CANN库里面目前在看的是c++的代码，在WEB时代流行的是JAVA，而不是c或者c++，原因之一就是JAVA不需要关注内存的分配和释放，而这些却正是在c或c++编程中重要格外关注的，因此而产生不少的代码片段，在看代码的时候，稍稍会影响对于正常流程的代码的关注。
再则，在接口调用后，为了程序的健壮和容错，往往都要对于调用返回结果进行检查和错误处理，这样看代码时也会觉得稍稍繁琐。
所以先暂时抛开这些，来主要的关注一下接口调用主流程，这样看代码时能够提纲挈领，而不容易被淹没在代码细节中。
先要介绍一下CANN的概念，它是一个技术架构，官方定义是：
- CANN（Compute Architecture for Neural Networks）是华为公司针对AI场景推出的异构计算架构，通过提供多层次的编程接口，支持用户快速构建基于昇腾平台的AI应用和业务。
然后代码中我们经常会看看名字以acl开头的接口，那么ACL是计算语言，概念定义如下：
- AscendCL（Ascend Computing Language）是一套用于在昇腾平台上开发深度神经网络推理应用的C语言API库，提供运行资源管理、内存管理、模型加载与执行、算子加载与执行、媒体数据处理等API，能够实现利用昇腾硬件计算资源、在昇腾CANN平台上进行深度学习推理计算、图形图像预处理、单算子加速计算等能力。简单来说，就是统一的API框架，实现对所有资源的调用。
上图中的 计算资源层 是昇腾AI处理器的硬件算力基础，主要完成神经网络的矩阵相关计算、完成控制算子/标量/向量等通用计算和执行控制功能、完成图像和视频数据的预处理，为深度神经网络计算提供了执行上的保障。
从图中还可以看出，ACL包含与CANN之中，并且处于CANN的结构分层中的最上层。
所以，应用层的开发，直接使用的接口就是ACL接口。当然，可以有第三方框架/lib库来调用ACL形成更高级的接口服务提供给应用。
ACL的优势这里必须要列一下：
- 高度抽象：算子编译、加载、执行的API归一，相比每个算子一个API，AscendCL大幅减少API数量，降低复杂度。
- 向后兼容：AscendCL具备向后兼容，确保软件升级后，基于旧版本编译的程序依然可以在新版本上运行。
- 零感知芯片：一套AscendCL接口可以实现应用代码统一，多款昇腾AI处理器无差异。
来看一下ACL的总体调用流程：
实际上这个流程就涵盖了昇腾CANN体验官第四期里的内容，一个是模型推理，一个是数据预处理（视频、图片的缩放、转换等动作）。
好了，掌握整体调用流程，对我们去学习了解CANN samples里的实例代码是有帮助的。
