CANN开源社区组织介绍
🔥DeepSeek V4专区🔥
【免费下载链接】community本项目是CANN开源社区的核心管理仓库，包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息项目地址: https://gitcode.com/cann/community
- 🔥直播回看：DeepSeek-V4昇腾首发，基于CANN的训推优化实践
- 🔥技术报告：NPU DeepSeek V4推理优化实践 | DeepSeek-V4昇腾训练支持
- 🔥模型部署：推理|训练；权重下载：FLASH
- 🔥V4 算子：Attention相关算子 | mHC相关算子 | PyPTO | Tilelang
- 🔥参与技术讨论，专家在线答疑 | 有奖社区任务
开源项目
| 组件 | 描述 | 源码仓 |
|---|---|---|
| 算子库 | 提供了丰富的深度优化、硬件亲和的高性能算子，为神经网络在昇腾硬件上加速计算提供基础。 | ops-nn ops-math ops-transformer ops-cv |
| 通信库 | 基于昇腾硬件的高性能通信库，提供单机多卡及多机多卡间的数据并行、模型并行通信方案。 | hixl shmem hccl hcomm |
| 领域加速库 | 针对特定领域或场景的算子和算法的结合。 | ascend-transformer-boost sip |
| 图引擎 | 面向昇腾的图编译器和执行器，提供图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等功能。 | ge metadef graph-autofusion triton-inference-server-ge-backend |
| 算子编程 | CANN针对算子开发场景推出的编程语言，最大化匹配用户开发习惯，提供算子模板库，支持算子极简编程。 | asc-devkit pyasc pypto pto-isa atvoss catlass |
| 运行时 | 提供了高效的硬件资源管理、媒体数据预处理、单算子加载执行、模型推理等开发接口，供开发者轻松构建高性能人工智能应用。 | runtime |
| 驱动 | 提供了基础驱动、设备管理、资源管理及调度、通信能力等功能，使能昇腾芯片，充分发挥硬件能力，支撑CANN上层软件高效稳定运行。 | driver |
| 工具 | 提供CANN平台的各种工具，如算子调试调优工具、故障定位、模型压缩等。 | asc-tools oam-tools amct |
关于社区
社区治理架构及章程
CANN 社区采用分层协作的治理模式，当前架构主要包括以下组织：
- 技术指导委员会（TSC-Technical Steering Committee）
- 项目管理委员会（PMC-Project Management Committee）
- 特别兴趣小组（SIG-Special Interest Group）
更多社区治理内容，详见：社区治理章程
参与贡献
- 基础贡献：包含参与社区会议、社区邮件讨论、提交 Issue 、处理 Issue 任务、提交PR等。
- 进阶贡献：包含新建 SIG、成为核心贡献者、组织会议、新建仓库、引入开源软件、发布新版本或新仓库等。
快速体验
若您希望快速体验CANN算子的调用和开发过程，请访问如下文档获取简易教程。
- 算子调用：介绍调用算子的基本步骤，快速搭建环境，实现算子编译执行。
- 算子开发：介绍开发算子的基本流程，一键创建算子工程目录，实现Tiling、Kernel核心交付件。
🔥一站式开发平台：您也可在对应仓库中点击“CANNLab”，在一站式在线开发环境中限时免费体验昇腾算力。🔥
实践样例
⚓推理 | 🚈 训练 | 🔮 空间智能 | 🎮 具身智能 | 📱 鸿蒙推理
|热门实践 |描述 | |--|--| |NPU DeepSeek-V4推理优化实践 | DeepSeek团队发布了最新的模型DeepSeek-V4系列模型，包含DeepSeek-V4 Flash和DeepSeek-V4 Pro两种规格。在DeepSeek-V3.2的稀疏Attention（DeepSeek Sparse Attention）的基础上，在不同层间进一步通过KV Cache滑窗 (Window Cache) 和压缩算法 (KV Cache Compress)，减少Attention的计算和访存开销，可以大幅提升长序列的计算效率，降低推理的成本。本实践0 Day支持了DeepSeek-V4的模型推理部署，并适配支持Atlas-A3和950PR/DT多代际昇腾芯片。 | |DeepSeek-V4昇腾训练支持 | 本文介绍 DeepSeek-V4-Flash 模型基于 CANN 平台的训练优化实践。基于 TorchTitan-NPU 框架，采用纯 FSDP + 大 EP 极简并行策略实现内存最优；创新性地使能训练入图技术，凭借 Ascend C AutoFuse 能力，获得端到端 32% 的编译收益；针对稀疏注意力结构定制高效融合算子，充分释放芯片算力。 | |DeepSeek-V3.2-Exp模型支持推理部署 | 基于Transformers库，在Atlas A3环境中Prefill阶段采用了长序列亲和的CP并行策略，Decode阶段沿用大EP并行，同时整网设计新的NPU融合Kernel和多流并行优化，实现较高的吞吐推理性能。 | |DeepSeek-R1 RL训练优化实践 | 基于开源veRL框架，搭配MindSpeed+vLLM-Ascend框架，在Atlas A3集群实现GRPO算法的高吞吐RL训练，并达到120TPS/卡的系统吞吐量。 | |HunyuanVideo模型推理优化实践 | 基于xDiT框架，在Atlas A2环境中采用了Ulysses序列并行和RingAttention序列并行测量，同时适配了TeaCache加速，实现了较优的推理性能。 | |VGGT模型推理优化实践 | 基于VGGT开源模型，完成其在Atlas A2上的推理适配，并提供其在相机位姿估计、点云三维重建、深度估计三个任务上的精度评测脚本。 | |Pi0模型推理优化实践 | 基于LeRobot库，在Atlas A2环境适配Pi0模型，通过使能融合算子、图模式、计算逻辑优化等手段，实现了较低的推理时延。 | |QQ音乐声伴分离鸿蒙推理优化实践 | 实现QQ音乐声伴分离业务模型中的BandNorm等算子在鸿蒙设备上的高性能推理部署。 |
社区活动
- 社区会议日历：如果您对CANN社区的各类会议感兴趣，可访问会议日历。
- 🔥CANN开源开放系列直播：大咖细剖开源政策和计划，maintainer全面解读热门开源项目。
- 🔥昇腾AI算法挑战赛进阶赛：昇腾AI算法挑战赛旨在汇聚全球各领域的优秀开发者同台竞技。开放昇腾AI计算平台的全栈能力与API资源，鼓励开发者构建高效创新的AI模型，解决实际场景问题。
- CANN训练营赢华为三折叠等大奖。
- 昇腾AI创新大赛-算子挑战赛：昇腾AI创新大赛-算子挑战赛旨在培养一批精通Ascend C算子开发的开发者，鼓励开发者基于CANN的基础能力进行深度创新与实践。
联系我们
社区邮件订阅：选择需要订阅的组织（TSC/PMC/SIG等），填写相关信息，进行邮件订阅（邮件推送内容包含：会议通知、会议纪要、内容讨论等），如果您对相关组织有诉求或者问题，也可以通过邮箱途径联系。
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相关链接
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考