做婚纱影楼网站的价格,自己的商标名称可以做网站名称吗,建设网站的源代码,网站建设与运营的实训总结昇腾AI创新大赛训练营 14:00-14:30 基础知识-理论课 一、CANN 、达芬奇架构和算子 1.AI Core逻辑架构 达芬奇架构包含三部分#xff1a; 1#xff09;计算类#xff1a;矩阵计算单元#xff08;两个矩阵扔进去相乘#xff09;、向量计算单元、标量计算单元 2#xff09;控…昇腾AI创新大赛训练营 14:00-14:30 基础知识-理论课 一、CANN 、达芬奇架构和算子 1.AI Core逻辑架构 达芬奇架构包含三部分 1计算类矩阵计算单元两个矩阵扔进去相乘、向量计算单元、标量计算单元 2控制类整个计算过程提供了指令控制 3存储类 存储单元和数据通路构成了存储系统 AI core是昇腾AI处理器的核心
计算单元包括Vector计算单元、Cube计算单元等 2.计算单元 包含: 1)Scalar计算单元 2Cube计算单元 异步指令流、同步信号流、计算数据流 数据从AI core并行计算有六条流水线 3.什么是算子-算子在神经网络中的定义 算子对应数学含义 1一个函数空间到另一个函数空间的映射比如微分算子不定积分算子 常见算子Relu算子Sigmoid算子 计算机不能精确表达根号二因为精度不够 算子基本概念-总览 ● 算子名称 用于标志网络中的某个算子- Conv1Conv2 ● 算子类型 ● 数据容器 4.张量 Tensor用于存储算子输入数据和输出数据的容器TensorDesc是对输入数据与输出数据的描述。
tensor的shape420203 长宽都是204张图片像素点由红、绿、蓝三颜色组成即数据排布格式 深度学习中多维数据通过多维数组存储比如卷积网络中特征图Feature Map通常用四维张量来表示 遍历一般是高维到低维进行的 基本概念-轴 轴Axis):代表张量中维度的下标 shape是56),axis0表示张量中的第一维
二、实践昇腾Ascend C快速入门 指导
更改ip地址
远程登陆 实验截图 1.连接板子 2.查看网络连接 3.检查ip地址是否修改成功 4.连接Mobaterm
14:30-16:00 矢量计算-理论课 1.什么是Ascend C算子 什么场景需要开发自定义算子 一般场景下无需自己开发算子但若是以下场景开发者需要考虑自定义算子开发 推理场景将第三方框架模型使用ATC工具转换为适用昇腾适配器 Device模块 Device负责指定计算运行的真实设备包含aclrtSetDevice、arlrtResetDevice、aclrtGetDevice、aclrtGetRunMode等众多运行时接口用于进行device管理。 2.如何编写核函数 核函数是Ascend C算子设备侧的一种扩展 编写使用变量类型限定符 规则或建议核函数必须有void返回类型 核函数的调用是C/C函数调用语句的一种扩展...
kernel_nameblockDimblockDim,12ctrl, srteam(argument list);blockDim规定核函数将会在几个核上执行 12ctrl保留参数暂时设置为固定值nullptr stream 编程模型—SPMD模型 Ascend C算子编程是SPMD的编程将需要处理的数据拆分并在多个计算核心上运行多个AI core 共享相同的指令代码 编程用到Vector_in和Vector_out 3.采用标准C用法基于类库API进行编程 基础API 高级API Ascend C匹配用户开发习惯采用标准C语法和一组类库API进行编程 C运算符重载 整个tensor参与计算dstsrc1src2 tensor前n个数据计算Add(dst,src1,src2,n) tensor高维切分计算Add(dst,src1,src2,mask,repeatTimes{dataBlockStride,....}
高级API 编程范式–TPIPE并行计算 Programming Paradigm Ascend 4.典型的计算范式 这里向我们展示了示例代码:
namespace ops {
class AddCustom : public OpDef {
public:explicit AddCustom(const char* name) : OpDef(name){ // Add算子的第一个输入this-Input(x).ParamType(REQUIRED) // 代表输入必选.DataType({ ge::DT_FLOAT16, ge::DT_FLOAT, ge::DT_INT32 }) // 输入支持的数据类型.Format({ ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND }) // 输入支持的数据格式.UnknownShapeFormat({ ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND }); // 未知Shape情况下的Format的默认值// Add算子的第二个输入this-Input(y).ParamType(REQUIRED).DataType({ ge::DT_FLOAT16, ge::DT_FLOAT, ge::DT_INT32 }).Format({ ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND }).UnknownShapeFormat({ ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND });this-Output(z).ParamType(REQUIRED).DataType({ ge::DT_FLOAT16, ge::DT_FLOAT, ge::DT_INT32 }).Format({ ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND }).UnknownShapeFormat({ ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND });// 关联InferShape函数this-SetInferShape(ge::InferShape);// 关联Tiling函数this-AICore().SetTiling(optiling::TilingFunc);// 注册算子支持的AI处理器型号请替换为实际支持的AI处理器型号this-AICore().AddConfig(ascendxxx);}
};
// 结束算子注册
OP_ADD(AddCustom);
} // namespace ops基本的向量编程范式CopyInCopyOut,Compute 基本的矩阵编程范式 复杂的矢量、矩阵编程范式 计算并行流动起来实行流水任务矢量编程任务间通信和同步矢量中任务间通信与同步 执行加队列是因为Enque本身是堵塞的有一个Enque完成vector才能启动;做同步是用队列实现 开发流程 算子分析 核函数定义 在add_custom核函数的实现中实例化KernelAdd算子类调用Init函数完成内存初始化 根据编程范式输入输出队列 Init函数实现 Process函数实现 创建local—copyin阶段 xyz compute阶段 –copyout阶段 c申请之后就要释放比如app越用越卡爆了 以上是关于内存的处理。 16:00-17:00 实践
cd ~/samples/operator/AddCustomSample/KernelLaunch/
cp -r AddKernelInvocationNeo/ test
cd test/
bash run.sh -r cpu -v Ascend310P1观察结果用MobaXTerm左侧的文件栏打开~/samples/operator/AddCustomSample/KernelLaunch/test/scripts/gen_data.py
修改其中代码
input_x np.random.uniform(1,10,[8,2048]).astype(np.float16)
golden np.sinh(input_x).astype(np.float16)
保存再打开add_custom.cpp
修改其中compute()函数把“Add(xxxxxxxxxxxxxxxxx)”那一行注释掉改成sinh的计算逻辑用xLocal当输入zLocal当输出改完后保存。测试方式
bash run.sh -r cpu -v Ascend310P1输出“test pass”即为修改成功。 感悟 来到华为南京研究所不仅感受到浓厚的科研氛围舒适的办公环境更是在短短几节课就收益良多对Ascend算子有了初步的理解并亲手连接板子进行实践在老师的指导下进行测试过程中虽然遇到了一些困难最后却都能独立完成我十分激动对计算机知识也更加有兴趣集训营第一天我就收获满满期待明天的旅程同时也坚定了自己以后做华为的一份子的决心!
