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CANN社区版从8.0RC1.alpha001开始，已经支持Atlas 200 A2推理产品进行Ascend C算子开发。据此，笔者在香橙派AIPro开发板上进行Ascend C环境搭建和例程运行。

使用Ascend C进行昇腾AI芯片算子开发，开发者仅需要把关注点放在数据切分和计算逻辑实现上。固定shape算子切分相对简单，动态shape的算子需要如何去实现呢？本篇笔记从复习切分的基本概念出发，

从何入手开始学习AscendC算子？建议先搭建NPU开发试验环境，先把例程跑起来；然后再去学习理论知识，本文精选了几个学习资料，并推荐了学习顺序；继而通过模仿例程，进行算子开发实战。

AscendC编程时，我们需要获取可执行运算的核心数，本文描述了几款芯片的核心数，以及获取这些信息的API，并进行了简单调用测试。

根据sample仓的例程，快速开发自定义AscendC算子。并在改写的过程中，熟悉了解算子开发的知识。

Ascend C算子开发支持孪生调试技术，可以在CPU侧模拟NPU侧的行为，因此可以先在CPU侧开发和调试。但进行单算子API方式和模型方式调用等操作时，还是需要真实NPU环境。本文描述了一种搭建方法

基于新款开发者套件Atlas 200I DK A2的智能小车，采用人工智能的方法，对摄像头采集到实时影像进行推理，产生电机等运动机构的控制指令，在特定环境里，实现自动行驶、自动泊车、目标跟踪等功能。

在昇腾平台做推理应用，需要用昇腾张量编译器（Ascend Tensor Compiler，简称ATC将Caffe，TensorFlow等开源框架网络模型转换成Davinci架构专用模型（OM格式）。

Atlas 200I DK A2开发者套件（小藤），终于要来了。不仅硬件功能更完善，更是下足了“软”功夫。极简高效的开发工具，丰富多彩的Demo，让开发者低门槛上手，体验到轻松玩转AI的乐趣。