在深度学习框架中，算子（Operator）是构成计算图的基本单元。opbase是CANN框架中负责算子定义、注册、管理和调度的基础框架库。它提供了一套完整的算子开发基础设施，使开发者能够高效地创建、注册和部署自定义算子。本文将深入剖析opbase的架构设计和核心机制。

计算机视觉是人工智能应用最广泛的领域之一，涵盖图像分类、目标检测、语义分割、视频分析等多种任务。这些任务的基础是高效的图像处理和特征提取算子。CANN的ops-cv库提供了丰富的计算机视觉算子，针对NPU硬件进行了深度优化，能够显著提升视觉应用的性能。

在AI加速器开发中，Vector算子的开发占据了相当大的工作量。传统的Ascend C算子开发需要开发者深入了解硬件架构、手动管理内存层次、编写大量重复代码。CANN开源社区推出的ATVC（Ascend C Templates for Vector Compute）模板库，为Vector算子开发提供了高效的模板化解决方案。

在AI加速器开发中，Vector算子的开发占据了相当大的工作量。传统的Ascend C算子开发需要开发者深入了解硬件架构、手动管理内存层次、编写大量重复代码。CANN开源社区推出的ATVC（Ascend C Templates for Vector Compute）模板库，为Vector算子开发提供了高效的模板化解决方案。

在大规模分布式训练场景中，节点间的高效通信是决定训练性能的关键因素。HCCL（Huawei Collective Communication Library）是CANN生态中的高性能集合通信库，为多机多卡训练提供通信基础设施。本文将深入剖析HCCL的通信算法、拓扑优化策略以及在超大规模集群中的最佳实践。

Transformer架构已成为自然语言处理和计算机视觉领域的主流模型架构。随着GPT、LLaMA等大语言模型的兴起，如何高效地在NPU上部署和推理Transformer模型成为关键挑战。ascend-transformer-boost是CANN生态中专门针对Transformer模型优化的加速库，提供了从算子级别到模型级别的全方位优化方案。

Transformer架构已成为自然语言处理和计算机视觉领域的主流模型架构。随着GPT、LLaMA等大语言模型的兴起，如何高效地在NPU上部署和推理Transformer模型成为关键挑战。ascend-transformer-boost是CANN生态中专门针对Transformer模型优化的加速库，提供了从算子级别到模型级别的全方位优化方案。

随着深度学习模型的规模不断扩大，如何高效地在AI加速器上执行张量计算成为了一个关键挑战。

随着 AIGC 的爆发式发展，数字人技术正从科幻走向现实。本文将带你从零开始，构建一个基于 Web 的实时交互式数字人系统，涵盖数字人驱动、AI 对话、语音交互等核心技术。

随着 AIGC 的爆发式发展，数字人技术正从科幻走向现实。本文将带你从零开始，构建一个基于 Web 的实时交互式数字人系统，涵盖数字人驱动、AI 对话、语音交互等核心技术。