华为AI再进化，CANN 3.0释放「算力狂魔」-技术圈

新智元报道

编辑：白峰、梦佳

【新智元导读】如今，AI已经进入了全面落地的阶段，但未来想要让AI真正像水和电一样无处不在，还面临着巨大的鸿沟。为了解决算力成本高、模型开发效率低的问题，华为专门设计了异构计算架构CANN 3.0。

最近，火遍全球的GPT3，有1750亿个参数，解锁各项技能，和人类对话，无所不能。GPT-3正是AI崛起，突飞猛进的最佳例证。

但在众人惊叹之时，却不知道，训练他Open AI可是花费了460万美元。如果不是以API的方式开放给普通用户使用，这个NLP神器可不是大家都能玩的起的。

AI训练的高成本、算力的昂贵，导致了这种意义上的开发只是科技大佬们展示技术实力的专利，在大众心中，AI仿佛只是看上去很美。

如今，AI已经进入了全面落地的阶段，未来想要让AI真正像水和电一样无处不在，还面临着重大的鸿沟。除了高成本，从模型开发到商用也还有很大的距离，各场景下的AI算法已经比较成熟，但是模型迁移适配要耗费的人力物力太多。

华为昇腾计算业务总裁许映童表示，目前的AI应用普遍存在一个问题，训练侧和推理侧的设备相互独立，业务流程分割，很多环节需要人为干预，开发成本的提升，几乎抵消掉了AI带来的便利。

而且场景多种多样，设备各异，导致AI融入实际应用的门槛很高，比如说用终端开发的AI应用在云端就有可能不兼容。那有没有通用的方法可以实现全场景的高效开发？

华为的野望：异构计算架构CANN 3.0，全场景AI走起

为了解决算力成本高、模型开发效率低的问题，昇腾专门设计了异构计算架构CANN 3.0。

早在2018年10月10日，华为在全联接大会上发布AI战略时，就发布了异构计算架构CANN 1.0，CANN 3.0已经是第三个版本了，目前已经统一了编程架构，做到了端边云全场景协同。

CANN 1.0注重边缘侧的推理，让终端应用的推理速度更快。

CANN 2.0打通了数据中心和训练端，提高了训练的效率。

CANN 3.0全场景都具备极强的伸缩性和可适应性，让开发者不用再纠结终端是手机、摄像头还是机器人，也不用关心硬件使用了哪种操作系统，Linux、Android、鸿蒙OS都没有问题。

目前CANN 3.0已经覆盖10+操作系统和14+智能终端设备，一次编写代码，就能实现端边云全场景复用，极大提升了开发效率。

那CANN 3.0相比之前的两个版本，有哪些优势呢？

软硬件解耦，一套代码通全关

高性能的AI开发一定是软硬协同设计的，像谷歌的TensorFlow在自家的TPU上性能是要好于英伟达GPU的，这种软硬件高度耦合的模式虽然效率高，也有缺点，某个TPU上表现优异的模型换个硬件可能就「哑火」了。

而CANN 3.0的代码是普适的，对端、边、云全场景下的训练、推理硬件没有特定依赖，它为用户提供了丰富的算子库和难易结合的编程方法，开发一套代码，就能在各种终端硬件上复用，性能还可以发挥到最好。

指令级算子开发满足高手的性能控制欲

说到算子开发，CANN 3.0为了满足不同水平的AI开发者需求，支持普通和专业两种算子开发模式。

对普通开发者，建议使用TBE-DSL。DSL可自动实现数据切分和调度，覆盖了70%的算子，开发者只需关注计算如何实现，调用已有的算子即可，将算子开发时间降低70%。

而对性能有极致追求的高级开发者，可以通过TBE-TIK实现指令级编程和调优过程，可覆盖全部算子，如果开发者对底层原理比较熟悉，这种方式可以进一步挖掘硬件的计算潜力。

不论升级到哪个版本，CANN 3.0都可以继续使用

花很大精力对算子进行了优化，突然有一天CANN升级到4.0了，代码是不是就失效了？

CANN 3.0充分考虑了软件的生命周期。在顶层提供了昇腾统一编程接口AscendCL，将API进行了归一化，即使CANN升级到4.0、5.0版本，基于CANN 3.0开发的代码依旧可以使用。

许映童表示，CANN升级后，老版本代码最多需要重新编译下，而无需修改，简直是开发人员的福音。

后向兼容，对CANN的研发人员是极大的挑战。CANN 3.0做了后向兼容，让用户享受到最新的性能提升的同时，还可节省开发成本，保证了软件的持久生命力。「把复杂留给自己，把简单留给客户」也是昇腾一直坚持的产品理念。

如何释放算力狂魔？指挥官CANN 3.0还可以「上下兼容」

除了高效开发，CANN还打通了AI算法和计算优化的「任督二脉」。

TensorFlow的开放性以及完善的社区建设，以及对多种不同硬件平台的支持，让谷歌在AI模型开发框架上占据了相当大的优势。

除了TensorFlow，PyTorch、Caffe、Mxnet等开发框架也有很多厂商在用，尤其PyTorch，大有超越TensorFlow的趋势，学术界很多先进的模型都是使用PyTorch开发。

这样就有个问题，不同框架开发的模型，在不同的系统、不同的设备上不能通用，需要二次开发，ONNX类似的工具虽然可以支持不同框架的模型，但这些非原生工具会遇到各种各样的bug，还无法溯源。

在实验室中很多SOTA模型是用PyTorch写的，但是到部署端的架构只支持TensorFlow，就需要重写模型，效率很低。

但每个框架都有自己的优点，TF性能稳定、PyTorch的动态图很灵活、Mxnet有很多成体系的视觉算法库，所以AI算法层面最好能兼容它们。

AI计算平台的核心能力构建包括两方面：上层的AI算法和下层的高性能计算。

CANN 3.0上可以接各种深度学习编程框架的AI算法，下可以加速昇腾全系列AI芯片的训练和推理速度，是昇腾的真核心。那么CANN 3.0是如何实现芯片加速的？

过去几年，英伟达能在AI计算领域大展拳脚，很大程度上得益于CUDA和cuDNN等加速插件库，而CANN就是昇腾系列的「CUDA」。

CANN 3.0通过AscendCL提供 Device 管理、Context 管理、Stream 管理、内存管理、模型加载与执行、算子加载与执行、媒体数据处理等 C++ API 库供用户开发深度神经网络应用，用户可以用任何第三方框架调用这些API库，而无需关心计算资源优化的问题。

那CANN 3.0如何实现的计算资源智能分配？

神经网络可看作一张张的图，过去大部分图在HostCPU执行，如今昇腾的图编译器，实现了整图下沉，图和算子均可在Device侧执行，减少了芯片与Host CPU的交互时间，从而更充分地发挥昇腾芯片的算力。

像TF搭建的神经网络都是一张张计算图，过去这些图都在HostCPU中执行，资源允许的时候整个图都在HostCPU中执行效率是很高的，但是资源有限的情况就需要Device侧协同处理，也就是昇腾加速卡中，通过把整张图下沉到Device中，可以高效协同CPU完成计算。

根据图的特点和计算资源的分配情况，CANN可以自动进行图的拆分和融合，尽量减少和HostCPU的交互，交互少了，计算资源就能持续保持高强度运转。

数据Pipeline智能优化极大提升了数据资源处理效率，通过人工智能实现数据的自动切分与智能分配流水，以最大化个体计算单元的使用率，从而提高计算效率。

除了图自动编译和图的拆分融合优化，CANN 3.0的1000+算子库让你的神经网络「瞬时」加速。

强如英伟达，cuDNN也只有一百多个算子，CANN 3.0不仅包括了常用的Caffe 及 TF 算子，还独立提供各种加速库，这些加速库可通过 ACL统一编程接口实现，如矩阵乘接口等。

CANN 3.0现在的架构功能十分完善，对外提供适配不同硬件、不同 OS 的驱动，支持GPU+CPU异构通信，对内可实现Stream、内存等底层管理，丰富的加速库支持算子/标量/向量等通用计算，能高效完成图像和视频数据的预处理，执行引擎为深度神经网络计算提供了执行上的保障。

给AI硬件插上翅膀，CANN 3.0打开算力「潘多拉魔盒」

有了CANN 3.0保驾护航，在主流推理场景，昇腾AI推理卡Atlas 300I性能得到大幅提升。

要验证推理性能，多路高清视频分析的场景再合适不过了，高清视频本身流量大，加上多路融合更考验计算平台的并发处理能力，实测表明单张Atlas 300I推理卡可同时处理80路1080p、25FPS的高清视频，是当前市面上同类推理卡路数的2倍。

对交通、安防等场景来说，需要同时处理的视频路数就更多了，少则几百，多则上万，如果单卡能处理更多的任务，规模化应用时成本优势就会扩大，而且硬件数量少了更容易部署。所以很多人工智能厂商，正基于昇腾AI推理卡打造极致性能的高路数视频分析解决方案。

在训练端华为也有高密度「算力狂魔」，实测表明，Atlas 800在多个模型的训练中都优于业界新品训练服务器，平均性能领先业界2.5倍。

可以看到，昇腾的训练卡和推理卡「单兵」作战能力极强，如果把它们集结起来能成为一支算力特种部队吗？

「指挥官」CANN说：可以。

受机器间通信能力的影响，多个机器同时处理一个任务时，如果计算资源分配不好，总体性能会大打折扣。CANN要做的就是分配给「单兵」任务，让它们能高效协同作战，事实也证明经过L2网络与CANN的联合「指挥」优化，昇腾AI集群实现了1+1>2的性能提升，远超友军。

CANN 3.0不仅降低了各个领域使用昇腾芯片开发应用的难度，还提供了很多优秀的中间件和基础库使能各个厂商，但面对谷歌、英伟达、英特尔等国际巨头的强力竞争，想要生存下去，还是要构建一个完整的生态，为学术界和产业界贡献更多算力，为合作伙伴创造更多价值。

CANN「不是一个人在战斗」，还有开发者的AK47

CANN并不是单打独斗，光有一个计算架构也建立不了AI计算的生态。

今年3月份，华为开源了MindSpore，这是一款支持端边云全场景的AI框架，可广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等AI领域。

使用MindSpore可以显著减少训练时间和成本，用最少的资源实现最高的效能，MindSpore原生支持昇腾AI处理器，让AI模型开发更加简洁高效。

在刚刚过去的HAI大会上，华为昇腾正式发布了昇腾应用使能MindX，它包括了Atlas深度学习平台MindX DL、Atlas智能边缘平台MindX Edge、优选模型库ModelZoo和各种行业SDK。

MindX DL通过数据中心设备与计算资源统一管理与调度，可以在计算集群上快速搭建起商用深度学习系统，许映童说，有需求的用户以此为基础，进行简单二次开发就可以满足业务需求，快速上线。

MindX Edge是面向推理端的平台，可以实现轻量化部署，支持摄像头、无人机等多种形态的推理硬件。

ModelZoo和行业SDK包含大量的主流的模型，能帮助开发人员迅速构建多场景下的AI应用。

这么多的平台和工具，从模型到算子到行业SDK，如果每个环节都要自己搭建开发环境，CANN、MindSpore、MindX的开发优势将荡然无存，所以华为推出了一个全流程工具链MindStudio 2.0，有了它，所有的开发工作都能在一个环境下完成并且支持一键部署。

正如华为昇腾计算业务CTO周斌所说，「MindStudio才是开发者的AK47」！你的盒子枪可以扔了。

根据中国《新一代人工智能发展规划》，到2030年，将带动人工智能相关产业规模超过10万亿元。如此大的产业规模，所需的算力会远远超过1750亿参数的GPT-3，而昇腾AI计算平台会填补这个「算力真空」，赋能千行百业，为AI提供无处不在的算力，昇腾AI未来可期！