2.1 并行计算框架抽象 使用Ascend C编程语言开发时,算子最终会运行在AI Core上,AI Core是异腾AI处理器中的计算核心,一个AI处理器有多个计算核心,AI Core里面包含计算单元、存储单元、搬运单元等核心组件。 AI Core内部核心组件 计算单元包括了三种基础计算资源,Scalar计算单元、Cube计算单元和Vector计算单元。
使用OpenCL库:OpenCL是一个用于并行计算的通用编程架构。它允许您在CPU、GPU或其他硬件设备上运行并行计算任务。OpenCL库适用于各种硬件设备。 使用Cilk库:Cilk是一个跨平台的并行编程库,它允许您在C语言中编写并行代码。Cilk库提供了一组指令,可以在编译时自动并行化代码。 使用TBB库:TBB(Intel Threading Building ...
搬入数据的存放位置:A1,用于存放整块A矩阵,可类比CPU多级缓存中的二级缓存; 搬入数据的存放位置:B1,用于存放整块B矩阵,可类比CPU多级缓存中的二级缓存; 搬入数据的存放位置:A2,用于存放切分后的小块A矩阵,可类比CPU多级缓存中的一级缓存; 搬入数据的存放位置:B2,用于存放切分后的小块B矩阵,可类比CPU多级缓存中...
并行计算框架:使用并行计算框架可以将循环中的任务分布到多个计算节点上并行执行,提高代码的执行速度。常见的并行计算框架包括Apache Hadoop、Apache Spark等。这些框架提供了分布式计算的能力,可以将任务分布到多台计算机上进行并行计算。 编译器指令OpenMP:是一种支持多平台共享内存并行编程的API,它提供了一组编译器指令和...
如下面左图所示,做一个矩阵乘,使用CPU计算需要三层for循环,而右图在昇腾AI处理器上使用vector计算单元,只需要两层for循环,最小计算代码能同时计算多个数据的乘加,更近一步,如果使用Cube计算单元,只需要一条语句就能完成一个矩阵乘的计算,这就是我们所说的SIMD(单指令多数据)。因此,我们通常使用AI处理器来进行大量...
昇腾AI处理器里面最核心的部件是AI Core,有多个,是神经网络加速的计算核心,每一个AI Core就相当于我们大家平时理解的多核cpu里的每个核,使用Ascend C编程语言开发的算子就运行在AI Core上,因为核心的神经网络计算的加速都来源于AI Core的算力。 AI Core内部的并行计算架构抽象如下图所示:...
OpenCL (Open Computing Languge) 是2008年发布的异构平台并行编程的开放标准,也是一个编程框架。OpenCL 相比 CUDA,支持的平台更多,除了 GPU 还支持 CPU、DSP、FPGA 等设备。 下面我们将以 CUDA 为例,介绍 GPU 编程的基本思想和基本操作。 首先主机端 (host)和设备端 (device),主机端一般指我们的 CPU,设备端...
自动化流水并行调度 结构化核函数编程 CPU/NPU 孪生调试 学习成长资源 HelloWorld 快速上手 快速上手Ascend C,完成矢量算子核函数和基础调用能力 Ascend C介绍视频Ascend C HelloWorld样例快速入门文档入门课程 开发流程 全面掌握 全面掌握Ascend C,完成Tiling开发,并进行单算子、网络中算子调用 ...
在讨论 CPython 基于线程的并行时,全局解释器锁(GIL)是一个绕不开的话题。根据 Python 的官方文档,我们知道 GIL 是一个互斥锁,用于防止本机多个线程同时执行字节码。换句话说 ,GIL 确保 CPython 在程序执行期间,同一时刻只会使用操作系统的一个线程。不管你的 CPU 是多少核,以及你开了多少个线程,但是同一时刻...