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  • Ascend昇腾计算

    Ascend昇腾计算

    Ascend昇腾计算,是基于昇腾系列处理器构建的全栈AI计算基础设施及应用,包括昇腾系列芯片、系列硬件、芯片使能、AI框架、应用使能等。华为Atlas人工智能计算解决方案,基于昇腾系列AI处理器,通过模块、板卡、小站、服务器、集群等丰富的产品形态,打造面向“端、边、云”的全场景AI基础设施方案,涵盖数据中心解决方案、智能边缘解决方案,覆盖深度学习领域推理和训练全流程。

     

    图1. Ascend 系统架构

    Ascend算子加速方案特性及优点

    昇腾AI处理器的加速实现方式是以各种算子为粒度进行调用(OP-based),即通过AscendCL调用一个或几个D亲和算子组合的形式,代替原有GPU的实现方式。其逻辑模型如2所示。

    图2.  PyTorch框架逻辑模型

    当前选择在线对接适配方案的主要原因有一下几点:

    1. 最大限度的继承PyTorch框架动态图的特性。
    2. 最大限度的继承GPU在PyTorch上的使用方式,可以使用户在移植到昇腾AI处理器设备上时,在开发方式和代码重用方面做到最小的改动。
    3. 最大限度的继承PyTorch原生的体系结构,保留框架本身出色的特性,比如自动微分、动态分发、Debug、Profiling、Storage共享机制以及设备侧的动态内存管理等。
    4. 扩展性好。在打通流程的通路之上,对于新增的网络类型或结构,只需涉及相关计算类算子的开发和实现。框架类算子,反向图建立和实现机制等结构可保持复用。
    5. 与GPU的使用方式和风格保持一致。用户在使用在线对接方案时,只需在Python侧和Device相关操作中,指定device为昇腾AI处理器,即可完成用昇腾AI处理器在PyTorch对网络的开发、训练以及调试,用户无需额外进一步关注昇腾AI处理器具体的底层细节。这样可以确保用户的最小化修改及完成平台迁移,迁移成本较低。
    人工智能芯片与自动驾驶
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/14323373.html
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