[昇腾CANN自定义算子]TIK算子矢量计算接口vec_add

本文详细介绍了如何利用AICore的VectorUnit进行矢量加法运算,重点阐述了mask参数的作用,以及dst, src0, src1等Tensor的定义和处理。在CANN5.0版本中,通过设置repeat_times和不同步长,可以有效地处理不同大小的数据块,实现高性能计算。

利用AI Core的Vector Unit,进行矢量加计算。

vec_add(mask, dst, src0, src1, repeat_times, dst_rep_stride, src0_rep_stride, src1_rep_stride)
  • mask
    通常用这个参数的连续模式,就是设置前N个数据参与计算。
    每次迭代可以计算256字节的数据。
    比如,当计算float16类型数据时,每个数据2字节,所以mask设置成128时,就可以在一个迭代中计算256字节的数据。

  • dst, src0, src1
    输出与输入Tensor。
    通常事先通过tik_instance.Tensor定义定义好。

  • repeat_times
    迭代次数。(最大值为255)
    比如当Tensor大小是512字节时,因为一次迭代会计算256字节,所以应该迭代2次。

  • dst_rep_stride, src0_rep_stride, src1_rep_stride
    步长。两次迭代头与头之间的block数。
    通常连续计算时,设置为8。(32B*8=256B)


注:当前版本为CANN 5.0

昇腾AI是华为推出的一套全面的人工智能解决方案,涵盖了从硬件到软件的全栈技术,旨在为AI开发者提供高效、灵活的开发环境。昇腾AI基于昇腾系列AI处理器(Ascend AI Processor),支持多种深度学习框架,并通过CANN(Compute Architecture for Neural Networks)提供底层算子开发能力,从而实现高性能的AI计算[^1]。 ### AIGC与昇腾AI AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是指利用人工智能技术生成内容,如文本、图像、音频和视频等。昇腾AI平台对AIGC的支持主要体现在其强大的异构计算能力和高效的AI加速库上。昇腾NPU(Neural Processing Unit)能够显著提升大规模模型训练和推理的效率,使得AIGC应用在内容生成速度和质量上都有明显优势。例如,在自然语言处理领域,昇腾AI可以用于部署和优化像Qwen这样的大语言模型,实现高效的文本生成任务。 ### Ascend C编程语言 Ascend C是一种面向昇腾AI处理器的高级编程语言,专为AI算子开发设计。它结合了C语言的灵活性与AI算子开发的需求,允许开发者编写高效的自定义算子,以满足特定模型的性能要求。Ascend C提供了丰富的内置函数和数据类型,支持向量化运算和并行化操作,极大地提升了开发效率和代码执行效率。以下是一个简单的Ascend C代码示例,展示如何实现两个张量相加: ```c #include "ascend/ops/op.h" using namespace ascend::ops; class AddOp : public Op { public: AddOp() : Op("Add") {} }; REGISTER_OP(AddOp).Input("x").Input("y").Output("z"); template <typename T> __aicpu__ void Add(const T* x, const T* y, T* z, int size) { for (int i = 0; i < size; ++i) { z[i] = x[i] + y[i]; } } ``` ### CANN算子开发 CANN是昇腾AI平台的神经网络计算架构,提供了底层硬件抽象层,使得开发者可以通过Ascend C编写高效的算子代码。CANN不仅支持标准的算子库(如TensorFlow、PyTorch等框架中的常用算子),还允许开发者根据具体需求编写自定义算子。这种灵活性使得昇腾AI能够在各种复杂的AI应用场景中保持高性能。CANN的开发流程通常包括算子定义、算子实现、算子注册以及测试验证等多个步骤,确保算子能够在昇腾NPU上高效运行。 ### 云平台支持 华为云ModelArts是一个一站式的AI开发平台,支持昇腾AI技术的应用和部署。开发者可以在ModelArts平台上创建Notebook实例,使用昇腾NPU进行模型训练和推理。具体操作包括:登录华为云控制台,搜索并进入ModelArts平台;在开发者空间中创建Notebook实例,选择合适的规格和区域;然后在Notebook中安装昇腾AI相关的SDK和工具链,开始进行模型开发和调试。此外,ModelArts还提供了自动化的模型训练、超参数调优等功能,帮助开发者快速构建高质量的AI模型[^1]。 ### 异构计算架构详解 昇腾AI采用异构计算架构,结合了CPU、GPU和NPU等多种计算单元的优势。其中,NPU专注于处理深度学习中的矩阵运算和卷积运算,具有高能效比的特点;而CPU则负责通用计算任务,管理整个系统的调度和控制;GPU则在某些需要大量并行计算的任务中发挥作用。昇腾AI通过CANN和MindSpore框架实现了对这些计算单元的统一管理和调度,使得开发者可以充分利用不同计算资源的优势,构建高性能的AI应用。昇腾AI的异构计算架构不仅提高了计算效率,还降低了功耗,适用于边缘计算、数据中心等多种场景。
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