昇腾计算产业是基于昇腾系列（HUAWEI Ascend）处理器和基础软件构建的全栈 AI 计算基础设施、行业应用及服务，包括昇腾系列处理器、系列硬件、CANN（Compute Architecture for Neural Networks，异构计算架构）、AI 计算框架、应用使能、开发工具链、管理运维工具、行业应用及服务等全产业链。

NHWC 的数据排布方式更适合多核 CPU 运算， NCHW 的数据排布方式更适合 GPU 并行运算。那么接下来让我们了解一下在华为昇腾的 NPU 中，这种特征图的存储方式。截止到 2024 年，华为昇腾在私有格式的数据处理和特殊的数据形态越来越少，主要是得益于 AI 编译器和软件的迭代升级，更加合理地兼容业界主流的算子和数据排布格式。

本文将围绕计算图介绍相关内容。首先介绍计算图的基本构成，包括计算图的整体介绍、与自动微分的关系、控制流的表示方法等；接着将介绍 AI 框架产生计算图的方式，包括产生静态图和产生动态图的方式；之后将介绍静态和动态计算图的内容，包括 AI 框架关于计算图的不同方案，例如现在大部分的 AI 框架都是从动态的计算图转到静态的计算图，而 MindSpore 是一开始支持静态的计算图，最后支持动静统一的动静态

本文将介绍昇腾 AI 异构计算架构 CANN（Compute Architecture for Neural Networks），这是一套为高性能神经网络计算需求专门设计和优化的架构。CANN 包括硬件层面的达·芬奇架构和软件层面的全栈支持，旨在提供强大的硬件基础和管理网络模型、计算流及数据流的软件栈，以支撑神经网络在异构处理器上的执行。通过本文内容的学习，读者将能够理解 CANN 如何为深度学习

本文将深入介绍昇腾 AI 处理器的核心单元——AI Core，以及其背后的达芬奇架构。昇腾 AI 处理器是华为针对 AI 领域设计的专用处理器，其核心 AI Core 采用了特定域架构（Domain Specific Architecture，DSA），专门为深度学习算法中常见的计算模式进行优化。通过本节内容的学习，读者将能够理解昇腾 AI 处理器的达芬奇架构如何通过其独特的设计，实现对深度学习算

本文介绍神经网络模型在部署态中的两种方式：云侧部署和边缘侧部署。其中，云侧部署适用于云服务器等具备强大计算能力和存储空间的环境，可以实现高吞吐量和集中的数据管理，但可能面临高成本、网络延迟和数据隐私等挑战。边缘侧部署适用于边缘设备和移动设备等资源受限的环境，可以通过模型优化、硬件加速和分布式计算等方式降低延迟和能耗，但也面临有限算力、数据分散和安全性风险等挑战。两种部署方式都有自己的优势和局限性，

为什么 GPU 适用于 AI 计算或者为什么 AI 训练需要使用 GPU，而不是使用 CPU 呢？本文内容主要探究 GPU AI 编程的本质，首先回顾卷积计算是如何实现的，然后探究 GPU 的线程分级，分析 AI 的计算模式和线程之间的关系，最后讨论矩阵乘计算如何使用 GPU 编程去提升算力利用率或者提升算法利用率。

为了满足数据中心算力需求，谷歌在 2014 年开始研发基于特定领域架构（Domain-specific Architecture，DSA）的 TPU（Tensor Processing Unit），专门为深度学习任务设计的定制硬件加速器，加速谷歌的机器学习工作负载，特别是训练和推理大模型。

NHWC 的数据排布方式更适合多核 CPU 运算， NCHW 的数据排布方式更适合 GPU 并行运算。那么接下来让我们了解一下在华为昇腾的 NPU 中，这种特征图的存储方式。截止到 2024 年，华为昇腾在私有格式的数据处理和特殊的数据形态越来越少，主要是得益于 AI 编译器和软件的迭代升级，更加合理地兼容业界主流的算子和数据排布格式。

本文将深入介绍昇腾 AI 处理器的核心单元——AI Core，以及其背后的达芬奇架构。昇腾 AI 处理器是华为针对 AI 领域设计的专用处理器，其核心 AI Core 采用了特定域架构（Domain Specific Architecture，DSA），专门为深度学习算法中常见的计算模式进行优化。通过本节内容的学习，读者将能够理解昇腾 AI 处理器的达芬奇架构如何通过其独特的设计，实现对深度学习算