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CANN黑科技解密?昇騰AscendC編程語言—極簡易用的算子開發(fā)體驗?

AI應用的大腦是神經網絡,而構成神經網絡的基石是一個個算子。為了讓開發(fā)者的網絡在昇騰硬件上高效運行,昇騰異構計算架構CANN(Compute Architecture for Neural Networks)提供了豐富的高性能算子庫,包括神經網絡庫、線性代數(shù)計算庫等,高性能算子數(shù)量達到1400+。有了高性能算子庫的支撐,主流神經網絡可輕松在昇騰硬件上高效運行。

但隨著人工智能的爆發(fā)式增長,算法更新層出不窮,固定的高性能算子庫可能無法完全滿足開發(fā)者的多樣化創(chuàng)新需求,為了讓開發(fā)者提出的創(chuàng)新算法能夠在硬件上運行起來,自定義算子開發(fā)的能力必不可少。

但算子開發(fā)是個復雜的工程,需要考慮眾多因素,包括語言學習成本、功能邏輯的實現(xiàn)、硬件指令的適配、以及算子運行精度與性能的達標等等。往往一個經驗豐富的算法專家開發(fā)一個高性能的算子都要耗時數(shù)周甚至更長的時間。

算子開發(fā)總體流程

為提升算子開發(fā)效率,降低算子開發(fā)成本,昇騰推出了面向算子開發(fā)場景的昇騰Ascend編程語言。昇騰Ascend編程語言原生支持C和C++標準規(guī)范,最大化匹配用戶開發(fā)習慣;通過多層接口抽象,屏蔽了底層硬件差異;通過自動并行計算等關鍵技術,在保證性能的同時大大降低算子開發(fā)門檻。另外,昇騰Ascend提供了孿生調試功能,大大縮短了算子調測時間。

昇騰Ascend C編程語言在異構計算架構CANN中的位置

多層級高性能類庫接口

工欲善其事,必先利其器。為簡化開發(fā)邏輯,昇騰Ascend支持結構化核函數(shù)編程,提供了面向不同場景的高性能類庫接口。開發(fā)者僅需通過類庫接口的組裝調用,即可輕松實現(xiàn)高性能算子。

昇騰Ascend C提供的類庫接口

AI應用領域廣泛,開發(fā)者的背景與需求也各不相同。為滿足不同層級開發(fā)者的訴求,昇騰Ascend針對計算接口和數(shù)據(jù)搬移接口,進行了分層分級,讓開發(fā)者可以根據(jù)自身需求選擇合適的接口。

針對計算類接口,當前昇騰Ascend支持三個層級,其中級數(shù)越低,自由度越高,更易于表達復雜場景所需功能;級數(shù)越高,接口的封裝度越高,更易于表達常用語義,使用起來也更簡單。

計算接口分層分級與示例

針對搬移類接口,昇騰Ascend C將不同類型物理內存間的數(shù)據(jù)搬移抽象為一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)搬運接口,通過參數(shù)控制不同的搬運級別,從而滿足不同數(shù)據(jù)搬運場景的需求。

數(shù)據(jù)搬運接口分層分級與示例

另外,多層級的類庫接口封裝,可以更好地屏蔽不同型號硬件間的差異,輕松實現(xiàn)算子代碼對不同硬件的兼容。

自動并行計算

多層級的類庫接口可以讓開發(fā)者輕松實現(xiàn)算子的算法邏輯,達成預期功能。但一個好的算子,計算效率也是必須考慮的重要指標。眾所周知,將任務并行處理是提高計算效率的關鍵手段,但AI處理器的內存層次結構比較復雜、數(shù)據(jù)通路多,數(shù)據(jù)之間的依賴關系復雜,這種場景下,并行計算之間的流水如何排布,各任務間的數(shù)據(jù)同步如何實現(xiàn),往往是比較困難的。

為了方便開發(fā)者實現(xiàn)高效的并行計算,昇騰Ascend采用SPMD(Single-Program Multiple-Data)并行模式,開發(fā)者僅需關注一個計算核心上的算子程序實現(xiàn),程序調用時,可自動啟動N個運行實例(我們稱之為Block),每個實例都可部署到不同的計算核心上執(zhí)行。由此,大大簡化了開發(fā)者在多個計算核心上的并行編程邏輯。

單程序多數(shù)據(jù)SPMD并行計算

在算子邏輯實現(xiàn)上,昇騰Ascend C基于流水線并行的編程范式,將算子核心邏輯劃分為“搬入、計算、搬出”,開發(fā)者只需聚焦實現(xiàn)“搬入、計算、搬出”內容,程序運行時,系統(tǒng)會自動將核內數(shù)據(jù)進行分片,每一片數(shù)據(jù)都專注完成單一功能,實現(xiàn)計算性能最大化。

核內多片數(shù)據(jù)流水線并行調度

孿生調試

昇騰Ascend提供的多層級類庫接口以及自動并行計算功能,給開發(fā)者提供了輕松高效的編碼體驗。但在上一代算子開發(fā)的整個流程中,代碼編寫的時間往往僅占不到30%,剩下70%多的時間都在進行功能與性能調試,好的調試能力對提升端到端開發(fā)效率的重要性不言而喻。

開發(fā)時間占比示例

那為什么算子調試如此耗時呢?究其主要原因,一方面是由于NPU環(huán)境下本身調試困難,另一方面是因為編程過程隱藏了并行細節(jié),導致同步死鎖、地址越界、數(shù)據(jù)溢出等問題難定位。

為提升算子調試效率,昇騰Ascend C提供了孿生調試能力,開發(fā)者既可以在CPU域進行調試調優(yōu),又可以在NPU域進行調優(yōu)驗證,通過CPU域與NPU域相結合的方式,降低調試難度,提升調試效率。

在CPU域,開發(fā)者可通過業(yè)界標準C++工具GCC編譯器進行編譯,并通過GDB通用調試工具進行單步調試,精準驗證程序執(zhí)行流程是否符合預期。另外,昇騰Ascend還提供了主動Bug分析工具,方便開發(fā)者快速進行問題定位;在NPU域,昇騰Ascend C提供了仿真調試能力與上板調試能力,開發(fā)者可以通過仿真調試的Profiling流水圖、指令日志以及數(shù)據(jù)日志,精準進行性能調優(yōu),也可以通過上板調試進行真實行為的驗證。孿生調試的能力,在提升算子調試效率的同時又可保證精度與性能的達標。

昇騰Ascend C孿生調試

人工智能蓬勃發(fā)展,算法創(chuàng)新層出不窮。昇騰Ascend編程語言通過易上手、高性能、易調測的優(yōu)勢,為開發(fā)者的創(chuàng)新算法更輕松高效地運行奠定了基石,讓基于昇騰的AI創(chuàng)新更加簡單。

昇騰Ascend C算子開發(fā)快速體驗


文章題目:CANN黑科技解密?昇騰AscendC編程語言—極簡易用的算子開發(fā)體驗?
本文路徑:http://m.5511xx.com/article/ccshijh.html