深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包

介绍

昇腾NPU 是华为推出的神经网络处理器，具有强大的 AI 计算能力，而 CANN 工具包则是面向 AI 场景的异构计算架构，用于发挥昇腾 NPU 的性能优势。以下是详细介绍：

昇腾 NPU

• 架构设计：采用达芬奇架构，是一个片上系统，主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。集成了多个 CPU 核心，包括控制 CPU 和 AI CPU，前者用于控制处理器整体运行，后者承担非矩阵类复杂计算。此外，还拥有 AI Core，这是真正的算力担当，通过特别设计的架构和电路实现了高通量、大算力和低功耗。
• 计算能力：AI Core 中的矩阵计算单元可高效实现矩阵相乘等运算，向量计算单元能完成向量相关运算，支持 FP32、FP16、INT32 和 INT8 等数据类型，还可顺便完成 ReLU 激活函数、池化等功能。标量计算单元则负责控制 AI Core 运行，为其他单元提供数据地址和参数计算。
• 存储单元：配备 8MB 片上 L2 Cache，用于缓存大量需复用的中间数据，提供高带宽、低延迟的数据交换和访问，降低系统功耗。同时，采用大容量片上缓冲区设计，减少数据从片外存储搬运到 AI Core 的频次，进一步降低能耗。
• 指令集：指令集设计介乎于精简指令集和复杂指令集之间，包括标量指令、向量指令、矩阵指令和控制指令等。结合了两者优势，既实现单指令功能简单和速度快，又对内存操作灵活，搬运大数据块时效率较高。

CANN 工具包

• 基本介绍：CANN 是华为针对 AI 场景推出的异构计算架构，对上支持 PyTorch、TensorFlow、昇思 MindSpore 等业界主流 AI 框架，对下使能昇腾 AI 处理器，是提升昇腾 AI 处理器计算效率的关键平台。
• 核心组件：
  • GE 图引擎：是计算图编译和运行的控制中心，提供图优化、图编译管理以及图执行控制等功能，可将不同 AI 框架的计算图转换为 Ascend 图。
  • Ascend C 算子开发语言：针对算子开发场景推出，原生支持 C 和 C++ 标准规范，通过多层接口抽象等技术，提高算子开发效率，助力开发者完成算子开发和模型调优部署。
  • AOL 算子加速库：提供丰富的深度优化、硬件亲和的高性能算子，如神经网络库、线性代数计算库等，为神经网络在昇腾硬件上加速计算奠定基础。
  • HCCL 集合通信库：基于昇腾硬件的高性能集合通信库，提供单机多卡以及多机多卡间的数据并行、模型并行集合通信方案，支持多种通信原语和算法。
  • BiSheng Compiler 毕昇编译器：提供 Host - Device 异构编程编译能力，利用微架构精准编译优化释放昇腾 AI 处理器极致性能，提供完备二进制调试信息与工具链。
  • Runtime 运行时：提供高效的硬件资源管理、媒体数据预处理、单算子加载执行、模型推理等开发接口，方便开发者构建高性能人工智能应用。
• 编程接口：提供 Ascend CL 编程接口，这是一套用于开发 AI 推理应用的 C 语言 API 库，兼具运行时资源管理、模型加载与执行、图像预处理等能力，可帮助开发者实现图片分类、目标识别等各类 AI 应用。
• 模型优化：能够自动识别运行环境计算能力，对神经网络进行自适应子图拆分和设备协同调度。支持将神经网络算子离线编译成 NPU 的专用 AI 指令序列，还可进行层间算子融合，减少 DDR 读写带宽，提升性能。同时，支持对预训练模型到端侧推理模型的自动优化，通过校准或重训练等方式实现更小更快的。

使用方法

在 PyTorch 中部署神经网络到华为昇腾 NPU（Neural Processing Unit），需要使用华为提供的 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）工具包和 PyTorch-NPU 扩展。以下是部署的关键步骤和示例代码：

1. 环境准备

首先需要安装：

• 昇腾 CANN 工具包（版本需与硬件匹配）
• PyTorch-NPU 扩展（与 PyTorch 版本兼容）
• 其他依赖（如 torchvision）

# 安装 PyTorch-NPU（示例命令，具体版本需参考官方文档）
pip install torch_npu -f https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/

2. 模型部署代码示例

以下是将模型部署到 NPU 的基本流程：

import torch
import torch_npu  # 导入 NPU 扩展

# 设置 NPU 设备
device = torch.device("npu:0" if torch.npu.is_available() else "cpu")
print(f"Using device: {device}")

# 创建或加载模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model = model.to(device)  # 将模型移至 NPU

# 设置为推理模式
model.eval()

# 准备输入数据
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224).to(device)  # 确保输入也在 NPU 上

# 执行推理
with torch.no_grad():
    output = model(input_tensor)

print(f"Output shape: {output.shape}")

3. 性能优化技巧

混合精度训练 / 推理

# 使用 AMP（自动混合精度）提升性能
from torch.cuda.amp import autocast

with autocast():
    output = model(input_tensor)

模型编译加速

# 使用 torch.compile 优化模型（PyTorch 2.0+）
model = torch.compile(model)

4. 注意事项

1. 数据类型兼容性：NPU 对某些数据类型（如 float16）有更好的支持。
2. 算子支持：确保模型中使用的算子在 NPU 上有优化实现。
3. 内存管理：大规模模型需注意 NPU 内存使用，避免溢出。