AI應(yīng)用的大腦是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基石是一個個算子。為了讓開發(fā)者的網(wǎng)絡(luò)在昇騰硬件上高效運行，昇騰異構(gòu)計算架構(gòu)CANN（Compute Architecture for Neural Networks）提供了豐富的高性能算子庫，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫、線性代數(shù)計算庫等，高性能算子數(shù)量達到1400+。有了高性能算子庫的支撐，主流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可輕松在昇騰硬件上高效運行。

但隨著人工智能的爆發(fā)式增長，算法更新層出不窮，固定的高性能算子庫可能無法完全滿足開發(fā)者的多樣化創(chuàng)新需求，為了讓開發(fā)者提出的創(chuàng)新算法能夠在硬件上運行起來，自定義算子開發(fā)的能力必不可少。

但算子開發(fā)是個復(fù)雜的工程，需要考慮眾多因素，包括語言學習成本、功能邏輯的實現(xiàn)、硬件指令的適配、以及算子運行精度與性能的達標等等。往往一個經(jīng)驗豐富的算法專家開發(fā)一個高性能的算子都要耗時數(shù)周甚至更長的時間。

算子開發(fā)總體流程

為提升算子開發(fā)效率，降低算子開發(fā)成本，昇騰推出了面向算子開發(fā)場景的昇騰Ascend編程語言。昇騰Ascend編程語言原生支持C和C++標準規(guī)范，最大化匹配用戶開發(fā)習慣；通過多層接口抽象，屏蔽了底層硬件差異；通過自動并行計算等關(guān)鍵技術(shù)，在保證性能的同時大大降低算子開發(fā)門檻。另外，昇騰Ascend提供了孿生調(diào)試功能，大大縮短了算子調(diào)測時間。

昇騰Ascend C編程語言在異構(gòu)計算架構(gòu)CANN中的位置

多層級高性能類庫接口

工欲善其事，必先利其器。為簡化開發(fā)邏輯，昇騰Ascend支持結(jié)構(gòu)化核函數(shù)編程，提供了面向不同場景的高性能類庫接口。開發(fā)者僅需通過類庫接口的組裝調(diào)用，即可輕松實現(xiàn)高性能算子。

昇騰Ascend C提供的類庫接口

AI應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，開發(fā)者的背景與需求也各不相同。為滿足不同層級開發(fā)者的訴求，昇騰Ascend針對計算接口和數(shù)據(jù)搬移接口，進行了分層分級，讓開發(fā)者可以根據(jù)自身需求選擇合適的接口。

針對計算類接口，當前昇騰Ascend支持三個層級，其中級數(shù)越低，自由度越高，更易于表達復(fù)雜場景所需功能；級數(shù)越高，接口的封裝度越高，更易于表達常用語義，使用起來也更簡單。

計算接口分層分級與示例

針對搬移類接口，昇騰Ascend C將不同類型物理內(nèi)存間的數(shù)據(jù)搬移抽象為一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)搬運接口，通過參數(shù)控制不同的搬運級別，從而滿足不同數(shù)據(jù)搬運場景的需求。

數(shù)據(jù)搬運接口分層分級與示例

另外，多層級的類庫接口封裝，可以更好地屏蔽不同型號硬件間的差異，輕松實現(xiàn)算子代碼對不同硬件的兼容。

自動并行計算

多層級的類庫接口可以讓開發(fā)者輕松實現(xiàn)算子的算法邏輯，達成預(yù)期功能。但一個好的算子，計算效率也是必須考慮的重要指標。眾所周知，將任務(wù)并行處理是提高計算效率的關(guān)鍵手段，但AI處理器的內(nèi)存層次結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜、數(shù)據(jù)通路多，數(shù)據(jù)之間的依賴關(guān)系復(fù)雜，這種場景下，并行計算之間的流水如何排布，各任務(wù)間的數(shù)據(jù)同步如何實現(xiàn)，往往是比較困難的。

為了方便開發(fā)者實現(xiàn)高效的并行計算，昇騰Ascend采用SPMD（Single-Program Multiple-Data）并行模式，開發(fā)者僅需關(guān)注一個計算核心上的算子程序?qū)崿F(xiàn)，程序調(diào)用時，可自動啟動N個運行實例（我們稱之為Block），每個實例都可部署到不同的計算核心上執(zhí)行。由此，大大簡化了開發(fā)者在多個計算核心上的并行編程邏輯。

單程序多數(shù)據(jù)SPMD并行計算

在算子邏輯實現(xiàn)上，昇騰Ascend C基于流水線并行的編程范式，將算子核心邏輯劃分為“搬入、計算、搬出”，開發(fā)者只需聚焦實現(xiàn)“搬入、計算、搬出”內(nèi)容，程序運行時，系統(tǒng)會自動將核內(nèi)數(shù)據(jù)進行分片，每一片數(shù)據(jù)都專注完成單一功能，實現(xiàn)計算性能最大化。

核內(nèi)多片數(shù)據(jù)流水線并行調(diào)度

孿生調(diào)試

昇騰Ascend提供的多層級類庫接口以及自動并行計算功能，給開發(fā)者提供了輕松高效的編碼體驗。但在上一代算子開發(fā)的整個流程中，代碼編寫的時間往往僅占不到30%，剩下70%多的時間都在進行功能與性能調(diào)試，好的調(diào)試能力對提升端到端開發(fā)效率的重要性不言而喻。

開發(fā)時間占比示例

那為什么算子調(diào)試如此耗時呢？究其主要原因，一方面是由于NPU環(huán)境下本身調(diào)試困難，另一方面是因為編程過程隱藏了并行細節(jié)，導(dǎo)致同步死鎖、地址越界、數(shù)據(jù)溢出等問題難定位。

為提升算子調(diào)試效率，昇騰Ascend C提供了孿生調(diào)試能力，開發(fā)者既可以在CPU域進行調(diào)試調(diào)優(yōu)，又可以在NPU域進行調(diào)優(yōu)驗證，通過CPU域與NPU域相結(jié)合的方式，降低調(diào)試難度，提升調(diào)試效率。

在CPU域，開發(fā)者可通過業(yè)界標準C++工具GCC編譯器進行編譯，并通過GDB通用調(diào)試工具進行單步調(diào)試，精準驗證程序執(zhí)行流程是否符合預(yù)期。另外，昇騰Ascend還提供了主動Bug分析工具，方便開發(fā)者快速進行問題定位；在NPU域，昇騰Ascend C提供了仿真調(diào)試能力與上板調(diào)試能力，開發(fā)者可以通過仿真調(diào)試的Profiling流水圖、指令日志以及數(shù)據(jù)日志，精準進行性能調(diào)優(yōu)，也可以通過上板調(diào)試進行真實行為的驗證。孿生調(diào)試的能力，在提升算子調(diào)試效率的同時又可保證精度與性能的達標。

昇騰Ascend C孿生調(diào)試

人工智能蓬勃發(fā)展，算法創(chuàng)新層出不窮。昇騰Ascend編程語言通過易上手、高性能、易調(diào)測的優(yōu)勢，為開發(fā)者的創(chuàng)新算法更輕松高效地運行奠定了基石，讓基于昇騰的AI創(chuàng)新更加簡單。

昇騰Ascend C算子開發(fā)快速體驗