达芬奇（DaVinci）架构

昇腾 910 的算力来自华为自研的 达芬奇（DaVinci）架构。它的核心是 AI Core，内部包含三类计算单元协同工作。

1. AI Core 的三类计算单元

计算单元	处理对象	典型用途
Cube	矩阵	卷积、矩阵乘（深度学习主力运算）
Vector	向量	激活、归一化等逐元素运算
Scalar	标量	控制流、标量计算

2. 为什么适合深度学习

其中 Cube 单元专为矩阵乘加（MAC）设计，一次可完成大规模矩阵运算，这正是卷积神经网络、Transformer 等模型最密集的计算类型——也是 NPU 相比通用 CPU 能大幅加速深度学习的根本原因。

简言之：深度学习 ≈ 大量矩阵乘法，而达芬奇架构用专门的 Cube 单元把这件事做到了极致。

与软件栈的关系

达芬奇架构定义了底层算力的形态，但你不会直接对它编程。上层框架（如 PyTorch）的算子会经由 CANN 编译、下发到 AI Core 上执行。