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昇腾NPU(Neural Processing Unit)作为华为自研的AI加速器,其架构设计体现了"软件定义硬件"与"硬件加速软件"的双向协同哲学。本文基于我十三年的芯片设计经验,深度解构昇腾达芬奇架构从抽象硬件模型到物理实现的完整技术栈。我们将揭示AI Core内部的Cube计算单元如何通过脉动阵列实现矩阵计算的硬件化,多级存储体系如何打破冯·诺依曼瓶颈,以及指令调度系统如何实现计算与搬运的完
在昇腾AI生态中,Ascend C算子开发是释放NPU硬件潜力的核心技术路径。本文基于13年异构计算实战经验,首次系统化呈现从零环境配置到完整算子部署的全链路实战指南。通过手把手构建向量加法(VecAdd)算子,深入剖析核函数设计内存层次管理编译部署流程三大核心环节,结合实测数据展示从C++代码到NPU指令的完整转换过程。文章包含5个Mermaid架构图、完整可运行代码示例及性能对比数据,为开发者
本文系统介绍了昇腾AI生态中AscendC算子开发的全流程实践。内容涵盖:1)技术原理,解析AscendC架构设计理念与NPU内存层次;2)实战指南,从环境配置到完整VecAdd算子实现,包含核函数设计、编译部署等关键步骤;3)性能优化方法,分享13年异构计算经验总结的5级优化策略;4)企业级案例,展示推荐系统推理场景的10倍性能提升实践;5)学习资源,提供官方文档、社区工具和版本兼容性参考。通过
本文系统介绍了昇腾AI生态中AscendC算子开发的全流程实践指南。主要内容包括:1)技术原理部分详细解析AscendC的NPU编程范式、达芬奇架构内存层次和核心编程模型;2)实战部分从环境配置到完整算子部署,通过向量加法案例展示核函数设计、内存管理和编译流程;3)高级应用部分分享企业级优化经验,包括性能调优、多核负载均衡和混合精度计算;4)提供官方文档索引和学习路径建议。文章包含完整代码示例、性
本文深入解析华为昇腾NPU架构设计,揭示其突破冯·诺依曼瓶颈的创新实践。文章从达芬奇架构的Cube计算单元入手,剖析16×16脉动阵列如何实现硬件级矩阵运算加速,通过六级存储层次(HBM到寄存器)和NC1HWC0数据格式优化内存访问。实战部分展示如何利用AscendC编程实现85%以上的计算效率,包括双缓冲、内存对齐等关键技术。在大规模集群优化方面,提出三级分片策略解决千亿参数模型的显存挑战。最后
本文深入剖析了PyTorch与昇腾AI处理器(NPU)的底层互操作机制,重点介绍了torch_npu框架中td::mm::内存管理器的核心技术。通过三级缓存策略和四维调度机制,实现了张量内存的高效管理,将内存拷贝开销降低95.8%。文章详细展示了从Python层到NPU指令的完整调用链路,包含算子注册、内存管理和计算图转换三大核心技术,并提供了可运行的自定义矩阵乘法算子实现示例。实测数据显示,优化
本文系统阐述了深度学习核心算子矩阵乘法在昇腾NPU上的全链路优化方法。作者基于13年高性能计算经验,详细解析了从数学原理到硬件映射的优化体系,重点介绍了CANN软件栈通过分块策略、流水线并行和内存层级优化将NPU计算单元利用率从25%提升至85%的关键技术。文章包含完整的AscendC MatMul算子实现流程,涵盖基础实现到极致优化的五个阶段,并分享了千亿参数大模型训练中的典型性能陷阱解决方案。
/ 分块参数// Q/O 的行块大小// K/V 的行块大小// d_k// 辅助函数:计算元素个数本文通过实现一个高性能 Attention 算子,展示了 Ascend C 在复杂 AI 计算中的强大能力。它不仅是“写算子”的工具,更是理解硬件、驾驭并行、优化数据流的思维训练场。随着 CANN 8.0 对 Ascend C 的持续增强(如自动 tiling、图算融合),开发者将能以更少代码获得更
编译 Ascend C 代码为.so;使用Custom算子接口注册:Ascend C 作为连接开发者与昇腾硬件的桥梁,虽有一定学习曲线,但其带来的性能收益是巨大的。掌握 Ascend C,不仅意味着能开发高效 AI 算子,更是深入理解现代 AI 芯片架构的关键一步。本文通过多个实例展示了 Ascend C 的基本用法,但实际工业级算子(如 FlashAttention、GroupNorm)更为复杂
本文系统探讨了昇腾NPU达芬奇架构中的内存优化策略。基于实测数据,揭示了GlobalMemory、UnifiedBuffer、L1Cache三级存储体系200倍的访存延迟差异,并提出了完整的优化方法论。文章首先剖析了内存层次设计原理,包括Bank访问模式、访存延迟模型等关键技术;随后展示了从基础数据搬运到矩阵乘Tiling的实战优化,通过异步DMA、双缓冲等技术可实现2.5倍性能提升;最后聚焦LL