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2019年华为发布昇腾910的时候，我正在给客户做训练服务器的方案对比。当时业内对“算力最强”四个字的态度，说好听点叫“将信将疑”，说直白点就是“等你们把软件栈补齐了再看”。毕竟AI芯片这个领域，大家心里都明白一个道理：芯片算力只是入场券，真正决定能不能落地的是生态，是框架，是开发者愿不愿意把模型迁过来跑。昇腾910的FP16算力做到了320 TFLOPS，这个数字到现在看依然能打。但让我更在意的，其实是同场发布的那个开源AI框架——它摆明了是要对标TensorFlow的。这篇文章，我想从芯片和框架两条线展开，把昇腾910背后的硬件架构、框架设计思路、迁移实操体验，以及2024年再去复盘TensorFlow、PyTorch和MindSpore的真实处境，一次讲清楚。

1. 昇腾910：算力坐标里的那次“超车”

1.1 发布时的算力坐标系

昇腾910发布的时间点是2019年8月，那时候训练市场上最常见的高端卡是NVIDIA V100。V100的FP16算力大约是125 TFLOPS，INT8算力不常拿出来说，显存带宽大概900GB/s。昇腾910这边给的公开数据是：FP16算力320 TFLOPS、INT8算力640 TOPS、板载HBM内存、最大功耗310W左右。

用发布节点当参照物，这些数字意味着什么？FP16算力是V100的2.5倍以上，Int8算力说是“翻着倍打”也不夸张。要知道同期还有一款昇腾310是主打推理的低功耗芯片，910直接对标的就是训练这个最吃算力的赛道。

半年之后NVIDIA才发布A100，FP16密集算力312 TFLOPS。也就是说，昇腾910在“纯FP16算力”这个指标上，领先了大概一个迭代周期。虽然芯片不能只看算力峰值，带宽、功耗、互联、软件栈都得一起看，但单从数字来讲，2019年全球范围确实没有第二颗AI训练芯片能做这个量级的FP16计算。这就是为什么华为敢把“算力最强”写进发布会主题。

1.2 为什么算力峰值值得被认真对待

有的人会说“光追峰值没用，要看实际吞吐量”。这句话在大方向上没错，但放在昇腾910身上得换个角度理解。

深度学习训练的计算模式，尤其卷积神经网络和Transformer，绝大部分计算量都压在矩阵乘法上。卷积可以拆成矩阵乘，全连接层本质就是矩阵乘，注意力机制的QKV计算也是矩阵乘。所以芯片厂商做AI训练芯片，核心就是把矩阵乘算得又快又省电。

当一颗芯片的FP16矩阵乘算力能做到320 TFLOPS，等于说它在最核心的负载上具备了硬件级别的优势。这个优势不会因为软件栈不够成熟就消失，只会因为软件栈缺失而暂时发挥不出来。换句话说，昇腾910的算力是真实的，但能不能变成用户手里实际跑出来的训练速度，取决于框架、编译器、算子库这些“软件外挂”是否给力。

这也是我把MindSpore开源AI框架单独拿出来讲的原因。芯片的“最强”需要框架的“好用”来兑现，二者是绑定的。

2. 达芬奇架构里的门道：矩阵乘法的“专用加速器”

2.1 从通用GPU到专用AI Core

聊昇腾架构之前，先说一个背景。NVIDIA的GPU走的是SIMT路线，大量CUDA核心通用性很强，什么算子都能跑，代价是面积和功耗换来的灵活性。而昇腾走的是另一条路：达芬奇架构设计之初就是“面向AI计算”的专用架构。

达芬奇架构的核心计算单元叫AI Core，每一个AI Core内部又分了三个功能单元：Cube单元专门做矩阵运算，Vector单元做向量运算，Scalar单元做标量控制和分支跳转。这种设计思路，相当于把一块芯片内部划分成了好几个不同分工的“车间”，每种计算类型走最合适的流水线。

如果你接触过汇编或者底层优化，应该能理解这种分工的含金量。通用计算芯片里，一个浮点运算单元既要做加法又要做乘法还要处理地址计算，调度器会非常忙；而在达芬奇里，矩阵乘这种“高确定性”的负载，被固化到了Cube单元里，执行效率自然就上去了。

2.2 Cube单元：一次性算4096次乘加

Cube单元是昇腾算力的灵魂。公开资料里，它的典型形态是16x16x16的矩阵乘阵列。什么意思？就是说一条指令可以完成一个16x16矩阵和一个16x16矩阵的乘法，中间涉及161616共4096次乘加运算。

4096次乘加一次性做完，这个粒度比GPU的指令要“肥”得多。同样一个矩阵乘算子，在GPU上可能要拆成几千条线程指令去执行，在昇腾的Cube里就是一条矩阵指令的事。指令调度开销被大幅摊薄，片上数据复用率也高，自然单位功耗下能跑的算力就上来了。

这有点像做饭：GPU就像米其林餐厅，什么都给你现做，灵活但慢；昇腾更像中央厨房，把最常见的那道菜（矩阵乘）提前设计成了流水线，量和效率都上去了。缺点是——如果你的菜不是那道“最常见”的，中央厨房就挠头了。

2.3 数据流驱动和HBM带宽

AI计算还有一个容易被忽视的瓶颈：数据搬运。GPU里经常出现“算力等数据”的情况，矩阵乘的运算本身只需要几十微秒，数据从显存搬到寄存器可能就需要几百微秒。

达芬奇架构解决这个问题的思路是“数据流驱动”。每个AI Core内部有L0、L1等多级片上缓存，配合HBM高带宽内存，通过流水线式的数据预取，让Cube单元永远有数据可以算。我记得昇腾910早期公开数据里，HBM带宽做到了1.2TB/s这个量级，虽然和后续的最新规格比不算夸张，但在2019年的语境下已经属于高端配置。

实际开发里，如果你想榨干昇腾的算力，最常做的一件事就是调整数据排布和分块参数。因为矩阵乘的“分块大小”直接决定L1缓存能不能装下中间结果，装不下就要频繁访问HBM，带宽一旦成为瓶颈，320 TFLOPS的峰值能跑出30%就不错了。

3. MindSpore：对标TensorFlow到底对的是什么

3.1 为什么需要一个“自己的框架”

昇腾910发布的时候，国内外AI框架市场基本被TensorFlow和PyTorch瓜分。华为完全可以直接推出“兼容TensorFlow”的芯片，反正TensorFlow模型导过来能跑就行。但华为选了另一条更重的路：自研开源AI框架，而且公开声称对标TensorFlow。

这里面的逻辑，归根到底还是“软硬协同”。昇腾的达芬奇架构和NVIDIA的CUDA底子完全不一样，编译优化、算子融合、内存管理的策略全都得重写。如果只是做一层“翻译层”，把TensorFlow模型硬翻译到昇腾上，那你永远追不上原生框架和原生硬件的配合程度，性能天花板被卡死在别人设计的API边界里。

做一个原生框架，理论上可以在图的中间表示（IR）层面就直接针对达芬奇架构做优化。就好比你给中央厨房请了一位只做本店菜谱的主厨，跟请一位需要临时看菜谱的外聘厨师，出菜效率和稳定性完全两码事。

3.2 MindSpore老师最想让开发者省心的地方：自动并行

TensorFlow里做分布式训练，熟悉的人应该都有手写tf.distribute策略、或者直接改模型切分的经历。数据并行还好说，模型并行是真麻烦，尤其是那种模型特别大、单卡放不下的场景，手工切分模型、处理梯度通信和同步，每一步都是细节深渊。

MindSpore对标TensorFlow时，最硬的一张牌之一叫“自动并行”。开发者只需要把模型定义出来，框架会根据集群的卡数和拓扑，自动决定怎么切分计算图、怎么分配数据、在哪些层插入通信算子。

我实际体验下来，这个功能确实能省不少事。比如训练一个超大规模的推荐模型，MindSpore能找到数据并行和模型并行混合的最优切分策略，而TensorFlow往往需要你自己做好几套方案再挨个试。对于没有专业分布式系统团队的研发团队来说，这一点是实打实的提效。

3.3 动态图和静态图之争里的“第三种姿态”

TensorFlow从1.x的静态图，到2.x强制切到动态图优先，中间多少开发者被API改动伤透了心。PyTorch则是靠动态图一统学术圈，写起来跟写普通Python一样自由。

MindSpore的思路是两者都想要：开发调试的时候用动态图，方便打印、断点、调参；训练部署的时候切静态图，利用图优化提高性能。这种“动静统一”的体验，本质上是在学PyTorch的易用性，同时保留TensorFlow静态图的执行效率。

但说句公道话，体验上的“动静统一”并不等于零成本。实际写代码的时候，动态图里随便写没事，切到静态图后有些Python语法就不支持了，比如动态shape、某些控制流写法，都得改成框架能静态编译的形式。新手第一次遇到这种报错，十有八九会怀疑人生。

3.4 算子库和生态：追赶者必须承受的痛

对标TensorFlow，舆论场上最容易比较的就是“算子数量”。TensorFlow经过这么多年沉淀，算子库极其庞大，PyTorch也是。MindSpore作为一个后来者，算子覆盖度在主流模型上是够用的，但遇到特别冷门的算子，就很容易发现不支持，得自己写算子或者用组合算子替代。

我印象很深的一次，是把一个TensorFlow的OCR模型迁到MindSpore，里面用了一个很老的tf.image.crop_and_resize操作，MindSpore没有直接对应的算子，最后我是用gather加resize拼出来的。虽然能用，但代码难看，性能也不是最优。碰到这种情况，我一般会先查算子支持列表，再决定是“用替代方案”还是“改模型结构”。

生态的差距不是一天能补上的。这也是为什么华为一直在力推昇腾社区、开源ModelZoo和各种预训练模型仓库——要让开发者进来之后有的用、用得上，生态才能慢慢滚起来。

4. 从TensorFlow/PyTorch迁移到昇腾：我的实操记录

4.1 三种迁移路线的选型思考

真实业务里，把一个训练好的TensorFlow或PyTorch模型迁到昇腾平台，通常有三条路：

• 用MindSpore重写模型前向和训练逻辑，这是最彻底、性能也最好的方式。
• 用模型转换工具直接转换，适用于纯推理场景，比如把TensorFlow的pb模型转成昇腾的om离线模型。
• 在MindSpore里调用其他框架的模型再训练，类似迁移学习的场景。

如果只是推理部署，我强烈建议走第二条路。比如我有一个TensorFlow训练好的ResNet50，pb文件放在那里，想要跑在昇腾310推理卡上，只需要用ATC工具转换一次：

atc --model=resnet50.pb \ --framework=3 \ --output=resnet50_om \ --soc_version=Ascend310P \ --input_shape="input:1,224,224,3" \ --input_format=NHWC

这个命令里的framework=3代表TensorFlow，input_shape必须和原模型输入对齐，soc_version要根据目标推理芯片填。转换成功后，atom模型就可以被推理引擎加载了，整个过程和把TensorFlow模型转成TensorRT的plan文件高度相似。如果你的模型里有不支持的算子，转换时就会直接报错，这时候要么换算子，要么回炉重写。

模型迁移这件事，看起来只是“换个格式”，但真正踩坑的时候才知道水有多深。

4.2 算子不支持的排坑思路

算子不支持是迁移时最常遇到的拦路虎。报错信息往往很简单，比如[ERROR] Op type xxx is not supported，但解决起来却有门道。

我通常的排查顺序是这样：先看昇腾CANN版本对应的算子支持列表文档，确认这个算子是被废弃了还是当前版本没加；再查模型本身，看这个算子的参数配置是否符合昇腾的约束，比如某些算子对输入维度顺序有要求；最后实在不行，就去昇腾社区搜一下有没有人遇到类似问题，或者自己用Python算子桥接实现。

这里有个血泪教训：不要在迁移前一天才做算子兼容性检查。我见过同事把宝全押在“转换一次就成功”上，结果卡在算子不支持，最后只能延期上线。正确的做法是：先拿一个最小可运行模型做转换验证，确认转换链路通，再把完整模型拉进来。这个“最小模型先行”的习惯，值得刻进DNA。

4.3 精度对齐：混合精度不是随便开的

昇腾910的“强算力”有不少是靠FP16撑起来的，所以训练时常常要开混合精度来提速。但FP16带来的问题也很经典：梯度下溢、loss不收敛、精度损失。

用MindSpore跑混合精度训练，我建议你提前搞清楚几个关键参数的设置逻辑。比如loss_scale的数值，你设成1024还是2048，直接影响小梯度在FP16下的存活率；还有init_loss_scale太高可能导致训练后期loss振荡，太低又对精度保护不够。我一般策略是从官方推荐的默认值开始，观察前几个step的loss变化，如果loss直接消失变成NaN，先把loss_scale调高两倍再说。

顺便提一句推理场景下的精度坑。TensorFlow转出来的om模型默认是用FP16做推理的，有些模型对精度敏感，比如检测类模型里的坐标回归头，FP16误差放大后可能造成检测框偏移。遇到这种情况，可以给关键层单独设置FP32精度，或者整个模型都保持FP32推理。虽然推理速度会慢一些，但正确率才是第一位的。

4.4 性能调优时我自己用过最顺手的手段

模型能跑了以后，就要开始“榨性能”。昇腾环境下，我最常用的优化手段有三个：

第一个是调batch size。昇腾的矩阵乘单元对足够大的batch非常友好，同样是跑ResNet50，batch从1调到32，吞吐量可能翻好几倍。但这个要看显存余量，显存不够就GG。

第二个是开图算融合。MindSpore的图算融合会把相邻的多个小算子合并成一个大算子，减少访存次数和kernel启动开销。类似TensorFlow XLA做的事情。如果你发现模型跑起来GPU利用率不高、大量时间花在算子切换上，打开这个优化一般会有惊喜。

第三个是调数据加载流水线。昇腾的HBM带宽高，但前提是你的上游数据管道能喂足数据。我遇到过CPU预处理变成瓶颈的情况，处理图像解码、缩放、归一化都比NPU推理还慢。解决方案也不难，把预处理操作多线程化，或者提前把数据做成TFRecord/MindRecord格式，减少实时解析的开销。

5. 2024年复盘：TensorFlow、PyTorch与MindSpore的真实处境

5.1 TensorFlow：存量依旧巨大，但正在“守成”

2024年聊TensorFlow，主流声音已经不像2019年那么高调。学术界基本被PyTorch垄断，新人入门模型研究也很少首选TensorFlow。但企业里存量系统的量依然庞大，尤其很多老牌公司的推理服务是用TensorFlow Serving搭的，模型也是pb格式，随便迁移成本太高，所以短期内不可能完全撤出。

另外TensorFlow在端侧、嵌入式场景依然有很强竞争力，TensorFlow Lite在移动端部署的地位并不比PyTorch Mobile差。所以我一直觉得，与其问“TensorFlow死没死”，不如说是进入了“存量维持+特定场景深耕”的阶段。对于已经用TensorFlow跑稳线上服务的团队，没必要跟风换框架。

5.2 PyTorch：学术与研究的最大公约数

PyTorch赢在“写起来舒服”，动态图机制让科研人员能快速迭代想法，这正好踩中了深度学习从“工程导向”转向“实验导向”的节奏。2024年的论文复现、开源大模型权重、AI顶会代码，十个里八个是PyTorch写出来的。如果你做研究或者想做快速原型验证，PyTorch基本是绕不开的选项。

PyTorch的分布式训练，在2.x之后也有了长足进步，torch.compile又把性能拉近了不少。如果说有什么“软肋”，大概是在大规模工业落地时，它没有TensorFlow那么成熟的serving生态。虽然PyTorch也有TorchServe，但部署成本和新手友好度还是不如一些老牌方案。

5.3 MindSpore：特殊赛道上走得很扎实

回到MindSpore，2024年它在全球范围内的声量，肯定不如TensorFlow和PyTorch。但你要是只盯着“全球排名”，会忽略一个事实：在昇腾硬件占有率高企的特定生态里，MindSpore是原生的最优解。

我很早就跟同行说过一个观点：选框架，本质是选生态。如果你公司的算力底座是昇腾，用MindSpore就是顺理成章的，至少不用忍受“框架到芯片”的翻译损耗。MindSpore这两年在大模型训练、科学计算、全场景AI布局上投入也很明显，和PyTorch/TensorFlow硬刚通用市场注定是场持久战，但在自己的一亩三分地里深耕，它已经跑出了一条稳定的技术路线。

5.4 给开发者的框架选型建议

我见过太多团队在框架选型上纠结太久，最后把精力全耗在“站队”上。这里给一套比较务实的选型逻辑：

• 做前沿研究、复现论文、快速验证想法的，优先PyTorch。
• 维护老系统、线上推理服务已经是TensorFlow的，别硬迁，先考虑把现有链路优化好。
• 业务跑在昇腾硬件、需要端边云一体化部署、或是超大规模训练需要自动并行的，直接选MindSpore。
• 团队的技能储备和社区活跃度，也应该作为权重项。框架再强，团队没人会写，等于零。

有个现象很有意思，2024年“tensorflow安装”这个词条的搜索热度依然不低，说明新人也还是会在好奇心驱动下去装一个TensorFlow跑跑demo。这些动作不会一夜之间让TensorFlow翻身，但至少证明它作为一个“名字”，在AI开发者心智里还是有位置的。就像很多Python程序员虽然主要用PyTorch，但简历上也会写“了解TensorFlow”——这种生态惯性，比任何技术指标都顽强。

6. 昇腾开发环境实战：从零跑通一个训练任务

6.1 环境准备和CANN软件栈

在昇腾上做开发，有一个绕不开的软件中间层叫CANN，它对应的角色类似CUDA。CANN不是MindSpore内部的组件，而是昇腾硬件之上的统一编程接口和运行环境，MindSpore、TensorFlow的昇腾版本，最终都是调用CANN这块来驱动芯片的。

环境搭建的典型步骤是：安装昇腾驱动和固件，再安装CANN Toolkit，然后设置环境变量。我常用的命令是：

source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

装完之后，跑一句npu-smi info能列出当前机器的NPU状态，类似nvidia-smi。如果这一步能正常看到芯片信息，说明驱动和运行环境基本就绪了。

如果你没有物理昇腾设备，最省事的办法是用华为云ModelArts的昇腾算力资源。直接创建Notebook，选Ascend型的实例，环境默认帮你装好了CANN和MindSpore，省去一堆装驱动的苦工。

6.2 一个最小训练例子的核心代码

下面这段是基于MindSpore 2.x API写的一个极简MNIST训练示例，重点是用它展示昇腾设备上训练的基本结构。API版本细节可能有差异，但主干逻辑是稳定的。

import mindspore as ms import mindspore.nn as nn from mindspore.dataset import MnistDataset, vision, transforms # 1. 指定后端为昇腾设备 ms.set_context(device_target="Ascend") # 2. 定义简单的分类网络 class SimpleNet(nn.Cell): def __init__(self): super().__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.fc1 = nn.Dense(784, 128) self.fc2 = nn.Dense(128, 10) self.relu = nn.ReLU() def construct(self, x): x = self.flatten(x) x = self.relu(self.fc1(x)) return self.fc2(x) # 3. 加载MNIST数据 train_dataset = MnistDataset("/data/MNIST", shuffle=True) train_dataset = train_dataset.map(vision.ToTensor(), input_columns="image") train_dataset = train_dataset.map(transforms.TypeCast(ms.float32), input_columns="image") train_dataset = train_dataset.batch(32) # 4. 定义网络、损失函数、优化器 net = SimpleNet() loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = nn.Adam(net.trainable_params(), learning_rate=1e-3) # 5. 自定义训练循环 def forward_fn(data, label): logits = net(data) loss = loss_fn(logits, label) return loss, logits grad_fn = ms.value_and_grad(forward_fn, grad_position=None, weights=net.trainable_params()) for epoch in range(3): for data, label in train_dataset: (loss, _), grads = grad_fn(data, label) optimizer(grads) print(f"epoch {epoch}: loss = {loss:.4f}")

从TensorFlow或PyTorch迁过来的同学，对这套代码的熟悉感应该很强。唯一的区别在于nn.Cell和construct这套写法，看起来像PyTorch的nn.Module和forward，但注意不能用普通的Python控制流写得太“野”，否则静态图编译阶段容易踩到语法不支持。

6.3 昇腾开发踩过的几次坑

第一次在昇腾上跑训练，我踩过一个挺隐蔽的坑——数据集格式。MindSpore对数据集的读取有自己的一套高效格式要求，叫MindRecord，类似TFRecord。直接读大量小图片文件，性能会非常差，因为在数据加载阶段就卡住了。我当时处理一个百万级图片的数据集，第一次跑直接CPU爆满但GPU利用率不到10%，后来转成MindRecord格式才解决问题。

还有一次是在多卡训练时，发现不同卡上的loss差得离谱。查了半天，是数据shuffle时每张卡拿到的数据分布不均。解决办法是给每张卡设置不同的随机种子，同时用框架内置的分布式采样器。这种事情在单卡调试时根本发现不了，一上分布式才会暴露。

最后提醒大家一个“土办法”也很重要——读官方文档时，一定要对应你安装的版本号。MindSpore版本迭代速度很快，网上搜到的很多教程可能基于旧版API，照着抄直接报错。我现在遇到版本相关的报错，第一反应是去官方API文档查当前版本对应的写法，而不是去搜索引擎翻老帖子。

昇腾910和MindSpore这套组合，给我的感觉一直很“硬核但需要耐心”。硬核在于芯片算力确实做到了业界头部，MindSpore的自动并行和图算融合这些设计也真的有想法；需要耐心则在于，生态追赶不是一两天的事，开发者需要的算子覆盖、稳定性和第三方支持，都需要长期投入去补。

我自己最直观的体会是：如果你是冲着“算力最强”来的，别只盯着峰值数字，要把框架、算子、部署链路、团队技能全部考虑进去；如果你已经决定拥抱昇腾生态，那就别想着“简单翻译一下老的TensorFlow模型就完事”，踏踏实实按照MindSpore的编程范式重新梳理一遍模型，你会获得更流畅的开发体验和更好的性能收益。

最后分享一个小建议：不管选哪个AI框架，一定要把你自己的“最小可复现测试集”准备好。不管TensorFlow、PyTorch还是MindSpore，遇到版本升级或者环境迁移，先用这个最小测试集跑一遍，五分钟就能发现问题，比什么都管用。