CANN开发者社区

昇腾芯片在计算/通信等方面进行了多项升级，将进一步提升大模型训推、推荐、多模态等关键场景的性能表现。 CANN NEXT直播活动将围绕最新昇腾芯片的关键特性展开深度解读，带你了解最新昇腾CANN技术进展。

CANN全面开源开放解读

CANNBot 是面向 CANN 开发的系列智能体，本仓库提供可复用的 Agent Skills 模块，覆盖 Ascend C / Catlass / PyPTO / TileLang / Triton 算子开发、torch.compile 图模式优化、NPU 模型推理端到端优化、Runtime 开发适配等场景。

入门CANN技术栈所需：知识科普、快速上手指南、辅助开发与运维工具、开源社区协作指南、常见问题等模块。

CANN各个技术领域的前沿和深度技术洞察。

基于CANN的优秀实践分享及开发者故事

本次直播将介绍一种面向MoE模型的多层级协同剪枝方法：先压缩输入空间，减少无效计算；再结合专家剪枝与专家核心集选择，保留最具代表性的专家子集，在尽量维持模型效果的同时降低推理开销，并探讨其在AMCT-Pruning中的实现思路与应用价值。

本次直播聚焦AMCT最新上线的面向Atlas A3 Pod及Ascend 950PR/DT的通用LLM量化能力，在单机/单卡上完成GLM5.1、DS-V4、Qwen3.6等主流网络的block级的PTQ校准与精度评测，并提供实际样例，展示模型适配、精度评估、PTQ优化、部署导出的端到端全流程，帮助开发者快速上手大模型低比特量化实践。

昇腾950超节点（Atlas 950 SuperPoD）斩获2026世界人工智能大会WAIC最高荣誉SAIL奖，亮眼性能背后依托怎样的架构设计？本场直播特邀白皮书撰写者与主创架构师同台对谈，官方解读直探设计底层哲学。 议题一：昇腾950的架构设计基于哪些重要思考？ 议题二：昇腾950采用了第三代达芬奇架构，有哪些创新？ 议题三：昇腾950如何突破“内存墙”？——存储架构的层次化设计 议题四：从单芯