CANN：华为全栈AI计算框架的深度解析（终极扩展版 · 完整篇）

CANN：华为全栈AI计算框架的深度解析
├── 引言
│   ├── CANN概述
│   ├── 发展历程与版本演进
│   └── 在昇腾生态中的战略定位
├── 核心特性与架构
│   ├── 软件架构详解（五层模型）
│   ├── 硬件兼容性（Ascend系列芯片支持）
│   └── 性能优化策略全景图
├── 代码实践与示例（含详细注释与性能分析）
│   ├── 分布式通信代码解析（HCCL + ACL）
│   ├── 算子开发代码解析（Ascend C + IR接口）
│   ├── 推理加速代码解析（PyTorch/TensorFlow NPU适配）
│   └── 大模型融合算子开发（FlashAttention、MoE）
├── 高级特性与底层机制
│   ├── 内存管理优化（LocalTensor / Memory Pooling）
│   ├── 异构编译优化（毕昇编译器 + GE图引擎）
│   ├── 超节点通信算法（NB2.0 + AnyPath + AHC）
│   └── 实时调度与流控机制（Stream & Event）
├── 生态工具链整合
│   ├── Gitee开源项目实战（CATLASS、AclLite）
│   ├── MindStudio全流程开发环境
│   └── ModelZoo与OMG模型转换工具
├── 应用场景与行业案例
│   ├── 大模型训练（千亿参数 MoE 架构）
│   ├── 视频智能分析（边缘推理 + 低延迟）
│   ├── 医疗影像识别（高精度 + 小样本学习）
│   └── 智慧城市交通调度（多模态融合）
└── 结论与未来展望
    ├── 技术趋势（软硬协同、开放IR、绿色AI）
    └── 开发者建议与学习路径

#include <hccl/hccl.h>
#include <acl/acl.h>

int main() {
    // 1. 初始化NPU设备
    int deviceId = 0;
    aclrtSetDevice(deviceId);
    
    // 2. 创建通信上下文
    HcclRootInfo rootInfo;
    if (rank == 0) {
        hcclGetRootInfo(&rootInfo); // 主节点生成通信根信息
    }
    MPI_Bcast(&rootInfo, sizeof(rootInfo), MPI_BYTE, 0, MPI_COMM_WORLD); // 广播给其他节点
    
    // 3. 初始化HCCL通信组
    hcclComm_t comm;
    hcclCommInitRootInfo(worldSize, &rootInfo, rank, &comm);
    
    // 4. 分配设备内存
    void* data;
    size_t dataSize = 1024 * 1024 * sizeof(float);
    aclrtMalloc(&data, dataSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    
    // 5. 执行AllReduce（求和）
    aclrtStream stream;
    aclrtCreateStream(&stream);
    HcclAllReduce(data, data, 1024 * 1024, HCCL_DATA_TYPE_FP32, 
                  HCCL_REDUCE_SUM, comm, stream);
    
    // 6. 同步并释放资源
    aclrtSynchronizeStream(stream);
    aclrtFree(data);
    hcclCommDestroy(comm);
    aclrtResetDevice(deviceId);
    return 0;
}

#include "ascendc/ascendc_base.h"

__aicpu_kernel__ void SoftmaxKernel(float* input, float* output, int seq_len, int hidden_size) {
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (tid >= seq_len * hidden_size) return;

    int batch_idx = tid / (seq_len * hidden_size);
    int seq_idx = (tid % (seq_len * hidden_size)) / hidden_size;
    int feat_idx = tid % hidden_size;

    // Step 1: Find max for numerical stability
    float max_val = -1e9;
    for (int i = 0; i < hidden_size; i++) {
        max_val = fmax(max_val, input[batch_idx * seq_len * hidden_size + seq_idx * hidden_size + i]);
    }

    // Step 2: Exp and sum
    float sum_exp = 0.0f;
    for (int i = 0; i < hidden_size; i++) {
        float exp_val = expf(input[...] - max_val);
        sum_exp += exp_val;
    }

    // Step 3: Normalize
    output[tid] = expf(input[tid] - max_val) / sum_exp;
}

from ascendc.ops import flash_attention

# 输入：Q, K, V 均为 [batch, heads, seq_len, head_dim]
output = flash_attention(
    query=q,
    key=k,
    value=v,
    causal=True,      # 是否启用因果掩码（用于Decoder）
    softmax_scale=1.0 / math.sqrt(head_dim)
)

# 编译Matmul算子
cd catlass/Kernel/Matmul
make -f Makefile.npu ARCH=910B

# 链接到用户程序
g++ -o my_app main.cpp libmatmul.a -lacl -lhccl