【CANN训练营】昇腾AI基础知识介绍

1. 昇腾AI全栈架构

1.1 昇腾AI全栈的四个大部分

1. 应用使能层面，此层面通常包含用于部署模型的软硬件，例如API、SDK、部署平台，模型库等等。

2. AI框架层面，此层面包含用于构建模型的训练框架，例如华为的MindSpore、TensorFlow、Pytorch等。

3. 异构计算架构，偏底层、偏通用的计算框架，用于针对上层AI框架的调用进行加速，力求向上支持多种AI框架，并在硬件上进行加速。

4. 计算硬件，本层是AI计算的底座，有了强力的芯片及硬件设备，上层的加速才有实施的基础。

2. 异构计算架构 CANN

2.1 CANN 抽象的五层架构

华为公司面向计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、类机器人等领域量身打造了基于“达芬奇（DaVinci）架构”的昇腾（Ascend）AI处理器，开启了智能之旅。为提升用户开发效率和释放昇腾AI处理器澎湃算力，同步推出针对AI场景的异构计算架构CANN（Compute Architecture for Neural Networks），CANN通过提供多层次的编程接口，以全场景、低门槛、高性能的优势，支持用户快速构建基于Ascend平台的AI应用和业务。

昇腾AI异构计算架构（Compute Architecture for Neural Networks，CANN）被抽象成五层架构，如下图所示。

1.  昇腾计算语言接口

昇腾计算语言（Ascend Computing Language，AscendCL）接口是昇腾计算开放编程框架，是对低层昇腾计算服务接口的封装。它提供Device（设备）管理、Context（上下文）管理、Stream（流）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、Graph（图）管理等API库，供用户开发人工智能应用调用。

2.  昇腾计算服务层

本层主要提供昇腾计算库，例如神经网络（Neural Network，NN）库、线性代数计算库（Basic Linear Algebra Subprograms，BLAS）等；昇腾计算调优引擎库，例如算子调优、子图调优、梯度调优、模型压缩以及AI框架适配器。

3.  昇腾计算编译引擎

本层主要提供图编译器（Graph Compiler）和TBE（Tensor Boost Engine）算子开发支持。前者将用户输入中间表达（Intermediate Representation，IR）的计算图编译成NPU运行的模型。后者提供用户开发自定义算子所需的工具。

4.  昇腾计算执行引擎

本层负责模型和算子的执行，提供如运行时（Runtime）库（执行内存分配、模型管理、数据收发等）、图执行器（Graph Executor）、数字视觉预处理（Digital Vision Pre-Processing，DVPP）、人工智能预处理（Artificial Intelligence Pre-Processing，AIPP）、华为集合通信库（Huawei Collective Communication Library，HCCL）等功能单元。

5.  昇腾计算基础层

本层主要为其上各层提供基础服务，如共享虚拟内存（Shared Virtual Memory，SVM）、设备虚拟化（Virtual Machine，VM）、主机-设备通信（Host Device Communication，HDC）等。

2.2 CANN 的三层逻辑架构

1. 应用层

包括基于 Ascend 平台开发的各种应用，以及 Ascend 提供给用户进行算法开发、调优的应用类工具。

1. 推理应用

基于 AscendCL 提供的 API 构建推理应用

2. AI 框架

包括 TensorFlow、Caffe、MindSpore 以及第三方框架

3. 模型小型化工具

实现对模型进行量化，加速模型

4. AutoML 工具

基于 MindSpore 自动学习工具，根据昇腾芯片特点进行搜索生成亲和性网络，充分发挥昇腾性能

5. 加速库

基于 AscendCL 构建的加速库（当前支持 Blas 加速库）

6. MindStudio

提供给开发者的集成开发环境和调试工具，可以通过MindStudio进行离线模型转换、离线推理算法应用开发调试、算法调试、自定义算子开发和调试、日志查看、性能调优、系统故障查看等

2. 芯片使能层

实现解决方案对外能力开放，以及基于计算图的业务流的控制和运行。

1. AscendCL 昇腾计算语言库

开放编程框架，提供 Device/Context/Stream/ 内存等的管理、模型及算子的加载与执行、媒体数据处理、Graph 管理等 API 库，供用户开发深度神经网络应用。

2. 图优化和编译

统一的 IR 接口对接不同前端，支持 TensorFlow/Caffe/MindSpore 表达的计算图的解析/优化/编译，提供对后端计算引擎最优化部署能力

• Graph Engine：图编译和运行的控制中心
• Fusion Engine：管理算子融合规则
• AICPU Engine：AICPU 算子信息管理
• HCCL：HCCL 算子信息管理

3. 算子编译和算子库

• TBE：编译生成算子及算子开发工具
• 算子库：神经网络加速库

4. 数字视觉预处理

实现视频编解码（VENC/VDEC）、JPEG 编解码（JPEG/E）、PNG 解码（PNGD）、VPC（预处理）

5. 执行引擎

• Runtime：为神经网络的任务分配提供资源管理通道
• Task Scheduler：计算图 Task 序列的管理和调度、执行

3. 计算资源层

主要实现系统对数据的处理和对数据的运算执行。

1. 计算设备

• AI Core：执行 NN 类算子
• AI CPU：执行 CPU 算子
• DVPP：视频/图像编解码、预处理

2. 通信链路

• PCIe：芯片间或芯片与 CPU 间高速互联
• HCCS：实现芯片间缓存一致性功能
• RoCE：实现芯片内存 RDMA 功能

3. 昇腾计算语言接口 AscendCL

3.1 AscendCL 简介

AscendCL（Ascend Computing Language，昇腾计算语言）是昇腾计算开放编程框架，是对底层昇腾计算服务接口的封装，它提供运行时资源（例如设备、内存等）管理、模型加载与执行、算子加载与执行、图片数据编解码/裁剪/缩放处理等API库，实现在昇腾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。

3.2 AscendCL 的优势

1.  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。

2.  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。

3.  零感知芯片：一套AscendCL接口可以实现应用代码统一，多款昇腾处理器无差异。

3.3 AscendCL 的主要应用场景

1.  开发应用：用户可以直接调用AscendCL提供的接口开发图片分类应用、目标识别应用等。

2.  供第三方框架调用：用户可以通过第三方框架调用AscendCL接口，以便使用昇腾AI处理器的计算能力。

3.  供第三方开发lib库：用户还可以使用AscendCL封装实现第三方lib库，以便提供昇腾AI处理器的运行管理、资源管理等能力。

3.4 AscendCL 的分层能力开放

AscendCL 提供的是分层开放能力的管控，通过不同的组件对不同的使能部件进行对接。包含 GE 能力开放、算
子能力开放、Runtime 能力开放、Driver 能力开放等。

• 模型加载能力开放：处理om模型加载，但接口的开放是通过AscendCL。
• 算子能力开放：算子能力实现在CANN中，但算子能力开放是通过AscendCL。
• Runtime 能力开放：处理基于stream的设备能力、内存、event等资源能力开发诉求，对app屏蔽底层实现。