华为开源CANN AI生态架构 对标英伟达CUDA

2025年8月5日，在华为昇腾计算产业发展峰会上，华为轮值董事长徐直军宣布，华为昇腾硬件使能的CANN架构全面开源开放，Mind系列应用使能套件及工具链同步开源。这一举措标志着华为在人工智能领域迈出了关键一步，旨在通过开放协作加速开发者创新，构建自主可控的AI软硬件生态体系。
CANN（Compute Architecture for Neural Networks）是华为针对AI场景推出的异构计算架构，其核心作用是连接上层AI训练框架（如PyTorch、TensorFlow、MindSpore等）与底层昇腾芯片，让开发者无需深入理解芯片细节即可高效调用算力资源。这一架构的开源，意味着开发者可以更灵活地利用昇腾计算卡，结合CANN生态和华为自研的深度学习框架MindSpore，构建完整的AI软硬件一体化方案，直接对标以英伟达为中心的PyTorch+CUDA生态。
在AI芯片领域，软件生态的壁垒往往比硬件本身更具挑战性。英伟达的CUDA凭借其成熟的生态和强大的开发者社区，成为全球AI算力领域的行业标准。然而，CUDA的闭源特性也形成了技术护城河——用户若想迁移至其他平台，需重写大量代码并适应生态不成熟的替代库，同时失去对庞大技术社区的支持。相比之下，华为此次开源CANN，正是希望通过开放合作降低开发者门槛，吸引更多力量参与生态建设，从而快速弥补软件层面的短板。
华为在7月底的世界人工智能大会上展示了昇腾384超节点真机，这座由12个计算柜和4个总线柜组成的系统，拥有300 Pflops的算力、269TB/s的网络带宽和1229TB/s的内存带宽，性能达到英伟达旗舰产品GB200 NVL72系统的两倍。而CANN 8.0版本的发布，则进一步强化了昇腾生态的技术竞争力。该版本新增200多个深度优化的基础算子、80多个融合算子和100多个Ascend C API，典型算子开发周期从2人月缩短至1.5人周，显著提升了开发效率。同时，CANN支持图模式能力扩展库，优化了PyTorch在昇腾上的大模型推理性能，覆盖了包括TensorFlow、飞桨、ONNX、OpenCV等在内的主流深度学习框架与第三方库。
此次开源不仅是技术层面的突破，更是华为AI战略的深化。徐直军在峰会上强调，华为AI战略的核心是算力，并坚持昇腾硬件的商业化变现。通过开源CANN，华为希望构建一个开放、兼容且高效的开发者生态，推动昇腾芯片在AI训练、推理、智能驾驶、智能制造等领域的广泛应用。例如，在智能驾驶场景中，CANN可为自动驾驶系统提供强大的算力支持，帮助车辆快速识别道路标志、行人和其他车辆，提升安全性和可靠性。
与英伟达的CUDA相比，CANN的开源特性为其生态扩展提供了独特优势。尽管CUDA已形成18年的技术积累，但其封闭性限制了跨平台兼容性。而CANN的开放设计允许开发者在CPU、GPU等多种架构间灵活切换，甚至兼容英伟达芯片，从而打破单一技术路线的垄断。这种“兼容加创新”的双轨策略，既降低了开发者的迁移成本，又为华为在AI生态竞争中赢得了主动权。
当前，全球AI算力市场竞争日益激烈。华为通过开源CANN，不仅回应了外界对其技术封闭性的质疑，更以实际行动推动国产算力生态从“单点突破”走向“全面推广”。随着昇腾384超节点的落地和CANN生态的完善，华为正在加速构建一个覆盖芯片、框架、工具链和应用场景的完整AI产业体系。这一战略的持续推进，或将重塑全球AI算力格局，为中国科技产业的自主创新注入强劲动力。