全面解析基于C语言的Ascend NPU域算子开发与调试方法：深度讲解DumpTensor与printf调试技巧

最新推荐文章于 2025-02-15 20:39:01 发布
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分类专栏： 华为昇腾 Ascend C的算子开发系统学习 文章标签： c语言 人工智能 开发语言
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全面解析基于C语言的Ascend NPU域算子开发与调试方法：深度讲解DumpTensor与printf调试技巧

在现代深度学习和AI应用的开发中，算子的高效开发和调试是确保模型性能和正确性的关键步骤。特别是在Ascend AI计算平台中，算子的开发与调试不仅仅限于CPU域，在NPU域的调试与优化同样至关重要。NPU（Neural Processing Unit）能够加速AI模型的执行，然而，在高性能计算的环境中调试代码并不像在CPU域那样简单。因此，掌握NPU域上的调试方法是AI开发者不可或缺的技能。

本文将详细探讨如何使用DumpTensor和printf调试技术在NPU域上板调试自定义算子。我们将通过示例代码讲解这些工具的使用方法，并探讨如何收集与分析NPU的性能数据，从而进一步优化算子的执行效率。

一、NPU域算子开发与调试的概述

NPU域上的调试是针对AI加速硬件上运行的自定义算子进行的深度分析和优化。与CPU域的调试不同，NPU域的调试工具更加专注于硬件层面的数据采集和计算分析。通过这些工具，开发者能够验证自定义算子的功能正确性、分析执行性能，并进行精细的性能调优。

1. NPU域调试的重要性

与CPU相比，NPU拥有

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深入解析基于C语言的Ascend算子开发与调试方法：从gdb到printf的全面详解
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09-22 217
在Ascend平台上，算子开发是AI应用实现的基础。算子是一种在模型推理和训练过程中执行特定计算的功能模块。与一般的软件开发不同，AI算子的开发涉及大量的矩阵运算和复杂的数据处理逻辑。因此，算子的正确性和性能显得尤为重要。为了确保算子的正确性，Ascend提供了一个强大的调试工具链，让开发者能够通过CPU域和NPU域调试不同层面的细节。在CPU域，调试侧重于验证算子的计算精度和逻辑正确性，而在NPU域，则注重性能优化。在Ascend AI平台上进行算子开发与调试，是一个涉及多个技术环节的复杂过程。
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基于Atlas进行项目-step3.2 算子开发-2：基于Atlas-310等NPU系列AI芯片实现自定义算子开发（Tensor与Kernel的区别）。
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这个地方和tensorflow是一样的，我们可以理解为我们定义水管的形状。ctx = tvm.context("cce", 0) # 使用 llvm 进行模拟func = tvm.build(schedule, [data_1, data_2, op_result], target="cce") # 修改为 llvm这里有几个注意的点。首先是tvm.contest（）这个是决定你用NPU跑还是用CPU跑你的图的。
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自定义算子高性能开发 在计图中，一共有三种方法来开发自定义的算子: 使用元算子进行组合。 使用Code算子开发自定义算子。 使用计图编译器编译自定义的模块和custom op。 其中，元算子开发是最为简单的， 但不免有些情况存在元算子表达能力不足。可以使用Code算子进行开发，Code算子在保持了开发的便捷性，还具有很高的可定制性和性能。和方法3相比，Code算子的开发更加简单，非常适合用户构建模型中的创新算子。 本文主要介绍Code算子，关于元算子和自定义模块，参考文档： • 使用元算子开发卷积 • 使
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在华为OD机试和AI算子开发的实际项目中，掌握Kernel直调算子开发及其运行验证流程是必不可少的技能。通过本文的详细解析，我们从环境准备、算子实现、CPU/NPU侧运行验证等多个方面，对这一技术进行了深入探讨。通过CPU侧和NPU侧的运行验证，开发者可以确保算子的正确性与高效性，并在不同硬件平台上测试算子的性能表现。尤其是在华为的Ascend AI处理器上，利用AscendCL API与Kernel Launch接口，可以充分发挥NPU的计算能力，帮助开发者实现更高效的算子优化与调试。
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*核函数（Kernel Function）是Ascend C算子设备侧实现的入口。**在核函数中，需要为在一个核上执行的代码规定要进行的数据访问和计算操作，当核函数被调用时，多个核都执行相同的核函数代码，具有相同的参数，并行执行。Ascend C允许用户使用核函数这种C/C++函数的语法扩展来管理设备端的运行代码，用户在核函数中进行算子类对象的创建和其成员函数的调用，由此实现该算子的所有功能。核函数是主机端和设备端连接的桥梁。// 核函数实现// 初始化函数，获取处理的输入输出地址，完成内存初始化。
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Nothing
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一、概述 二、CPU域调试 三、NPU域调试
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npu执行ai应用时，npu上进行加速，此时其可相当于devices设备，host侧提供数据，host内存相当于cpu内存、global memary。Spmd模型 需要处理的数据拆分并发布在多个计算核心（ai core）上运行多个ai core 共享的相同的指令代码 block_idx不同。计算单元 AI核心中的执行单元包括Cube、Vector和Scalar，它们是不同类型数据的计算单元。网络中每一个算子根据算子类型进行算子实现的匹配，相同类型的算子的实现逻辑相同。不同流水任务之间存在数据依赖。
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