华为的CANN（Compute Acceleration Neural Network）是一个针对人工智能（AI）计算的异构计算架构，它被设计用来加速基于华为Ascend系列AI处理器的应用程序。CANN不仅提供了一套完整的软件栈，还构建了一个从硬件到应用层的全面优化框架，旨在简化AI应用的开发和部署，同时最大化Ascend AI处理器的计算效率。
CANN的主要组成部分和特性：
1. 统一的编程模型
CANN提供了一个统一的应用编程接口（API），允许开发者使用标准的编程语言和工具来编写跨不同硬件平台的应用程序，降低了开发难度。
2. 多层次的编程接口
包括AC L（Ascend Computing Library），这是Ascend平台的一套标准编程接口，用于加速AI计算任务。
支持BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）等数学库，用于基础线性代数操作，如矩阵乘法、向量加法等。
3. 深度学习框架支持
CANN能够与主流的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、MindSpore等无缝集成，提供高效的模型训练和推理能力。
4. 硬件抽象层
CANN提供了硬件抽象层，使得应用程序可以不关心底层硬件细节，从而更容易地移植和扩展。
5. 优化的算子库
CANN内置了大量优化过的算子，比如elementwise算子、Resize算子等，以提高计算效率。
6. 模型转换工具
ATC（Ascend Tool Chain）工具，用于将模型从ONNX、Caffe等格式转换为Ascend处理器可执行的OM模型。
7. 工具链与开发资源
CANN提供了一系列工具，包括配置手册、文档、软件下载、补丁升级、案例、工具、产品公告、视频、论坛等，以帮助开发者更好地使用和维护CANN环境。
8. 全场景覆盖
CANN支持端侧、边缘侧和云端的全场景协同，只需一套应用代码即可在不同场景下运行。
9. 持续更新与改进
华为持续更新CANN，如从最初的版本到CANN 3.0及以后的版本，不断引入新功能和性能优化。
CANN不仅包括一系列的软件组件，还涉及了深度学习框架、编译器、运行时环境、算子库以及工具链等，形成一个完整的开发和部署生态。
技术栈组成
Ascend Computing Library (AC L)
AC L是一组高性能计算库，包含线性代数、信号处理、图像处理等基本函数，用于加速数据密集型计算任务。
MindSpore
华为的深度学习框架，支持动态图和静态图两种编程模型，可以在昇腾处理器上高效执行深度学习模型的训练和推理。
Compiler & Runtime
CANN包含了一套编译器和运行时环境，用于将高级语言编写的代码编译成昇腾处理器可以理解的指令，并在运行时管理和调度计算资源。
Model Converter (ATC)
Ascend Tool Chain (ATC) 是模型转换工具，可以将从TensorFlow、PyTorch等框架训练好的模型转换为昇腾处理器可以直接执行的OM模型。
Driver & Device Management
设备驱动程序用于管理昇腾AI处理器，提供芯片控制、资源分配等接口，确保硬件的正常运行。
Optimization Framework
CANN包含了一系列优化机制，用于提升计算效率，包括内存优化、通信优化、算子融合等。
工作原理
CANN的工作原理可以概括为几个步骤：
模型导入：首先，模型可以从MindSpore或其他主流深度学习框架导入。
编译与优化：模型通过CANN的编译器进行编译，编译过程中会进行算子融合、内存优化等，以适应昇腾处理器的架构特点。
模型转换：使用ATC工具将模型转换为昇腾处理器可执行的格式。
部署与运行：转换后的模型可以部署到昇腾处理器上，通过CANN的运行时环境进行调度和执行。
监控与管理：CANN提供了设备管理和监控工具，用于实时监控计算资源的使用情况和任务执行状态。
异构计算
CANN被称为“异构计算架构”，是因为它能够调度和管理不同类型的计算资源，包括昇腾AI处理器（NPU）、CPU以及其他潜在的计算单元。CANN中的异构计算管理组件能够根据任务特性和资源可用性，智能地分配任务到最合适的计算单元上，以实现最佳的计算性能。
CANN作为华为AI战略的重要组成部分，旨在与NVIDIA的CUDA+CuDNN等技术栈相抗衡，为AI开发者提供一个开放、高效、易用的计算平台。
CANN与NVIDIA CUDA区别
CANN和NVIDIA的CUDA都是针对高性能计算和人工智能应用的计算框架，但它们存在一些关键的区别，主要体现在以下几个方面：
1. 目标硬件
CANN是华为为自家的昇腾（Ascend）系列AI处理器设计的，这些处理器专门针对AI计算进行了优化。
CUDA是NVIDIA为自己的GPU设计的，虽然最初主要是针对图形处理，但后来扩展到了通用计算，特别是深度学习和高性能计算。
2. 生态系统
CANN正在构建自己的生态系统，包括华为自家的深度学习框架MindSpore，以及与之兼容的其他开源框架。CANN也在逐步获得开发者和行业内的认可，但其生态系统相对较小。
CUDA拥有一个成熟且庞大的生态系统，包括大量的开发者、应用、工具和库，以及广泛的行业支持，使其成为高性能计算和AI应用的主流选择。
3. 编程模型和接口
CANN提供了针对昇腾处理器优化的编程接口，包括AC L（Ascend Computing Library）和其他特定于昇腾的API。
CUDA提供了一套成熟的编程模型和丰富的API，包括CUDA C/C++、cuDNN、cuBLAS等库，支持更广泛的并行计算需求。
4. 跨平台支持
CANN虽然主要针对昇腾处理器，但也致力于提供一定程度的跨平台支持，使其能够在非华为硬件上运行，尽管可能不如在昇腾处理器上的性能那么理想。
CUDA最初仅限于NVIDIA的GPU，但NVIDIA也推出了ROCm（Radeon Open Compute）的兼容层，允许某些CUDA代码在AMD的GPU上运行。
5. 开发者社区和资源
CANN的开发者社区正在增长，但目前规模小于CUDA的社区。
CUDA拥有庞大的开发者社区和丰富的在线资源、教程和文档，这对于新手和经验丰富的开发者来说都是一个巨大的优势。
6. 性能和优化
CANN在昇腾处理器上能够提供优化的性能，特别是在AI计算任务上，但与CUDA相比，其在更广泛的应用场景下的性能数据和基准测试结果较少。
CUDA在多个计算任务上都有经过验证的高性能表现，尤其是在图形处理、科学计算和深度学习等领域。
总结
CANN和CUDA之间的主要区别在于它们针对的硬件、生态系统成熟度、跨平台能力和开发者资源。随着华为对CANN的持续投入和昇腾处理器的市场渗透，CANN的影响力和市场份额有望进一步扩大。然而，CUDA由于其历史和广泛的应用，仍然在高性能计算和AI领域占据主导地位。
