CANN全面开源开放，共赢AI技术生态

8月15日下午，2026 CCF中国开源大会"CANN全面开源开放，共赢AI技术生态"分论坛在重庆举行。

本次分论坛围绕CANN异构计算架构的开源开放与生态建设展开，来自华为、南京大学、魔芯科技等产业界与高校的专家齐聚现场。论坛以“人才生态共建”为主线，聚焦CANN社区如何通过产教融合打通从知识传授到产业应用的转化路径，构建覆盖“学、练、赛、证、聘”一体化成长闭环，将产业实际需求前置到培养环节，让开发者成长与产业演进同频共振，为AI底层软件生态的持续壮大提供源源不断的人才动能。在此基础上，议题进一步围绕昇腾950算力底座展开前沿技术分享，呈现从硬件能力释放到模型创新突破的完整技术纵深。面向未来，CANN开源生态将持续以开放汇聚创新力量，以协同驱动产业升级，在AI算力根基上构筑自主可控、生生不息的产业新范式。

论坛伊始，华为首席开源联络官、CNCF董事任旭东先生致开场辞。他从开源生态建设与产业协同的宏观视角出发，强调通过开放协作打通基础软硬件、开发工具与行业应用之间的壁垒，构建健康可持续的开源产业环境，从而激发底层技术创新活力，加速AI在各行各业的普惠化进程。

六场主题分享

开源生态与人才培养

CANN开源开放助力高校AI人才培养

邵立欣 CANN领域总经理

高校是开源人才成长和技术创新的重要力量。CANN如何通过开源开放，为高校人才培养提供真实的技术环境和实践机会？

邵立欣围绕CANN社区建设，系统阐述了社区的开源开放策略与生态规划，强调以开发者体验升级为核心夯实AI生态自主根基。在人才培养方面，他重点提出构建“学、练、赛、证、聘”一体化成长闭环，通过覆盖多场景的阶梯式学习、实战测评、专业竞赛与分层认证，系统化培育CANN开发者，打通人才供需渠道，有效破解AI人才培养的结构性挑战。同时，他强调将产业“真问题”前置到学习和培养环节，使开发者能力成长与产业实际需求深度对齐。此外，社区通过校企联合，持续推动CANN能力向行业应用下沉，构建共建共享的良性生态循环，为人工智能产业与生态发展持续输送高质量专业人才。

开发平台

CANNLab：CANN社区一站式开发平台介绍

毛远星 CANNLab架构师

开发者参与CANN，不仅需要开放的代码，也需要便捷的开发环境和实践资源。

毛远星介绍了CANNLab一站式云端开发平台。作为面向CANN社区开发者的开箱即用云端开发环境，CANNLab内置CANN软件、NPU算力和WebIDE等全套开发工具，提供浏览器和本地IDE客户端双接入方式，支撑社区开发者在算子开发、模型训练调优和AI应用开发三大领域的开发活动，有效降低本地环境搭建门槛，让开发者快速上手CANN开发实践。

智能算子工具

CANNBot+CANNBench：算子生成测试迭代演进闭环

刘佳玮 南京大学软件学院博士

有了开发环境，如何进一步提升算子生成、测试和优化效率，是开发者普遍关注的问题。

刘佳玮介绍，随着模型与AI芯片加速发展，算子已成为贯通模型创新与算力释放的关键基础，但当前算子仍面临高质量供给不足、开发验证链路割裂、缺陷与优化经验难以沉淀复用等瓶颈。她分享了通过构建CANNBot与CANNBench协同驱动的算子迭代演进闭环，贯通算子需求、智能生成、可信评测、缺陷反馈与策略优化，使评测结果持续反哺算子生成，推动算子研发由分散式单点开发向规模化供给与自主演进转变，为释放芯片算力、加速模型落地提供关键支撑。

硬件特性

昇腾950特性全景剖析与开箱案例

丁玉军 CANN开源社区TSC执行秘书

理解硬件特性，是开展算子开发和性能优化的重要基础。

丁玉军围绕Ascend 950芯片的算力架构、多级存储与互联通路展开深度解析，并进一步阐述了其编程模型与组网方案，为开发者提供了从硬件设计到软件协同的系统性认知框架。此外，他结合CANN H2社区技术规划，展望了未来算子开发与模型优化在硬件能力释放上的关键路径，帮助开发者深入理解芯片底层设计逻辑，为充分挖掘昇腾950算力、推进自定义算子研发及大模型迁移调优奠定坚实的理论与实践基础。

大模型优化

DeepSeek V4在昇腾950的优化实践

邹楠 CANN架构师

在了解昇腾950的硬件特性之后，大模型在昇腾平台上的优化实践进一步展现了CANN的工程落地能力。

邹楠围绕DeepSeek V4大模型迁移至昇腾950平台的完整落地实践展开，梳理模型移植全流程关键环节，针对模型特有算子开展适配改造，结合昇腾硬件存储、算力特征进行调度策略优化。他重点讲解了KVCache管理与优化、大Kernel融合算子、计算流水调优等实操方案，针对性解决部署过程中的性能瓶颈，并结合实测数据对比优化前后效果，沉淀可复用的大模型迁移调优方法论，为社区开发者开展前沿大模型在昇腾平台的适配工作提供实践参考。

世界模型

昇腾NPU原生训练的三维重建基础模型与4D世界模型

纪德益 魔芯科技CTO/首席科学家

除了大语言模型，昇腾NPU也在三维重建和世界模型等前沿方向形成了新的实践。

纪德益介绍了魔芯在前馈式VGGT三维感知重建模型上的系列技术进展，以及MoWorld 3D世界模型的关键技术，展示三维重建技术与3D世界模型在下游应用中的探索，并分享了如何在昇腾NPU与昇腾云底座上实现高效训练与推理，为昇腾平台在具身智能、三维生成等新兴领域的应用拓展了实践路径。

CANN开源生态的发展，需要开源社区、高校、企业与开发者的共同参与，也需要更加开放的技术协作和成果转化机制。

未来，CANN将持续推进全面开源开放，完善开发者工具链与社区治理体系，联动产学研各方力量，以开源降低创新门槛，以协作加快技术落地，持续繁荣昇腾CANN开源生态，共赢AI技术新未来。