昇腾910（Ascend 910）是华为推出的高性能AI处理器，主要面向深度学习训练和推理场景。其开发框架和工具链围绕华为的昇腾计算生态构建，以下是相关开发框架、工具及资源的整理：
1. 开发框架与工具链
1.1 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）
简介：CANN是昇腾AI处理器的底层软件栈，负责硬件资源调度和算子加速，支持多种深度学习框架。
核心功能：
提供昇腾芯片的驱动、运行时环境（AscendCL）、算子库（TBE/TIK）等。
支持模型转换工具（ATC），将主流框架模型（如ONNX、TensorFlow、Caffe）转换为昇腾支持的离线模型（OM格式）。
官方文档：华为CANN文档
1.2 MindSpore（华为自研深度学习框架）
简介：华为开源的AI框架，原生支持昇腾芯片，提供自动并行、端边云协同等特性。
关键特性：
自动混合并行训练，支持昇腾910多卡/分布式训练。
与CANN深度集成，性能优化针对昇腾硬件。
资源：
官网：MindSpore官网
GitHub：MindSpore开源仓库
教程与案例：MindSpore Tutorials
1.3 第三方框架支持
TensorFlow/PyTorch：
通过插件（如Ascend-TensorFlow或Ascend-PyTorch Adapter）支持昇腾后端。
需使用华为提供的定制版本或插件，部分功能可能需要模型转换。
ONNX：
通过ATC工具将ONNX模型转换为昇腾支持的OM格式。
1.4 开发工具
AscendCL（Ascend Computing Language）：
昇腾芯片的C/C++ API接口库，用于底层硬件操作。
HCCL（Huawei Collective Communication Library）：
多卡/多机分布式通信库，支持昇腾910集群训练。
Toolkit工具包：
包含调试工具（如msadvisor性能分析）、日志工具等。
2. 开发资料与资源
2.1 官方文档与社区
昇腾开发者社区：
华为昇腾社区
提供技术文档、API参考、模型迁移指南等。
昇腾GitHub仓库：
昇腾示例代码
包含模型训练、推理、工具链使用等样例。
2.2 模型与工具下载
模型仓库：
昇腾模型中心 提供预训练模型（如ResNet、BERT等）的昇腾优化版本。
软件下载：
昇腾CANN版本下载
MindSpore安装包
2.3 学习资源
在线课程：
华为昇腾学院提供免费课程（需注册）。
技术博客与案例：
昇腾社区定期发布模型迁移、性能调优等实战案例。
官方论坛：
开发者问题可在昇腾论坛提问。
3. 开发环境搭建
3.1 硬件要求
昇腾910芯片（需通过华为合作伙伴获取硬件设备或云服务）。
云服务：华为云提供昇腾910实例（如AI训练型/推理型实例）。
3.2 软件依赖
操作系统：Ubuntu 18.04/20.04、CentOS 7.6等（需匹配CANN版本要求）。
安装CANN Toolkit及配套驱动。
配置Python环境（推荐使用Conda隔离）。
4. 典型开发流程
环境准备：安装CANN、MindSpore或第三方框架适配插件。
模型开发：
使用MindSpore/TensorFlow/PyTorch编写模型。
通过ATC工具将模型转换为昇腾支持的OM格式（如需部署）。
训练/推理：
单卡/多卡训练：利用HCCL进行分布式通信。
性能调优：使用msadvisor分析瓶颈。
部署：
通过AscendCL或MindSpore Lite部署到昇腾设备。
5. 注意事项
兼容性：第三方框架（如PyTorch）可能需要特定版本适配。
性能优化：针对昇腾硬件调整算子、内存分配等。
技术支持：企业用户可通过华为官方渠道获取直接支持。
如需进一步了解具体工具的使用或案例，可参考昇腾社区或联系华为技术支持团队