Ascend C算子性能优化实用技巧03——搬运优化

最新推荐文章于 2025-05-16 14:57:51 发布
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文章标签： c语言 性能优化 开发语言
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Ascend C是CANN针对算子开发场景推出的编程语言，原生支持C和C++标准规范，兼具开发效率和运行性能。使用Ascend C，开发者可以基于昇腾AI硬件，高效的实现自定义的创新算法。

目前已经有越来越多的开发者使用Ascend C，我们将通过几期“Ascend C算子性能优化”专题分享，围绕开发者最为关心的算子性能优化环节，介绍Ascend C算子常用的优化技巧，帮助开发者自主构建出更优性能的算子。专题内容将围绕流水优化、搬运优化、内存优化、API使用优化以及Tiling优化等优化技巧，从方案讲解、优化案例、性能对比等多角度展开介绍。前期内容回顾：

《Ascend C算子性能优化实用技巧01——流水优化》
《Ascend C算子性能优化实用技巧02——内存优化》

下面进入第三期内容：Ascend C搬运优化，您将了解到以下优化技巧：

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深入解析Ascend C算子开发与性能优化的最佳实践——基于C++的高效开发流程及调优策略
qq_38334677的博客
09-24 248
在AI计算领域，算子（Operator）是神经网络的基本构件。每一个算子都代表着一个特定的数学运算，贯穿整个深度学习模型的推理与训练过程。因此，算子开发的效率和性能，直接决定了AI模型的运行速度与效果。Ascend C作为昇腾AI处理器专门提供的算子开发框架，使得开发者能够为昇腾硬件设计高效的算子。然而，开发一个功能完善且性能出色的算子并非易事。这不仅要求开发者具备扎实的C++编程能力，还需要深入理解昇腾AI处理器的硬件架构，并能够对算子进行持续的性能优化。
深入解析Ascend C算子开发中的性能分析与优化工具——基于C++的高效代码性能调优流程
qq_38334677的博客
09-24 169
Ascend C算子开发中，性能优化的核心在于数据驱动的分析与调优。通过上板Profiling和仿真流水图，开发者可以获取详细的性能数据，清楚地看到算子的执行细节与瓶颈点。只有通过这些数据的支撑，开发者才能做出有针对性的优化决策，最大化地提升算子的计算效率。希望本文能够帮助开发者更好地掌握性能分析工具的使用方法，并在实际算子开发中，借助这些工具进行深入的性能调优，从而实现高效、稳定的算子开发流程。
【2024CANN训练营第二季】Ascend C API接口
JeffDing
10-18 773
Ascend C算子采用标准C++语法和一组类库API进行编程，开发者根据自己的需求选择合适的API。Ascend C API的操作数据类型：Tensor类型类库API高阶API基础API普通数据搬运2级接口：适用于连续数据搬运普通数据搬运0级接口：适用于连续和不连续搬运。
2023CANN训练营第2季————Ascend C算子Tiling切分原理与实战
weixin_54022960的博客
01-01 1507
使用Ascend C进行昇腾AI芯片算子开发，开发者仅需要把关注点放在数据切分和计算逻辑实现上。固定shape算子切分相对简单，动态shape的算子需要如何去实现呢？本篇笔记从复习切分的基本概念出发，讲述了一种动态shape的切分方法，并编程进行了验证。
Ascend C算子性能优化实用技巧05——API使用优化
m0_71340392的博客
11-15 1119
对于Matmul得到的结果矩阵C(m, n)，若后续需要和GM上的矩阵D(m, n)进行Add操作，则可以在GetTensorC接口或者IterateAll接口的GM通路上，将enAtomic参数设为1，开启AtomicAdd累加操作，在搬出矩阵C到GM时，矩阵C的结果将直接累加到矩阵D的GM地址上，从而实现与矩阵D的Add操作。Counter模式下，只需要设置mask为所有参与计算的元素个数15000，然后直接调用Add指令，即可完成所有计算，不需要繁琐的主尾块计算，代码较为简练。
Ascend C算子性能优化实用技巧04——Tiling优化
songkdnuabwd的博客
09-25 1046
Ascend C是CANN针对算子开发场景推出的编程语言，原生支持C和C++标准规范，兼具开发效率和运行性能。使用Ascend C，开发者可以基于昇腾AI硬件，高效的实现自定义的创新算法。目前已经有越来越多的开发者使用Ascend C，我们将通过几期“Ascend C算子性能优化”专题分享，围绕开发者最为关心的算子性能优化环节，介绍Ascend C算子常用的优化技巧，帮助开发者自主构建出更优性能的算子。
Ascend C算子性能优化实用技巧01——流水优化
m0_71340392的博客
08-27 1489
围绕开发者最为关心的算子性能优化环节，介绍Ascend C算子常用的优化技巧，帮助开发者自主构建出更优性能的算子。
Ascend C算子性能优化实用技巧02——内存优化
m0_71340392的博客
08-29 1235
算子实现中涉及多次vector计算，且前一次计算输出是后一次计算输入的情况下，可将前一次计算输出暂存在UB（Unified Buffer）上直接作为下一次计算的输入，不需要将前一次的计算输出从UB搬运到GM后再从GM搬运到UB。使用UB Buffer融合方式后，在UB上进行连续vector计算时，前一次的结果可直接作为后一次计算的输入，继续在UB上进行计算，不需要中间的搬进搬出，只需在开始计算时将源操作数搬运到UB，以及全部计算结束后将最终结果从UB搬运到GM，共2次搬进搬出。
Ascend C算子开发——学习笔记
weixin_53245193的博客
07-04 1109
定义Ascend C算子入口函数。
c语言第一个小游戏：贪吃蛇小游戏06
dhdhshshw2的博客
05-13 2557
该代码实现了一个简单的贪吃蛇游戏，使用C语言和curses库进行开发。主要功能包括蛇的移动、方向控制、游戏界面的绘制以及碰撞检测。蛇的移动通过链表结构实现，每个节点代表蛇的一个身体部分。方向控制通过键盘输入实现，支持上下左右四个方向。游戏界面通过curses库绘制，蛇的身体用[]表示，边界用|和--表示。代码还优化了方向控制，防止蛇直接反向移动。游戏通过多线程实现，一个线程负责刷新游戏界面，另一个线程负责处理键盘输入。当蛇撞到边界时，游戏会重新初始化。整体代码结构清晰，功能完整，适合初学者学习和理解贪吃蛇游
（C语言自用）指针与结构体的注意事项
ZCollapsar的博客
05-14 413
1.while是先进行循环，后判断条件2.注意冒泡排序的升序和降序3.进入函数之后注意数组地址的变化4.使用函数进行两个int整数交换时，注意指针。第一个swap函数交换的是指针本身（即指针变量的值），而不是指针所指向的值，如果想通过地址的交换调换值的顺序必须使用第二种方法，使用二级指针。如果想达到交换值的效果也可以直接使用第三种swap函数。5.注意数组的加减6. 申请的内存一定要free掉，特别是局部变量申请的。这道题纯纯有毛病，硬蹭malloc函数。想要做到返回这个数很简单，直接return n;就可
树莓派4 yolo 11l.pt性能优化后的版本
caoyongsheng的博客
05-12 563
使用低分辨率摄像头；使用轻量级 YOLO 模型；减少不必要的绘图和文本处理；避免重复内存分配。如果你希望我帮你进一步优化（如添加多线程、支持 GPU 加速、保存视频等），也可以继续告诉我！
Java线程池（Thread Pool）性能优化解析
专栏
05-16 623
在高性能、高并发的Java应用开发中，线程池是提升系统响应速度和稳定性的关键组件。本文深入探讨了Java线程池的性能优化策略，帮助开发者构建更高效的并发应用。首先，回顾了线程池的核心参数，如corePoolSize、maximumPoolSize、keepAliveTime等，并介绍了Executors工具类提供的常用线程池工厂方法。接着，分析了线程池性能瓶颈的常见原因，包括线程创建与销毁开销、任务队列选择不当、线程数配置不合理、拒绝策略影响以及任务自身性能问题。针对这些瓶颈，提出了优化策略，如合理配置线程
Unity3D Overdraw性能优化详解
Thomas_YXQ的博客
05-16 597
Overdraw 优化的核心是。
ThingsBoard使用Cassandra部署时性能优化
AldrichEugene
05-13 156
ThingsBoard在使用Cassandra部署时,如果遇到大数据量的一些优化
小结：网页性能优化
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weixin_44719499的博客
05-16 569
使用Webpack/Rollup移除未使用的代码。ImageOptim**）或CDN自动优化。）压缩JS/CSS。
从 Vue3 回望 Vue2：性能优化内建化——从黑盒优化到可控编译
Wannaer的博客
05-16 710
Block（块） = 一次更新中可能会变化的子树。每发现一个有动态内容的区域，就调用；所有动态子节点挂到这个 block 里；静态内容提升出去，不参与这个 block；最终只对 block 内部做 diff，跳过整块静态区域。Block Tree 是 Vue3 编译阶段为模板结构生成的“更新分区”；每个openBlock标记了一个更新边界；静态内容被提前 hoist 出 block，避免反复 diff；最终实现“只更新必要部分”，大幅提升性能；
Java线程池性能优化全解析：从配置到实践
专栏
05-13 857
线程池的配置与优化是提升系统性能的关键。首先，合理设定核心线程数、最大线程数和任务队列类型，根据任务类型（CPU密集型或IO密集型）调整参数。其次，选择合适的拒绝策略，如默认的AbortPolicy或自定义策略。任务分类与线程池隔离有助于避免资源竞争，高优先级任务应单独配置线程池。动态监控通过ThreadPoolExecutor的API或集成JMX等工具实现，实时采集线程池指标。性能优化策略包括动态调整参数、避免过度使用线程池、自定义线程池和伪共享优化。实践建议包括基准测试、异常处理和资源管理。最终目标是通
Qt应用程序启动时的一些思路：从单实例到性能优化的处理方案
qianniulaoren的博客
05-13 746
Qt应用程序启动时的一些思路：从单实例到性能优化的处理方案
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