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异构计算框架CANN
- 安装
- 训练场景
- 推理场景
- 系统工具
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更多版本
20.1
20.0（推理）对应配套华为企业业务网站（https://support.huawei.com）“技术支持 > 昇腾计算 > 解决方案配套与软件 > CANN”的“V100R020C10”版本号
20.0（训练）对应配套华为企业业务网站（https://support.huawei.com）“技术支持 > 昇腾计算 > 解决方案配套与软件 > Atlas Data Center Solution”的“V100R020C00”版本号
对应配套华为企业业务网站（https://support.huawei.com）“技术支持 > 昇腾计算 > 解决方案配套与软件 > Atlas Data Center Solution”的“V100R020C00”版本号
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算子开发
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第三方框架对接
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开发辅助工具（命令行）
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参考
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更多版本
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应用开发
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算子开发
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模型构建
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参考
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故障处理
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开发辅助工具（命令行）
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更多版本
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昇腾产品
- 模块
- 标卡
- 智能边缘
- AI服务器
- AI集群
- 开发者套件
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Atlas 200 AI加速模块
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了解
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硬件开发
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硬件安装&配置
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参考
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Atlas 300I 推理卡
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Atlas 300T 训练卡
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了解
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硬件安装&配置
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参考
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了解
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硬件安装&配置
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参考
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Atlas 500 智能边缘小站
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Atlas 500 Pro智能边缘服务器
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Atlas 800 推理服务器
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Atlas 800 训练服务器
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硬件安装&配置
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日常运维
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参考
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型号3000
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型号3010
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更多文档
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硬件安装&配置
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型号9000
-
型号9010
用户指南 升级指导书 驱动和固件安装升级指南
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日常运维
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型号9000
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型号9010
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参考
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型号9000
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型号9010
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更多文档
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Atlas 900 AI集群
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了解
-
硬件安装&配置
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日常运维
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参考
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Atlas 200 DK 开发者套件
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介绍
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安装指导
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参考
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更多文档
全流程开发工具链
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MindStudio
选择开发场景
20.1
对应配套华为企业业务网站（https://support.huawei.com）“技术支持 > 昇腾计算 > 解决方案配套与软件 > CANN”的“V100R020C10”版本号
对应配套华为企业业务网站（https://support.huawei.com）“技术支持 > 昇腾计算 > 解决方案配套与软件 > Atlas Data Center Solution”的“V100R020C00”版本号
20.1
对应配套华为企业业务网站（https://support.huawei.com）“技术支持 > 昇腾计算 > 解决方案配套与软件 > CANN”的“V100R020C10”版本号
20.0
对应配套华为企业业务网站（https://support.huawei.com）“技术支持 > 昇腾计算 > 解决方案配套与软件 > Atlas Data Center Solution”的“V100R020C00”版本号
- 模型开发
- 算子开发
- 应用开发
- 硬件开发
-
部署开发环境
-
模型开发
-
推荐使用MindSpore进行模型开发
-
通过Ascend Graph接口构建离线模型
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第三方框架对接
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相关资源
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-
模型移植
-
TensorFlow模型迁移
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PyTorch模型迁移
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辅助工具
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模型训练
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模型训练相关资源
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辅助工具
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模型调优
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模型转换
-
精度对比
-
模型小型化（Caffe）
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部署开发环境
-
算子开发
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算子查询
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TBE自定义算子开发（推理）
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TBE自定义算子开发（训练）
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PyTorch算子适配
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部署开发环境
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模型评估
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模型转换
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模型小型化
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精度对比
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算子调优
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-
应用开发
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ACL昇腾统一编程语言
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MindX SDK
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开发辅助工具
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故障处理
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-
应用调优
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系统调优
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- 模型开发
- 算子开发
- 应用开发
- 硬件开发
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模型开发
选择深度学习框架进行模型开发
-
推荐使用MindSpore进行模型开发
-
使用TensorFlow开发进行模型开发
-
-
模型移植
-
TensorFlow模型迁移
-
-
模型训练
导入数据集训练进行模型训练
-
使用深度学习平台MindX DL进行训练
-
模型训练相关资源
-
-
模型调优
对模型的精度和性能进行调优处理
-
模型转换
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精度对比
-
模型小型化（Caffe）
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1. 算子工程创建、编译、开发
开发者可直接基于内置自定义算子样例工程进行开发，开发者需要自己创建算子相关实现文件，或者基于已有样例进行修改
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2. 算子调优
对算子的精度进行调优处理
-
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模型评估
-
模型转换
将训练后可使用的模型使用ATC工具转换成Ascend 310支持的模型文件（om文件）
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模型小型化
-
精度对比
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-
应用开发
-
应用开发相关资源
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1. 资源初始化
初始化的内容包含ACL初始化、运行管理资源申请、数据预处理资源申请、模型推理资源申请、单算子信息初始化等
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2. 数据传输到Device
在Host将图片数据读入内存，再调用aclrtMemcpy接口同步将Host内存中的数据复制到Device内存中，供Device处理
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3. 数据预处理
读取数据并对数据进行解码、缩放等操作，输出源图编码格式的图片，作为模型推理的输入
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4. 模型推理
输入预处理后的数据，执行模型推理，输出推理后的数据
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5. 数据后处理
从推理结果中查找最大置信度的数据并进行类别标识
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故障处理
-
-
应用调优
-
系统调优
-
-
规格了解
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模块信号接口设计
-
-
模块PCIe接口设计
-
模块RGMI接口设计
-
模块SD/eMMc接口设计
-
模块USB接口设计
-
其它接口设计
参考资料: 原理图设计指导 -
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-
模块PCB设计
-
-
PCIe接口PCB设计
-
RGMI接口PCB设计
-
SD/eMMc接口PCB设计
-
USB接口PCB设计
参考资料: PCB设计指导 -
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-
模块热设计
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-
详细散热结构
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散热性能要求
-
热设计功耗，结温规格，壳温规格，热阻参数
-
热阻计算
参考资料: 散热设计指导 -
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模块结构设计
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模块详细尺寸模块配高应用
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模块配高垫尺寸设计
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模块底板PCB定位孔位置、尺寸、安装
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模块各部件固定螺丝类型、数量、固定力矩
参考资料: 结构设计指导 -
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应用部署
-
-
在设备侧部署容器
-
应用部署
全流程开发工具链
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MindStudio
昇腾应用使能MindX
- MindX DL
- MindX Edge
- ModelZoo
- MindX SDK
异构计算框架CANN
- 安装
- 训练场景
- 推理场景
- 系统工具
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-
更多版本
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算子开发
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第三方框架对接
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开发辅助工具（命令行）
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参考
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更多版本
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应用开发
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算子开发
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模型构建
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参考
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故障处理
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开发辅助工具（命令行）
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更多版本
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昇腾产品
- 模块
- 标卡
- 智能边缘
- AI服务器
- AI集群
- 开发者套件
Atlas 200 AI 加速模块
-
了解
-
硬件开发
-
硬件安装&配置
-
参考
Atlas 300I 推理卡
-
了解
-
硬件安装&配置
-
参考
Atlas 500 智能边缘小站
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了解
-
硬件安装&配置
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日常运维
-
参考
Atlas 500 Pro
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了解
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硬件安装&配置
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日常运维
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参考
Atlas 800 推理服务器
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硬件安装&配置
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日常运维
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参考
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更多文档
Atlas 800 训练服务器
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硬件安装&配置
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型号 9000
用户指南（风冷） 用户指南（液冷） 升级指导书 驱动和固件安装升级指南 -
型号9010
用户指南 升级指导书 驱动和固件安装升级指南
-
-
日常运维
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型号 9000
维护与服务指南（风冷） 维护与服务指南（液冷） iBMC 用户指南 iBMC 告警处理 故障处理 -
型号9010
维护与服务指南 iBMC 用户指南 iBMC 告警处理 故障处理
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-
参考
-
更多文档
Atlas 900 AI集群
-
了解
-
硬件安装&配置
-
日常运维
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参考
Atlas 200 DK 开发者套件
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介绍
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安装指导
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参考
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更多文档
全流程开发工具链
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MindStudio
选择开发场景
20.1 20.0
- 模型开发
- 算子开发
- 应用开发
- 硬件开发
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部署开发环境
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模型开发
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推荐使用MindSpore进行模型开发
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通过Ascend Graph接口构建离线模型
-
第三方框架对接
-
相关资源
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模型移植
-
TensorFlow模型迁移
-
PyTorch模型迁移移
-
辅助工具
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-
模型训练
-
模型训练相关资源
-
辅助工具
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-
模型调优
-
模型转换
-
精度对比
-
模型小型化（Caffe）
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-
部署开发环境
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算子开发
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算子查询
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TBE自定义算子开发（推理）
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TBE自定义算子开发（训练）
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PyTorch算子适配
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-
部署开发环境
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模型评估
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模型转换
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模型小型化
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精度对比
-
算子调优
-
-
应用开发
-
ACL昇腾统一编程语言
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MindX SDK
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开发辅助工具
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故障处理
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应用调优
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系统调优
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应用部署
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在设备侧部署容器
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- 模型开发
- 算子开发
- 应用开发
- 硬件开发
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模型开发
选择深度学习框架进行模型开发
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推荐使用MindSpore进行模型开发
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使用TensorFlow开发进行模型开发
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模型移植
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TensorFlow模型迁移
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模型训练
导入数据集训练进行模型训练
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使用深度学习平台MindX DL进行训练
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模型训练相关资源
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模型调优
对模型的精度和性能进行调优处理
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模型转换
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精度对比
-
模型小型化（Caffe）
-
-
-
1. 算子工程创建、编译、开发
开发者可直接基于内置自定义算子样例工程进行开发，开发者需要自己创建算子相关实现文件，或者基于已有样例进行修改
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2. 算子调优
对算子的精度进行调优处理
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-
模型评估
-
模型转换
将训练后可使用的模型使用ATC工具转换成Ascend 310支持的模型文件（om文件）
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模型小型化
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精度对比
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应用开发
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应用开发相关资源
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1. 资源初始化
初始化的内容包含ACL初始化、运行管理资源申请、数据预处理资源申请、模型推理资源申请、单算子信息初始化等
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2. 数据传输到Device
在Host将图片数据读入内存，再调用aclrtMemcpy接口同步将Host内存中的数据复制到Device内存中，供Device处理
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3. 数据预处理
读取数据并对数据进行解码、缩放等操作，输出源图编码格式的图片，作为模型推理的输入
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4. 模型推理
输入预处理后的数据，执行模型推理，输出推理后的数据
-
5. 数据后处理
从推理结果中查找最大置信度的数据并进行类别标识
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故障处理
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应用调优
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系统调优
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应用部署
全流程开发工具链
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MindStudio
