昇腾训练执行与推理部署与Ascend C算子开发系列课程系列课程笔记

华为CANN训练营昇腾训练执行与推理部署系列课程笔记


一、课程介绍
本次华为CANN训练营昇腾训练执行与推理部署系列课程旨在提供全面的指导和实践，让学员能够深入了解昇腾AI处理器的工作原理，并熟练掌握在CANN（Compute Architecture for Neural Networks）框架下进行深度学习模型的训练执行和推理部署。
二、昇腾AI处理器与CANN概述
昇腾AI处理器：华为自主研发的高性能AI芯片，具备强大的计算能力和高效的数据处理能力，适用于各种AI应用场景。
CANN计算架构：华为为昇腾AI处理器提供的完整软件工具链，包括编译器、运行时库、优化器等，支持深度学习模型的训练和推理。
三、训练执行流程详解
模型准备：选择合适的深度学习框架（如MindSpore、TensorFlow、PyTorch等）。
根据任务需求选择或设计深度学习模型。
数据预处理：数据清洗：去除噪声、异常值等。
数据增强：通过旋转、缩放、裁剪等操作增加数据多样性。
数据归一化：将数据映射到同一尺度，便于模型训练。
模型训练：使用CANN提供的训练工具在昇腾AI处理器上进行模型训练。
利用CANN优化器进行模型优化，如调整学习率、添加正则化项等。
监控训练过程中的各项指标，如损失函数、准确率等。
模型评估：在验证集上评估模型的性能，如准确率、召回率、F1分数等。
分析模型在验证集上的表现，找出可能存在的问题并进行改进。
四、推理部署流程详解
模型转换：将训练好的模型转换为CANN支持的格式，如OM（Offline Model）格式。
转换过程中可能需要进行模型优化，如剪枝、量化等。
模型优化：使用CANN提供的模型优化工具对模型进行进一步优化，减少推理过程中的计算量和内存占用。
优化后的模型将具有更高的推理速度和更低的资源消耗。
推理部署：将优化后的模型部署到昇腾AI处理器上。
通过CANN的运行时库进行推理测试，验证模型的性能是否满足要求。
根据实际应用场景进行性能调优，如调整批处理大小、优化内存管理等。
五、实践案例与操作演练
课程中穿插了多个实践案例和操作演练环节，让学员能够亲自动手进行模型训练和推理部署。这些案例涵盖了图像分类、目标检测等常见深度学习任务，通过实践案例的学习，学员能够更深入地理解理论知识并掌握实际操作技能。
六、课程总结与展望
本次华为CANN训练营昇腾训练执行与推理部署系列课程内容丰富、详细实用。通过学习，我深刻体会到了昇腾AI处理器和CANN计算架构在深度学习领域的强大能力。未来，随着AI技术的不断发展和应用场景的不断扩展，我相信昇腾AI处理器和CANN计算架构将在更多领域发挥重要作用。同时，我也期待能够继续深入学习和探索AI技术的前沿领域，为推动AI技术的发展和应用贡献自己的力量。


华为CANN训练营昇腾Ascend C算子开发系列课程笔记

一、课程介绍
本次华为CANN训练营的昇腾Ascend C算子开发系列课程，专注于教授学员如何为华为昇腾Ascend AI处理器开发自定义的C算子。通过本系列课程，学员将学习到算子开发的全流程，包括算子设计、实现、测试及优化。
二、算子开发背景与意义

• 背景：随着深度学习技术的快速发展，现有的算子库可能无法满足所有应用场景的需求。因此，开发自定义算子成为了解决特定问题的重要手段。
• 意义：自定义算子可以针对特定任务进行优化，提高模型的执行效率和性能。同时，算子开发也是深度学习框架和硬件平台发展的重要组成部分。

三、算子开发流程详解

1. 算子设计：

• 分析任务需求，确定算子的输入、输出及功能。
• 设计算子的数据结构、算法流程和内存管理策略。
• 查阅相关文档和规范，确保算子设计符合CANN框架的要求。

1. 算子实现：

• 使用C语言编写算子的实现代码。
• 遵循CANN框架的编程规范和API接口。
• 实现算子的前向计算、反向传播和梯度计算等功能。

1. 算子测试：

• 编写测试用例，对算子进行单元测试、集成测试和性能测试。
• 使用CANN提供的测试框架和工具进行自动化测试。
• 分析测试结果，确保算子的正确性和性能满足要求。

1. 算子优化：

• 分析算子的性能瓶颈，确定优化方向。
• 使用向量化、并行化、内存优化等技术对算子进行优化。
• 评估优化效果，持续改进算子的性能。

四、实践案例与操作演练
课程中穿插了多个实践案例和操作演练环节，让学员能够亲自动手进行算子开发。这些案例涵盖了常见的深度学习算子，如卷积、池化、激活函数等。通过实践案例的学习，学员能够更深入地理解算子开发的全流程，并掌握实际操作技能。
五、算子开发高级技巧

1. 内存管理：

• 合理利用内存，避免内存泄漏和内存碎片。
• 使用CANN提供的内存管理API进行高效的内存分配和释放。

1. 性能调优：

• 分析算子的计算瓶颈，使用性能分析工具进行性能分析。
• 尝试不同的优化策略，如算法优化、代码优化和硬件优化。
• 持续关注新技术和新算法，将其应用到算子开发中。

1. 算子泛化：

• 设计通用性强的算子，使其能够适用于不同的模型和任务。
• 考虑算子的可扩展性和可配置性，便于后续的维护和升级。

六、课程总结与展望
本次华为CANN训练营昇腾Ascend C算子开发系列课程为学员提供了一个全面而深入的算子开发学习平台。通过学习，我深刻体会到了算子开发的重要性和挑战性。未来，随着深度学习技术的不断发展和应用场景的不断扩展，我相信自定义算子将在更多领域发挥重要作用。同时，我也期待能够继续深入学习和探索算子开发的高级技巧，为深度学习技术的发展和应用贡献自己的力量。