2023昇腾CANN训练营第一季经验总结

昇腾CANN学习之路

说起如何认识到昇腾Ascend，从而学习研究Ascend(CANN),那还要从2020年3月底4月初左右的样子，MindSpore刚开源初期和机器之心合作搞了一个训练营活动，然后通过合作的训练营学习活动，了解到了MindSpore两日训练营，在训练营体验开发任务的时候了解到一个叫昇腾910 NPU的硬件，当时刚了解到NPU感觉这芯片配合MindSpore运行速度好像不慢，当时ModelArts的NPU还没到收费阶段，所以当时其实做了不少模型运行的速度精度对比。那时候整理过一段表格，专门对比GPU和NPU的运行速度,具体体验的过程当时还写了一篇博客，博客链接如下：

使用Mindspore0.5运行Resnet50Imagenet

通过对于昇腾910的体验慢慢的了解到昇腾310推理芯片，后来CANN也搞了很多期的CANN训练营，在CANN训练营的课程上了解到了很多关于CANN的应用开发，模型迁移开发等等新技术。

目前CANN训练营已经举行了三季了，目前来说我每一季每一节课都全程参与了。唯一的遗憾就是至今没有拿到过金奖以上级别奖项以及没有效完成过算子营的大作业，主要还是自己能力和精力有限，后续对于这一块会继续加强学习，努力尝试挑战难度。

第三季除了常规的新手营的一些基本课程以及ACL进阶班还有算子的高阶课外还引入了关于Atlas 200I DK A2的一门新手课和进阶课，对于了解昇腾新的开发板的一些应用开发又有了新的了解。

这一期CANN训练营的学习规划原本是把一下Atlas200I DK A2的开发板的两门课努力学完就好，后来看时间还多就刷了一下ACL的课和新手课。最后把算子营大致看了一遍，基本上所有课程的章节小测和微认证都通过了。

如何去学习

看文档库

https://www.hiascend.com/document

看B站

https://space.bilibili.com/1190614918

看官方代码仓
https://gitee.com/ascend/samples

章节测验的经验
章节测验基本上如果课程认证听讲，课后可以参考文档库对于课堂上的东西进行一个加深的理解，题目基本上都能够通过，其实在做完章节测验以后他会有正确答案的，也可以看一下正确答案，加深一下对于题目的理解。

微认证的经验
微认证的话可能比章节测验难一点点，但是其实如果真的把知识点学到位的话微认证的题目难度其实也还好。

总体经验分享
要想把知识点学知识真的学到位，其实我个人还是建议可以做一些笔记，这个笔记可以是课堂的记录，也可以是自己对于samples仓里面代码进行实验的一些记录，一方面以后还可以回顾一下自己的学习记录，另外也是通过笔记去加深自己对于知识点的理解。

做过的案例分享及未来规划

Ascend 代码存档仓：https://openi.pcl.ac.cn/JeffDing/MyAscendCode

主要存一下网上看到不错的Ascend NPU模型的代码，一方面方便自己在OpenI上运行，还有就是留一个脚印。未来看看自己曾经写过的代码走过的路，看看以后的思维和当时的思维的不同。

未来计划

1. 有机会体验一下最新的Atalas 200I DK A2开发板，争取看看能不能在开发板上玩出什么以前没玩过的东西。
2. 更多的利用MindSpore+Ascend体验MindScience这么一个工具，感觉科学计算这块自己还是蛮感兴趣的，比如最近刚出的MindFlow
3. 有时间看看有哪些好玩的pytorch的模型移植到Ascend 910上进行训练