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CANN昇腾学习中心

cann-learning-hub

【免费下载链接】cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。项目地址: https://gitcode.com/cann/cann-learning-hub

🔥Latest News

  • [2026/04] cann-learning-hub新增skills目录,包含CANNJudge竞赛skill及自定义算子工程算子生成skill。
  • [2026/03] cann-learning-hub技术博客内容添加(blogs目录)
  • [2026/03] cann-learning-hub项目首次上线。

🚀概述

cann-learning-hub 是CANN (Compute Architecture for Neural Networks)生态的官方开源学习中心仓库,聚焦 NPU 加速计算开发能力培养,汇聚从入门到进阶的全栈学习资源。 仓库涵盖 CANN 全栈加速计算的系列示例与最佳实践教程,支持以 Notebook 方式在线 / 离线交互式运行,帮助开发者零门槛上手。 我们致力于打造动态、全面的 CANN 知识平台,系统化整理入门指南、高级优化教程、精选算子与模型示例及经过验证的最佳实践方案。通过持续迭代更新,助力开发者快速掌握 CANN 开发技能,高效释放昇腾 NPU 算力,加速 AI 应用的开发与创新。 仓库即将新增 contrib 目录,欢迎广大开发者贡献案例、教程、文档及各类学习资源,共建开放共享的 CANN 开发者生态。

本仓已集成代码仓库智能体,点击徽章,进入其专属页面,开启在线智能代码学习与知识问答体验!

📝版本配套

本项目源码会基于CANN软件的非beta版本进行全量验证,关于CANN软件版本与本项目标签的对应关系请参阅release仓库中的相应版本说明,已验证情况如下下表所示。

已验证支持CANN版本验证日期
8.5.02026.03.02

📖教程与参考实践

课程课程描述状态支持产品
Ascend C算子开发基于Ascend C的aicore算子开发教程开发中Atlas A2/A3 系列产品
模型推理优化实践以真实模型样例为载体,结合 Profiling 分析和融合算子开发完成整网性能优化参考实践开发中Atlas A2 系列产品
PyPTO算子开发基于PyPTO的aicore算子开发教程规划中

⚡️快速体验

  • 在线体验(建设中):开发者根据Readme中的跳转链接基于gitcode提供的轻量级notebook直接体验。

  • gitcode环境体验:参考gitcode环境体验指南,基于Gitcode提供的notebook进行体验。

🔍目录结构

关键目录如下。

├── quick_start # 快速入门系列教程 │ ├── first_custom_operator # 基于CANN快速跑通第一个自定义算子 │ ├── first_operator_api_call # 基于CANN快速跑通第一个算子API调用 │ └── ... # 待扩展 ├── tutorials # CANN各场景开发教程 │ ├── ascend_c_operator_development # Ascend C算子开发系列教程 │ ├── PyPTO_ operator_development # PyPTO算子开发系列教程 │ └── ... # 待扩展 ├── reference_practice # CANN参考实践 │ ├── model_inference_optimization # 模型推理优化实践 │ │ ├── sana_video # Sana-Video 推理优化实践 │ │ └── ... # 待扩展 │ └── ... # 待扩展 ├── blogs # 技术博客 │ ├── operator # 算子相关技术博客 │ ├── inference # 推理相关技术博客 │ ├── training # 训练相关技术博客 │ └── ... # 待扩展 ├── contrib # 用户贡献 │ └── ... # 待扩展 └── README.md

💬相关信息

  • 贡献指南
  • 安全声明
  • 许可证
  • 所属SIG

🤝联系我们

本项目功能和文档正在持续更新和完善中,欢迎您持续关注。

  • 问题反馈:通过GitCode【Issues】提交问题。
  • 社区互动:通过GitCode【讨论】参与交流。
  • 技术专栏:通过GitCode【Wiki】获取技术文章。

【免费下载链接】cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。项目地址: https://gitcode.com/cann/cann-learning-hub

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

http://www.jsqmd.com/news/786438/

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