昇腾AI处理器软件栈--神经网络软件架构

昇腾AI软件栈为神经网络应用提供从模型到执行的快速转化路径。它包括流程编排器、数字视觉预处理模块、张量加速引擎等组件,实现模型优化与硬件资源的有效调度。
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为完成一个神经网络应用的实现和执行,昇腾AI软件栈在深度学习框架到昇腾AI处理器之间架起了一座桥梁,为神经网络从原始模型,到中间计算图表征,再到独立执行的离线模型提供了快速转化的捷径。昇腾AI软件栈围绕离线模型的生成、加载和执行,聚集了流程编排器、数字视觉预处理模块、张量加速引擎、框架管理器、运行管理器和任务调度器等功能块形成了一个完整的功能集群。

  • 流程编排器负责完成神经网络在昇腾AI处理器上的落地与实现,统筹了整个神经网络生效的过程。

  • 数字视觉预处理模块在输入之前进行一次数据处理和修饰,来满足计算的格式需求。

  • 张量加速引擎作为神经网络算子兵工厂,为神经网络模型源源不断提供功能强大的计算算子。

  • 框架管理器将原始神经网络模型转换成昇腾AI处理器支持的形态,并且将转换的模型与昇腾AI处理器相融合,引导神经网络运行并高效发挥出性能。

  • 运行管理器为神经网络的任务下发和分配提供了各种资源管理通道。

  • 任务调度器作为一个硬件执行的任务驱动者,为昇腾AI处理器提供具体的目标任务。运行管理器和任务调度器联合互动,共同组成了神经网络任务流通向硬件资源的大坝系统,实时监控和有效分发不同类型的执行任务。

总之,整个神经网络软件为昇腾AI处理器提供一个软硬件结合且功能完备的执行流程,助力相关AI应用的开发。

作者:Torrenza

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### 华为ICT大赛与昇腾AI技术的结合 华为ICT大赛是华为公司面向全球高校学生举办的年度赛事,旨在推动信息与通信技术(ICT)领域的人才培养,涵盖多个技术方向,包括路由交换、云计算、大数据、人工智能等。近年来,随着人工智能技术的快速发展,昇腾AI(Ascend AI)作为华为全栈全场景AI解决方案的核心组成部分,已成为大赛中的重要赛题方向之一[^1]。 在华为ICT大赛中,昇腾AI相关赛题通常围绕Ascend系列AI处理器、MindSpore AI计算框架以及ModelArts开发平台展开。参赛者需要掌握基于昇腾架构的模型训练、推理优化、算子开发及端边云协同部署等技能[^1]。比赛内容可能包括使用MindSpore进行神经网络建模、利用CANN(Compute Architecture for Neural Networks)进行底层性能调优,以及在Atlas系列硬件上实现AI应用落地。 ```python # 示例:使用MindSpore定义一个简单的神经网络模型(适用于昇腾AI处理器) import mindspore.nn as nn from mindspore import context # 配置运行环境为昇腾AI处理器 context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="Ascend") class SimpleNet(nn.Cell): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() self.dense1 = nn.Dense(784, 128) self.relu = nn.ReLU() self.dense2 = nn.Dense(128, 10) def construct(self, x): x = self.dense1(x) x = self.relu(x) x = self.dense2(x) return x network = SimpleNet() print("Neural network built for Ascend AI processor.") ``` 参赛者还需熟悉华为提供的开发者工具链,如MindStudio用于AI应用开发与调试,能够完成从数据预处理到模型部署的全流程任务。通过该赛事,学生不仅可以提升对国产AI软硬件体系的理解,还能增强解决实际工程问题的能力[^1]。 ### 赛事意义与人才培养 华为ICT大赛中引入昇腾AI赛道,有助于推动自主可控AI技术生态的建设。通过竞赛形式,激发高校学生对国产AI芯片和框架的学习热情,促进产教融合,为国家在人工智能领域的战略发展储备高端人才[^1]。
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