每一位创新者”为目标，秉持深度开放和持续创新策略。随着 AI 技术快速发展，开发者对于创新能力的需求愈加迫切——不仅需要高性能算子和统一开发工具，还希望探索跨场景部署和功能拓展的新可能。

CANN 在提供开箱即用算子与自动优化工具的基础上，进一步开放底层能力、算子模板库和通信算法，为开发者提供灵活创新的空间。本篇文章将重点探讨 CANN 的创新使用方式及拓展应用，并提出基于现有能力的可行设想，为 AI 场景创新提供参考。

一. 利用 CANN 特性实现创新应用

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 1.1 高性能多模态 AI

CANN 通过高效的异构计算架构和灵活的算子调度机制，使单个 NPU 能够在同一时间高效处理图像、音频、文本等多种模态的数据，实现真正的多模态 AI 计算能力。借助 CANN 的算子优化和图引擎调度，开发者可以在保持低延迟的同时处理复杂的数据融合任务，从而支持实时分析和智能决策。

在应用场景中，这种高性能多模态处理能力尤为突出。例如，在智能安防系统中，CANN 能够同步处理视频监控画面和环境音频，实现异常事件的快速识别与报警；在工业检测中，可将机器视觉与声学传感数据结合，用于精准检测生产线异常。另一个典型场景是跨模态推荐系统，通过统一调度视觉、文本和用户行为特征，CANN 能显著提升推荐算法的实时性与个性化精度，为电商、社交平台和内容分发提供强大算力支持。

CANN 提供强大的异构计算和算子调度能力，使单个 NPU 可以同时处理图像、音频、文本等多模态数据。

应用设想：

• 实时多模态分析：在智能安防或工业检测场景，结合视频流和语音数据实现低延迟分析与报警。

• 跨模态推荐系统：通过统一调度视觉、文本和行为特征，实现高性能实时推荐，提高个性化精度。

1.2 自定义算子驱动创新算法

CANN 提供全面的自定义算子开发能力，支持 C++ 和 Python 接口，使开发者能够根据特定算法需求灵活设计算子，同时通过 ATC 编译工具链将这些自定义算子高效编译为 OM 模型文件，自动完成图优化和性能调优，从而充分释放 NPU 的计算潜力。

这种能力为前沿算法的落地提供了强大支撑。例如，在量子机器学习领域，开发者可以实现量子态模拟与量子门操作的自定义算子，从而显著加速量子算法原型验证过程；在图神经网络（GNN）应用中，针对大规模图结构设计高性能消息传递算子，可提升社交网络分析或推荐系统中的图计算效率。同时，这种自定义算子机制也为其他新型算法的快速实验与优化提供了便利，使科研人员和工程团队能够在 CANN 平台上快速验证创新算法并高效部署。

CANN 支持 C++/Python 自定义算子开发，并提供 ATC 编译工具链，将自定义算子编译为高性能 OM 模型文件。

用户可根据输出的性能数据，快速定位算子的软、硬件性能瓶颈，提升算子性能的分析效率。

创新应用示例：

• 量子机器学习算子：实现量子态模拟与操作，加速量子算法原型验证。

• 图神经网络优化：开发针对大规模图结构的自定义消息传递算子，提高社交网络或推荐系统计算性能。

1.3 边缘实时推理

利用 ACLNN 算子优化、图引擎算子融合及内存复用能力，可实现超低延迟推理，适用于端侧和边缘部署。

应用拓展：

• AR/VR 实时交互：结合手势识别、场景分割与虚拟渲染，实现沉浸式体验。

• 智能工厂检测：实时分析生产线视频，减少云端依赖，提高响应速度。

二. CANN 功能拓展与创新玩法​

 2.1 CATLASS 算子模板库加速开发

CANN 推出的算子模板库 CATLASS 提供了从 Device、Kernel 到 Block、Tile 的分层模板体系，使开发者能够快速组合和构建算子，实现高效开发。通过这种模块化模板设计，开发者无需从零开始实现复杂算子逻辑，即可快速生成可在 NPU 上高性能运行的算子代码。

CATLASS 的应用方式非常灵活。例如，开发者可以在模板基础上进行“算子魔改”，通过调整参数配置或算子切分策略，实现性能最优化或满足个性化需求；同时，它也极大缩短了算法迭代周期。以典型的矩阵乘法（Matmul）算子为例，使用 CATLASS 开发可将周期从传统的 4 人周缩短至 2 人周，显著提升研发效率。通过这种模板化加速机制，CATLASS 不仅降低了算子开发门槛，也为创新算法在 CANN 平台上快速落地提供了可靠支撑。

拓展使用方式：

• 算子魔改：在模板基础上调整参数或算子切分策略，实现性能最优和个性化需求。

• 快速迭代算法：以 Matmul 等典型算子为例，开发周期可从 4 人周缩短至 2 人周，提高创新效率。

2.2 高性能集合通信算法

CANN 提供了多种高性能集合通信算法，如 RING、Mesh 以及 NB2.0 等，支持在多 NPU 或多节点环境下高效进行数据交换。通过多链路并发和分级流量控制机制，CANN 能够最大化带宽利用率，降低跨节点通信延迟，保证大规模分布式训练和推理任务的高效执行。

在实际应用中，这些通信算法对于分布式深度学习和大模型训练至关重要。例如，在大规模图神经网络或 Transformer 模型训练中，节点间的数据同步通常成为性能瓶颈。借助 CANN 的集合通信优化，梯度同步和参数更新可以高效并行进行，从而显著提升整体训练吞吐量。同时，NB2.0 等算法还支持智能流量调度，在复杂网络拓扑下保持通信稳定性和低延迟，为多节点协同计算提供可靠保障。通过这种高性能通信能力，CANN 有效支撑了边缘到云端的大规模 AI 应用场景。

拓展设想：

• 大规模分布式训练优化：通过 NB2.0 AnyPath 算法和 AHC 算法，在超节点环境下提升通信带宽，适合云端大模型训练。

• 差异化通信策略：在高负载或非对称场景下，动态选择最优链路，提高训练吞吐量和稳定性。

2.3 开放底层原子能力

CANN 深度开放 190+ runtime 接口，支持多层次算子调用与图调度策略。

拓展玩法：

• 灵活图调度：通过 aclGraph 或 torch.npu.graph 等接口，可在端/边/云环境中实现算子调度优化。

• 创新框架开发：基于 AscendNPU IR 接口，可与 Triton、FlagTree 等框架无缝对接，实现自定义编程框架或增强现有框架能力。

三.算子性能优化创新使用-scalar优化

在算子性能优化过程中，针对 scalar 运算的优化可以显著提升算子执行效率。通过分析优化前的流水图，发现两轮计算流水之间存在较大空隙。进一步检查流水图代码调用栈，发现这一空隙主要由连续的 DataCopy 操作造成：在搬入阶段，logitMovBytes 计算存在冗余，多次重复执行数据搬运操作，导致整体等待时间增加。

 3.1 优化分析

当前执行逻辑中：

DataCopy(logitMovBytes) -> compute -> DataCopy(logitMovBytes) -> compute

两次 DataCopy 操作可以合并为一次，避免重复搬运，节约搬运时间。通过对 scalar 运算流水进行重排和合并，消除冗余计算步骤，同时保持计算正确性。

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 3.2 优化方案

优化后的执行逻辑如下：

DataCopy(logitMovBytes) -> compute -> compute

具体实现措施包括：

1. 合并连续 DataCopy 操作，减少内存搬运次数；

2. 精简 logitMovBytes 的重复计算逻辑，只在第一次搬入阶段完成必要计算；

3. 调整 scalar 运算的指令调度，缩短流水间隔，充分利用 NPU 核心资源。

3.3 性能验证

优化后，再次采集算子上板性能数据，得到如下结果：

由数据可见，通过 scalar 优化和 DataCopy 合并，算子在 NPU 上的执行效率显著提升，减少了流水间隙和冗余计算，为整体模型性能优化提供了有效手段。

四.总结

CANN 以深度开放和持续创新为核心，提供从算子开发、图引擎优化到通信算法与底层原子能力的全方位支持，使开发者能够实现高性能 AI 模型，并在创新应用中灵活拓展。

通过深入挖掘 CANN 的异构计算能力、自定义算子开发、CATLASS 模板库和高性能通信算法，开发者可以：

1. 探索新型应用场景：多模态 AI、实时推理、AR/VR、端-边-云协同等；

2. 拓展功能使用方式：算子魔改、动态调度、跨模型优化与能效管理；

3. 加速算法创新落地：自定义算子和底层接口实现前沿算法部署与性能调优。

CANN 的开放生态与灵活能力，为 AI 开发者提供了创新平台，使其在端、边、云等多场景中快速迭代、落地高效智能应用，实现“效率与性能兼得”的开发体验。