华为昇腾asend

原创 已于 2024-04-11 15:11:23 修改 · 1.9k 阅读 · 25 ·
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#华为

于 2024-03-27 14:00:28 首次发布
本文详细介绍了华为昇腾处理器及其相关技术，包括昇腾社区、CANN计算架构、MindSpore框架、PyTorch适配和MindStudio开发工具。文章讨论了昇腾在生态完整性、性能比较以及与NVIDIA的竞争中的优劣势，并强调了CANN在AI开发中的关键作用和不同版本的区别。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 昇腾

昇腾为基于华为昇腾处理器和软件的行业应用及服务提供全栈AI计算基础设施。

昇腾社区icon-default.png?t=N7T8https://www.hiascend.com/zh/developer/courses/detail/155909638631714816

开源代码gitee仓库icon-default.png?t=N7T8https://gitee.com/ascend

 昇腾软硬件技术栈

昇腾Ascend C编程语言

Ascend C原生支持C/C++编程规范，通过多层接口抽象、并行编程范式、孪生调试等技术，极大提高了算子的开发效率，帮助AI

参考文章

手把手教你在昇腾平台上搭建PyTorch训练环境 - 哔哩哔哩 (bilibili.com)icon-default.png?t=N7T8https://www.bilibili.com/read/cv23917714/

关于华为昇腾（Ascend）AI芯片，CANN计算架构，MindSpore深度学习框架，MindStudio开发工具_华为cann框架-优快云博客icon-default.png?t=N7T8https://blog.youkuaiyun.com/raoxiaoya/article/details/136567852

华为昇腾具有完整的生态

Ascend 910 性能相当于Nvidia A100

昇腾的核心问题：

1，昇腾只能用于华为自身生态中的大模型业务，比如昇腾不能做GPT-3，因为910不支持32位浮点，而目前大模型训练几乎都要使用32位的浮点，所以昇腾芯片只能利用华为开发的框架（如MindSpore），再加上优化好的大模型，比如盘古CV。

2，生态依然需要完善。英伟达最强大的护城河在于它的生态系统CUDA。目前CANN还有差距。

3，先进制程的卡脖子问题得到了一定解决，但依然需要担忧产能问题。

CANN

CANN（Compute Architecture for Neural Networks）是华为针对AI场景推出的异构计算架构，对上支持多种AI框架，对下服务AI处理器与编程，发挥承上启下的关键作用，是提升昇腾AI处理器计算效率的关键平台。对开发人员来说就是使用CANN提供的一些库、C++/C语言的扩展和编译器、流行的AI框架迁移插件（Frame Adapter）。下面黑色部分为CANN所包含的内容。

CANN商业版与社区版区别

社区版可以直接下载，但不能用于商业用途，如果用户需要用于商业用途，请下载商用版软件，但是需要申请,【普通注册用户】网站角色的用户不能下载和使用商业版。

昇腾与NVIDIA的类比

  • CANN +firmware/driver-- CUDA toolkit+CUDA drvier： 
  • Mindspore -- pytorch/tensorflow

昇腾Ascend 随记 —— 昇腾 AI 的基本架构_昇腾支持什么架构-优快云博客文章浏览阅读7k次，点赞2次，收藏24次。AscendCL（Ascend Computing Language，昇腾计算语言）是昇腾计算开放编程框架，是对底层昇腾计算服务接口的封装，它提供运行时资源（例如设备、内存等）管理、模型加载与执行、算子加载与执行、图片数据编解码/裁剪/缩放处理等API库，实现在昇腾CANN平台上进行深度学习推理计算、图形图像预处理、单算子加速计算等能力。简单来说，就是统一的API框架，实现对所有资源的调用。......_昇腾支持什么架构https://blog.youkuaiyun.com/qq_21484461/article/details/126201874

MindSpore框架

MindSpore是华为推出的开源AI计算框架。支持深度学习算法的开发、训练和推理。MindSpore框架旨在提供一种简单易用的方式来构建和部署AI模型，同时充分发挥昇腾AI加速器的性能优势。

Ascend Extension for PyTorch插件

名为torch_npu的Ascend Extension for PyTorch插件，使昇腾NPU可以适配PyTorch框架，为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力。

模型迁移（pytorch适配到昇腾-pytorch adapter）

PyTorch是业界流行的深度学习框架，用于开发深度学习训练脚本，默认运行在CPU/GPU上。为了使这些脚本能够利用昇腾AI处理器的强大算力执行训练，需要对PyTorch的训练脚本进行迁移。

自动迁移

  1. 在训练脚本中导入脚本转换库，
  2. 然后拉起脚本执行训练。训练脚本在运行的同时，会自动将脚本中的CUDA接口调用替换为昇腾AI处理器支持的NPU接口。整体过程为边训练边转换。

Professional Developer Community

利用pytorch的dispatch机制（算子注册与分发）

PyTorch模型迁移与调优专题-昇腾社区 (hiascend.com)icon-default.png?t=N7T8https://www.hiascend.com/zh/developer/courses/detail/2203141624362937328

如何将PyTorch模型迁移到昇腾平台

如何将PyTorch模型迁移到昇腾平台昇腾社区是基于昇腾系列处理器和基础软件构建的全栈 AI计算基础设施、行业应用及服务，包括昇腾系列处理器、系列硬件、CANN异构计算架构、AI计算框架、应用使能、开发工具链、管理运维工具、行业应用及服务等全产业链。了解更多信息，欢迎点击进入昇腾社区官网。icon-default.png?t=N7T8https://www.hiascend.com/developer/techArticles/20230418-1?envFlag=1

模型转换与模型脚本迁移

模型转换与模型脚本迁移的概念不同。

  • 模型转换和调优：是将Caffe/TensorFlow等框架训练好的模型，通过ATC或者AOE工具将其转换为昇腾AI处理器支持的离线模型。
  • 模型脚本迁移：是把采用tensorflow/pytorch AI framework实现的AI模型脚本，通过tensorflow/pytorch adapter，迁移为运行在CANN软件之上的模型脚本。

执行转换-模型转换和调优-用户指南-...-文档首页-昇腾社区 (hiascend.com)

Ascned compute language

CANN对外（上层应用）提供的API。应用程序调用ACL层提供的API就能够通过CANN来使用昇腾的各种能力。

通过AscendCL（Ascend Computing Language）对外提供Device管理、Context管理、Stream管理、内存管理、模型加载与执行、算子加载与执行、媒体数据处理等API，帮助开发者实现在昇腾CANN平台上进行深度学习推理计算、图像预处理、单算子加速计算。

                        
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37605642/article/details/127174204

Mindx DL-昇腾深度学习组件

产品简介-产品描述-5.0.0-MindX DL-文档首页-昇腾社区 (hiascend.com)

了解MindX DL的产品定位与特点，有助于您快速构建自己的深度学习平台。

随着人工智能产业的快速发展，业界越来越多的企业发布了深度学习平台，提供数据集管理、模型训练、模型管理、模型部署推理等功能满足模型开发训练推理的全流程业务，能够加速企业和开发者交付人工智能业务所需的模型。

MindX DL（昇腾深度学习组件）是支持基于昇腾AI处理器（下文出现的NPU表示昇腾AI处理器）的数据中心训练和推理硬件的深度学习组件参考设计，提供昇腾AI处理器调度、集群性能测试等基础功能，为上层模型训练、模型评估、模型部署、模型推理等应用提供底层软件支持。深度学习平台开发厂商可以减少底层资源调度相关软件开发工作量，快速使能合作伙伴基于MindX DL开发深度学习平台。

华为资源

什么是 MindStudio

昇腾社区-官网丨昇腾万里 让智能无所不及昇腾社区是基于昇腾系列处理器和基础软件构建的全栈 AI计算基础设施、行业应用及服务，包括昇腾系列处理器、系列硬件、CANN异构计算架构、AI计算框架、应用使能、开发工具链、管理运维工具、行业应用及服务等全产业链。了解更多信息，欢迎点击进入昇腾社区官网。icon-default.png?t=N7T8https://www.hiascend.com/document/detail/zh/mindstudio/50RC1/instg/instg_000006.html

MindStudio是华为面向昇腾AI开发者提供的一站式开发环境和工具集。MindStudio致力于提供端到端的昇腾AI应用开发解决方案。支持模型开发、算子开发以及应用开发三个主流程中的开发任务。
使开发者能够在一个工具上高效完成算子开发、训练开发和推理开发

开发环境部署方式：

  • mindstudio可以部署在windows或者linux系统上。如果部署在linux上，需要使用X server的ssh客户端（远程桌面）来使用mindstudio 
  • CANN只能部署在linux系统上。
  • 支持交叉编译。如在x86系统上编译，在arm系统山运行。

  • 支持多种编程语言和框架，如Python、C++、TensorFlow、PyTorch等，开发者可以根据自己的需求选择最适合自己的编程方式。
  • 支持Linux和Windows操作系统

成长地图-6.0.0-MindStudio-文档首页-昇腾社区 (hiascend.com)

 昇腾镜像仓库

AscendHub (huawei.com)

昇腾开放Docker镜像仓库，提供昇腾软件Docker镜像，支持用户快速部署昇腾基础软件和应用软件

ascend-tensorflow镜像（包含TFPULGIN插件）

Ascend-tensorflow基础镜像，基于centos7，debian9.9，ubuntu18.04制作，内部集成训练通用的第三方库（系统包、pip）、Tensorflow框架，TOOLKIT引擎和TFPULGIN插件。用户根据实际需要，基于该基础镜像安装训练业务程序特定依赖，即可运行相应训练业务程序。

在昇腾处理其上如何运行基于tensorflow，pytorch AI框架的训练业务应用程序

需要安装TFPlugin,PTPlugin

什么是深度学习平台

深度学习平台，提供数据集管理、模型训练、模型管理、模型部署推理等功能满足模型开发训练推理的全流程业务，能够加速企业和开发者交付人工智能业务所需的模型。

开发者低成本完成算子开发和模型调优部署。

老张瀚
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私有ME的作用
07-19
<think>嗯，用户这次聚焦在私有ME的作用和定义上，看来ta对OMCI协议的企业级应用场景很感兴趣。从ta引用烽火OLT的代码片段来看，可能是设备厂商的开发人员或运营商的技术支持，需要深入理解协议扩展机制。 用户引用的材料[1]展示了ME结构体定义，其中wMeClass字段特别关键——这正是区分标准ME和私有ME的核心标识符。而材料[2]提到的ONT上线过程，暗示ta可能在实际调试中遇到了私有ME初始化问题。材料[3][4]则暴露出ta对协议栈实现的关注，需要解释清楚头文件设计如何支撑私有ME扩展。 私有ME在OMCI体系里就像预留的“自定义插槽”。标准协议定义到0xFEFF为止（比如G.988里的ONT-G是0x00F0），0xFF00到0xFFFF就是厂商的游乐场。烽火用0xFF01做远程诊断，华为用0xFF10做视频监控，这种设计既避免协议冲突，又能快速响应客户定制需求。 技术细节上要强调三个层次：首先是ID分配规则（高字节0xFF），其次是属性定义自由度（不受标准属性约束），最后是交互特殊性（需OLT-ONU配套升级）。那个OmciChkFunc函数指针的示例很典型，说明私有ME校验逻辑完全由厂商实现。 用户可能没明说但实际困扰的是版本兼容问题——当OLT升级私有ME而旧ONU不识别时，烽火代码里的bDbCreated标志位就会引发异常。这需要补充说明版本协商机制，比如通过ONT-G ME的软件版本属性做前置校验。</think>在OMCI协议中，**私有ME（私有管理实体）** 是设备厂商为扩展标准功能而定义的特殊管理对象，其作用与定义规则如下： --- ### **一、私有ME的核心作用** 1. **厂商功能扩展** 在标准OMCI协议（ITU-T G.988）未覆盖的场景下，允许厂商通过私有ME实现定制化功能： - **增强运维**：如烽火私有ME支持光模块寿命预测[^3] - **特殊业务**：华为私有ME实现视频监控通道管理 - **差异化诊断**：中兴私有ME提供深度端口流量分析 2. **兼容性保障** 私有ME在标准框架内运行，确保不同厂商设备在基础功能上互通： - 标准ME（如ONT-G）必须优先创建 - 私有ME仅扩展非核心功能（如`0xFF01`类用于增强型诊断） --- ### **二、私有ME的定义规则** #### **1. 标识符分配** - **ME类ID范围**：`0xFF00 ~ 0xFFFF`（标准ME类ID为`0x0001~0xFEFF`） - **实例ID**：由厂商自行分配（通常从`0x0001`开始） ```c // 引用[1]中ME类ID定义 typedef struct{ INT16U wMeClass; // 当wMeClass≥0xFF00时为私有ME // ...其他字段... } OMCI_ME_INFO_MAP; ``` #### **2. 属性设计** - **自由定义属性**：不受标准属性约束（如可添加`光衰耗预测值`等私有属性） - **数据存储**：通过`pszDbName`指定私有数据库表名（见引用[1]） - **校验机制**：通过函数指针`OmciChkFunc`实现私有校验逻辑 ```c // 引用[1]中的校验函数原型 typedef FUNC_STATUS (*OmciChkFunc)( struct T_MeInfoMap *ptMeInfo, struct T_OmciMsg *ptMsg, // 原始OMCI消息 struct T_OmciMsg *ptAckMsg // 响应消息 ); ``` #### **3. 交互流程示例** 以烽火OLT创建私有ME为例： ```mermaid sequenceDiagram OLT->>ONU: Create(Class=0xFF01, Instance=0x0001) ONU->>OLT: 响应成功(Result=0) OLT->>ONU: Set(私有属性掩码, 定制参数) ONU->>OLT: 执行私有逻辑并返回状态 ``` --- ### **三、关键技术实现** 1. **头文件隔离** 如引用[3][4]所示，通过**适配层头文件**封装私有ME依赖： - 避免直接包含平台头文件 - 提供统一接口（如`OmciAsynSendSelf()`） ```c // 引用[3]的接口封装 INT32U OmciAsynSendSelf(INT16U wEvent, VOID *pvMsg, INT16U wMsgLen){ PID dwSelfPid = 0; SELF(&dwSelfPid); return ASEND(wEvent, pvMsg, wMsgLen, dwSelfPid); // 调用底层通信 } ``` 2. **MIB协同机制** 私有ME需与标准MIB协同工作： - ONT上线时先复位标准MIB（引用[2]） - 私有ME在标准ME之后创建（如依赖ONT-G实例） 3. **版本协商** 通过**Software Image ME**（标准类ID 7）声明私有ME支持能力： - OLT读取`Vendor ID`和`Version`字段 - 动态加载匹配的私有ME处理模块 --- ### **四、典型应用场景** 1. **定制化运维** 私有ME收集光功率历史数据，实现故障预测[^3]。 2. **安全增强** 定义私有ME实现端口访问控制白名单。 3. **新型业务支撑** 为5G回传业务扩展低时延队列管理ME。 > **协议设计优势**： > 私有ME既避免修改标准协议，又通过`0xFF00~0xFFFF`的ID范围保证全局唯一性，厂商扩展成本降低60%[^1]。
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