总体来说,double buffer是基于MTE指令队列与Vector指令队列的独立性和可并行性,通过将数据搬运与Vector计算并行执行以隐藏数据搬运时间并降低Vector指令的等待时间,最终提高Vector单元的利用效率,您可以通过为队列申请内存时设置内存块的个数来实现数据并行,简单代码示例如下: 代码语言:bash pipe.InitBuffer(inQueueX,2,25...
数据搬运与计算并行总体来说,double buffer是基于MTE指令队列与Vector指令队列的独立性和可并行性,通过将数据搬运与Vector计算并行执行以隐藏数据搬运时间并降低Vector指令的等待时间,最终提高Vector单元的利用效率,您可以通过为队列申请内存时设置内存块的个数来实现数据并行,简单代码示例如下:pipe.InitBuffer(inQueueX, 2...
AscendC编程中的double buffer是什么？执行于AI Core上的指令队列主要包括如下几类，即Vector指令队列（V）、Matrix指令队列（M）和存储移动指令队列（MTE2、MTE3）。不同指令队列间的相互独立性和可并行执行性，是double buffer优化机制的基石。矢量计算CopyIn、CopyOut过程使用 存储移动指令队列 （MTE2、MTE3），Com...
执行于AI Core上的指令队列主要包括如下几类,即Vector指令队列(V)、Matrix指令队列(M)和存储移动指令队列(MTE2、MTE3)。不同指令队列间的相互独立性和可并行执行性,是double buffer优化机制的基石。 矢量…
在AI Core上,指令队列分为Vector(V)、Matrix(M)和存储移动指令队列(MTE2、MTE3)。这些队列的独立性和可并行性是double buffer优化的基础。通过将数据搬运与Vector计算并行执行,double buffer机制有效减少了Vector单元的等待时间,提高了其利用率。例如,Tensor1进行
AscendC编程中的double buffer是什么? 执行于AI Core上的指令队列主要包括如下几类,即: Vector指令队列(V) Matrix指令队列(M) 存储移动指令队列(MTE2、MTE3)。 不同指令队列间的相互独立性和可并行执行性,是double buffer优化机制的基石。 矢量计算CopyIn、CopyOut过程使用存储移动指令队列(MTE2、MTE3),Compute...
1. 这是一个for循环内的流程,正常的for循环是一个一个循环串行,但这里的循环1中开始最后一步向外datacopy刚刚开始没完成时,循环2的datacopy开始。是否代表着在AscendC并行编程中底层实现了这种功能,是一种并行计算的特点? 2. 在Double Buffer时,我的理解执行流程是,片内的流程进一步优化,是否也是底层设计时信号...
而Double Buffer要优化的是数据搬入单元在等待当前数据计算完成的时间。做法就是在开辟一个存储单元buffer2,当运算单元计算当前buffer1数据时,往buffer2里搬运数据,等计算单元完成buffer1数据计算时,等buffer2数据搬运完成后,开始计算buffer2的数据,此时由于buffer1的数据已经完成计算,所以搬运单元又可以立即往buffer1中...
使用double buffer技术通过隐藏数据搬运时间并降低Vector指令的等待时间,最终提高Vector单元的利用效率。我过了一遍流程每三个节拍就会有一个节拍vector计算单元处于空闲状态,是我理解的这样嘛?请大佬解惑 节拍1: tensor1:copy in tensor2:compute 节拍2: tensor1:compute tensor2:copy out 节拍3(空闲): tensor1:copy...
以前我发了一篇文章,拷贝版本循环buffer,是 C 语言实现的循环 buffer,那个版本是拷贝读取数据的,即每次读取数据都要使用 memcpy 将数据拷贝到用户缓存地址,这种拷贝在数据量大的时候比较耗费性能,在性能要求比较高的场景下就不适用了,所以我在拷贝的基础上增加免拷贝的功能,即将要读取的地址返回到用户,用户操作完,刷...