2022CANN训练营新手模型开发课学习笔记

开营直播

模型相比应用的课程有些吃力，需要额外补充些知识。

Python 编程经验

• 使用位置和关键字参数定义和调用函数
• 字典、列表、集合（创建、访问和迭代）
• for 循环， for 具有多个迭代器变量的循环（例如，for a, b in [(1,2), (3,4)]）
• if/else 条件块和条件表达式
• 字符串格式（例如，'%.2f' % 3.14）
• 变量、赋值、基本数据类型(int, float, bool, str 等)

深度学习和神经网络

为了让计算机掌握人类理解的知识，需要构筑一个由简单概念组成的多层连接网络来定义复杂对象，计算机通过对这个网络的迭代计算与训练后，可以掌握这个对象的特征，一般称这种方法为深度学习（DeepLearning，DL）

• TensorFlow AI 框架

昇腾AI全栈架构

昇腾AI 全栈可以分成四个大部分：

1. 应用使能层面，此层面通常包含用于部署模型的软硬件，例如API、SDK、部署平台，模型库等等。

2. AI 框架层面，此层面包含用于构建模型的训练框架，例如昇思MindSpore、TensorFlow、Pytorch 等。

AI框架层：端、边、云独立协同的统一训练和推理框架

3. 异构计算架构CANN，偏底层、偏通用的计算框架，用于针对上层AI 框架的调用进行加速，力求向上支持多种AI 框架，并在硬件上进行加速。

芯片使能层：计算加速库、芯片算子库和高度自动化的算子开发工具。CANN

4. 计算硬件，本层是AI 计算的底座，有了强力的芯片及硬件设备，上层的加速才有实施的基础。
   芯片层：基于统一、可扩展架构的系列化AI IP和芯片

异构计算架构CANN

华为公司面向计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、类机器人等领域量身打造了基于“达芬奇（DaVinci）架构”的昇腾（Ascend）AI 处理器，开启了智能之旅。为提升用户开发效率和释放昇腾AI 处理器澎湃算力，同步推出针对AI 场景的异构计算架构CANN（Compute Architecture for Neural Networks），CANN 通过提供多层次的编程接口，以全场景、低门槛、高性能的优势，支持用户快速构建基于Ascend 平台的AI 应用和业务。

昇腾AI 异构计算架构（Compute Architecture for Neural Networks，CANN）被抽象成五层架构

1. 昇腾计算语言接口（AscendCL）
   昇腾计算语言（Ascend Computing Language，AscendCL）接口是昇腾计算开放编程框架，是对低层昇腾计算服务接口的封装。它提供Device（设备）管理、Context（上下文）管理、Stream（流）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、Graph（图）管理等API 库，供用户开发人工智能应用调用。

2. 昇腾计算服务层
   主要提供昇腾计算库，例如神经网络（Neural Network，NN）库、线性代数计算库（Basic Linear Algebra Subprograms，BLAS）等；昇腾计算调优引擎库，例如算子调优、子图调优、梯度调优、模型压缩以及AI 框架适配器。

3. 昇腾计算编译引擎
   主要提供图编译器（Graph Compiler）和TBE（Tensor Boost Engine）算子开发支持。前者将用户输入中间表达（Intermediate Representation，IR）的计算图编译成NPU 运行的模型。后者提供用户开发自定义算子所需的工具。

4. 昇腾计算执行引擎
   负责模型和算子的执行，提供如运行时（Runtime）库（执行内存分配、模型管理、数据收发等）、图执行器（Graph Executor）、数字视觉预处理（Digital Vision Pre-Processing，DVPP）、人工智能预处理（Artificial Intelligence Pre-Processing，AIPP）、华为集合通信库（Huawei Collective Communication Library，HCCL）等功能单元。

5. 昇腾计算基础层
   主要为其上各层提供基础服务，如共享虚拟内存（Shared Virtual Memory，SVM）、设备虚拟化（Virtual Machine，VM）、主机-设备通信（Host Device Communication，HDC）等。

基于CANN 的模型开发流程

模型迁移

除了昇思MindSpore 外，TensorFlow 等其他深度学习框架下的模型并不能直接在昇腾910 AI 处理器上训练，为了使其充分利用昇腾910AI处理器的澎湃算力来提升训练性能，我们需要借助异构计算架构CANN 的Plugin适配层转换，使转换后的模型能够高效运行在昇腾910AI处理器上。

值得庆幸的是，目前，CANN 已经能够支持多种主流AI 框架，包括昇思MindSpore、TensorFlow、PyTorch、飞浆、ONNX 等，并且开发者只需要非常少的改动，即可快速搞定算法移植，大大减少切换平台的代价。

两种模型迁移方式

• 自动迁移方式。通过迁移工具对原始脚本进行AST 语法树扫描，可自动分析原生的TensorFlow API 在昇腾AI 处理器上的支持度，并将原始的TensorFlow训练脚本自动迁移成昇腾AI 处理器支持的脚本，对于无法自动迁移的API，可以参考工具输出的迁移报告，对训练脚本进行相应的适配修改。

• 手工迁移方式。算法工程师需要人工分析TensorFlow 训练脚本中的API 支持度情况，并且参照文档逐一手工修改不支持的API，以便在昇腾AI 处理器上训练，该种方式较为复杂，我们建议大家优先使用自动迁移方式。

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来源： https://www.cnblogs.com/xiaowangyun/p/16227817.html