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网站做微信链接怎么做,wordpressμ,用系统建购物网站,汕头seo管理3.1 算子开发流程 3.1.1 算子需求分析 注#xff1a;运行前看好自己的版本#xff1a; 明确算子功能 开发算子之前#xff0c;先得搞清楚这个算子要干什么。比如要做一个Add算子#xff0c;那就是两个输入相加得到输出。听起来简单#xff0c;但实际要考虑的东西还挺…3.1 算子开发流程3.1.1 算子需求分析注运行前看好自己的版本明确算子功能开发算子之前先得搞清楚这个算子要干什么。比如要做一个Add算子那就是两个输入相加得到输出。听起来简单但实际要考虑的东西还挺多。输入输出规格输入有几个输出有几个每个输入输出的形状是什么数据类型是什么这些都要明确。边界情况空输入怎么处理形状不匹配怎么办数值溢出怎么处理这些边界情况都要考虑。性能要求这个算子对性能有什么要求是追求极致性能还是够用就行这会影响你的实现方案。分析计算特点不同的算子有不同的计算特点分析清楚才能选对实现方法。计算密集还是内存密集如果计算很复杂那要优化计算部分。如果主要是内存访问那要优化内存访问模式。数据依赖计算之间有没有依赖关系能不能并行能不能向量化数据重用中间结果能不能重用能不能减少重复计算3.1.2 算子设计思路确定实现方案根据算子特点确定实现方案。简单算子像Add、Mul这种元素级算子直接用向量化API就行实现起来比较简单。复杂算子像卷积、矩阵乘法这种可能需要分块Tiling需要仔细设计数据流和计算流。特殊算子有些算子可能需要特殊的优化技巧比如算子融合、内存复用这些。设计数据流数据流设计很重要直接影响性能。数据加载策略一次加载多少数据什么时候加载是提前加载还是按需加载计算顺序先算哪部分后算哪部分能不能流水线化结果写回策略什么时候写回结果是算完一块写一块还是算完所有再写3.1.3 算子实现步骤第一步创建工程在ModelArts Notebook里先创建工程目录结构# 创建工程目录mkdirmy_operatorcdmy_operator# 创建源代码目录mkdirsrc include工程结构大概这样src/放核函数代码include/放头文件build.sh编译脚本CMakeLists.txtCMake配置文件如果用CMake的话第二步编写核函数在src/目录下创建核函数文件比如add_kernel.cpp// 概念性示例#includeascendc.hexternC__global__ __aicore__voidAddKernel(GlobalTensorfloatinput1,GlobalTensorfloatinput2,GlobalTensorfloatoutput,int32_ttotal_length){// 1. 分配LocalTensorLocalTensorfloatlocal_input1;LocalTensorfloatlocal_input2;LocalTensorfloatlocal_output;local_input1.Alloc(total_length);local_input2.Alloc(total_length);local_output.Alloc(total_length);// 2. 数据加载DataCopy(local_input1,input1,total_length);DataCopy(local_input2,input2,total_length);// 3. 计算Add(local_output,local_input1,local_input2);// 4. 结果写回DataCopy(output,local_output,total_length);// 5. 释放内存local_input1.Free();local_input2.Free();local_output.Free();}这只是个概念性示例实际的API调用会更复杂一些。第三步实现Tiling函数如果算子需要分块处理还要实现Tiling函数。Tiling函数在Host端运行计算每个块的大小和偏移。// 概念性示例voidTilingFunc(TilingData*tiling){// 计算每个块的大小int32_tblock_size256;int32_ttotal_blocks(total_lengthblock_size-1)/block_size;tiling-block_sizeblock_size;tiling-total_blockstotal_blocks;}第四步注册算子在Host端注册算子让框架知道有这个算子// 概念性示例voidRegisterOperator(){// 注册算子原型RegisterOp(Add,AddKernel,TilingFunc);}3.1.4 算子测试验证CPU侧调试Ascend C支持CPU侧调试可以在CPU上模拟NPU的行为方便调试。# 概念性命令# 在CPU模式下运行算子cpu_run_kernel AddKernel input1 input2 outputCPU侧调试的好处是速度快不需要NPU硬件但只能验证逻辑正确性不能验证性能。NPU侧验证逻辑没问题后要在NPU上实际跑一下验证性能和正确性。# 概念性命令# 在NPU上运行算子npu_run_kernel AddKernel input1 input2 outputNPU侧验证能看到真实的性能也能发现一些CPU侧发现不了的问题。结果验证验证结果是否正确功能正确性输出结果对不对可以用参考实现比如NumPy对比一下。边界情况空输入、异常输入这些边界情况都测试一下。性能指标算子的执行时间、内存使用、NPU利用率这些指标都要看看。3.2 向量化编程3.2.1 向量化指令集什么是向量化指令向量化指令就是一条指令同时处理多个数据的指令。比如Add指令可以同时把两个向量的所有元素加起来而不是循环一个一个加。Ascend C提供了丰富的向量化指令覆盖了大部分常见的运算。向量加载和存储指令Load指令从LocalTensor加载数据到向量。// 概念性示例Vectorfloat,256vec;vec.Load(local_tensor,offset);// 从local_tensor的offset位置加载256个元素Store指令把向量数据存回LocalTensor。// 概念性示例Vectorfloat,256vec;// ... 对vec进行计算 ...vec.Store(local_tensor,offset);// 存回local_tensor的offset位置向量运算指令向量运算指令有很多常用的有算术运算Add、Sub、Mul、Div这些是基础的加减乘除。数学函数Exp、Ln、Sqrt、Abs这些是数学函数。比较运算Max、Min找最大值最小值。融合指令FusedMulAdd乘加融合一条指令完成乘法和加法性能更好。3.2.2 向量加载和存储加载策略数据加载有几种策略顺序加载按顺序一块一块地加载简单直接。预取加载提前加载下一块数据让加载和计算重叠。批量加载一次加载多块数据减少加载次数。选择哪种策略要看具体情况通常预取加载效果比较好。存储策略存储也有策略立即存储算完一块就存一块简单但可能影响流水线。延迟存储算完所有再统一存储可能更高效。批量存储一次存储多块数据。对齐要求加载和存储都要注意对齐。数据不对齐的话可能要多访问一次内存或者访问跨缓存行都很慢。// 概念性示例// 确保offset是向量长度的倍数int32_taligned_offset(offsetvector_length-1)/vector_length*vector_length;vec.Load(local_tensor,aligned_offset);3.2.3 向量运算操作元素级运算元素级运算就是对向量的每个元素分别做运算// 概念性示例Vectorfloat,256a,b,c;// 向量加法c[i] a[i] b[i]Add(c,a,b);// 向量乘法c[i] a[i] * b[i]Mul(c,a,b);// 向量最大值c[i] max(a[i], b[i])Max(c,a,b);标量运算标量和向量的运算// 概念性示例Vectorfloat,256vec;Scalarfloats3.14;// 向量加标量vec[i] vec[i] sAdds(vec,vec,s);// 向量乘标量vec[i] vec[i] * sMuls(vec,vec,s);归约运算归约运算就是把向量的所有元素归约成一个值// 概念性示例Vectorfloat,256vec;Scalarfloatsum;// 求和ReduceSum(sum,vec);// 求最大值ReduceMax(max_val,vec);3.2.4 向量化优化技巧循环向量化把标量循环改成向量化循环// 标量版本慢for(inti0;in;i){c[i]a[i]b[i];}// 向量化版本快for(inti0;in;ivector_length){Vectorfloat,256va,vb,vc;va.Load(a,i);vb.Load(b,i);Add(vc,va,vb);vc.Store(c,i);}数据重用如果数据要用多次尽量在向量里多待一会儿// 概念性示例Vectorfloat,256vec;vec.Load(local_tensor,offset);// 用vec做多个运算Add(result1,vec,vec);Mul(result2,vec,vec);// vec不用重复加载融合操作尽量用融合指令减少指令数// 分开写两条指令Mul(temp,a,b);Add(c,temp,c);// 融合指令一条指令更快FusedMulAdd(c,a,b,c);// c a * b c3.3 并行计算3.3.1 多核并行计算并行执行模型昇腾处理器有多个AI Core可以并行执行。每个Core执行同一个核函数但处理不同的数据块。// 概念性示例// 核函数会被多个Core并行执行// 每个Core处理不同的数据块externC__global__ __aicore__voidMyKernel(...){// 获取当前Core的IDint32_tcore_idGetCoreId();// 根据Core ID计算要处理的数据范围int32_tstartcore_id*block_size;int32_tendstartblock_size;// 处理这个范围的数据ProcessBlock(start,end);}数据分块策略数据怎么分块很重要均匀分块每个Core处理相同大小的块简单但可能不够灵活。负载均衡根据数据特点让每个Core的负载尽量均衡。边界处理分块的时候要注意边界确保所有数据都被处理不重复不遗漏。3.3.2 数据并行和任务并行数据并行Data Parallelism数据并行就是不同的Core处理不同的数据// 概念性示例// 每个Core处理不同的数据块voidProcessData(){int32_tcore_idGetCoreId();int32_ttotal_coresGetTotalCores();// 计算这个Core要处理的数据范围int32_tblock_sizetotal_data/total_cores;int32_tstartcore_id*block_size;int32_tend(core_idtotal_cores-1)?total_data:startblock_size;// 处理这个范围for(intistart;iend;i){ProcessElement(i);}}数据并行适合数据之间没有依赖的情况比如元素级算子。任务并行Task Parallelism任务并行就是不同的Core执行不同的任务// 概念性示例// 不同的Core执行不同的任务阶段voidProcessPipeline(){int32_tcore_idGetCoreId();if(core_id0){// Core 0负责数据加载LoadData();}elseif(core_id1){// Core 1负责计算Compute();}elseif(core_id2){// Core 2负责结果写回WriteBack();}}任务并行适合流水线场景但实现起来复杂一些。3.3.3 线程同步机制为什么需要同步多个Core并行执行的时候有时候需要同步。比如一个Core要等另一个Core的结果或者多个Core要协调访问共享资源。同步原语Ascend C提供了同步原语Barrier屏障等待所有Core都到达这个点再继续执行。// 概念性示例voidSynchronizedProcess(){// 每个Core执行自己的计算DoLocalCompute();// 等待所有Core完成Barrier();// 所有Core都完成后继续执行DoGlobalCompute();}原子操作对共享变量进行原子操作避免竞争。// 概念性示例// 原子加法AtomicAdd(shared_counter,value);3.3.4 负载均衡负载不均衡的问题如果负载不均衡有些Core很忙有些Core很闲整体性能就上不去。比如数据分块不均匀或者不同块的计算复杂度不同。负载均衡策略动态分配根据Core的负载情况动态分配任务。负载轻的Core多分点任务。工作窃取空闲的Core可以从忙碌的Core那里偷一些任务来做。自适应分块根据数据特点动态调整分块大小让每个Core的负载尽量均衡。性能监控监控每个Core的负载情况找出瓶颈// 概念性示例voidMonitorLoad(){int32_tcore_idGetCoreId();int32_tstart_timeGetTime();// 执行计算DoCompute();int32_tend_timeGetTime();int32_tdurationend_time-start_time;// 记录每个Core的执行时间LogCoreTime(core_id,duration);}根据监控结果调整分块策略优化负载均衡。学习检查点学完这一篇你应该能做到这些理解算子开发的完整流程从需求分析到测试验证。掌握向量化编程知道怎么用向量指令怎么优化向量化代码。理解并行计算知道数据并行和任务并行的区别知道怎么同步和负载均衡。能够实现一个简单的算子比如Add或Mul完成从编写到测试的全流程。实践练习实现Add算子在ModelArts Notebook中创建一个工程实现一个Add算子。两个输入相加得到输出用向量化API实现。完成编译、部署、测试的全流程。向量化优化实现一个向量加法的算子先用标量循环实现再改成向量化实现对比性能差异。理解向量化的优势。并行计算实验实现一个需要多Core并行的算子比如大矩阵的加法。理解数据分块、Core同步这些概念。性能调优对一个算子进行性能调优比如调整分块大小、优化内存访问、使用融合指令等看看性能能提升多少。下一步掌握了算子开发的基础后就可以学习常用算子的实现了。下一章会讲各种常见算子的实现方法比如元素级算子、规约算子、矩阵运算算子等到时候你就能实现更复杂的算子了。