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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
2）Cube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- Conv1，Conv2
● 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shape：（4，20，20，3）
长宽都是20，4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（5，6),axis=0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_name<<<blockDim<<blockDim,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：dst=src1+src2
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：CopyIn，CopyOut,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
x+y=z 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!