【2023 · CANN训练营第一季】昇腾AI入门课（TensorFlow）——第一章 昇腾AI基础知识介绍

一、昇腾AI全栈架构

异腾AI全栈可以分成四个大部分: 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A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。

异构计算架构CANN

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”的异腾 (Ascend) AI处理器，开启了智能之旅。为提升用户开发效率和释放异腾A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。

1.异腾计算语言接口 异腾计算语言 (Ascend Computing Language，AscendCL) 接口是异腾计算开放编程框架，是对低层异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.异腾计算服务层 本层主要提供异腾计算库，例如神经网络 (Neural Network，NN) 库、线性代数计算库 (Basic Linear Algebra Subprograms，BLAS)等; 异腾计算调优引库，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。 AI框架适配器。 3.异腾计算编译引擎 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 (lntermediate 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.异腾计算执行引擎 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 lntelligence Pre-Processing，AIPP) 、华为集合通信库 (Huawei Collective Communication Library，HCCL) 等功能单元。 5.异腾计算基础层 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，HD C) 等。

昇腾计算语言接口AscendCL

AscendCL (Ascend Computing Language，异腾计算语言)是异腾计算开放编程框架，是对底层异AscendCL (Ascend Computing Language，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，实现在异腾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。

AscendCL的优势如下 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，多款异腾处理器无差异。 AscendCL的主要应用场景如下: 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，以便使用异腾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，以便提供异腾AI处理器的运行管理、资源管理等能力。

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