【2023 · CANN训练营第一季】初识昇腾AI基础知识
一、昇腾AI架构
1.芯片层
芯片层为AI构架中的算力基础，本层主要是指昇腾的一系列硬件芯片。
eg:如集成到其他芯片中的Nano,Tiny,Lite
其中昇腾310主要用在推理场景，昇腾910用在训练场景
2.芯片使能层
昇腾AI计算平台CANN，其中包含计算加速库、芯片算子库、高度自动化算子开发工具等。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。
3.AI框架层
包含用于构建模型的训练框架，例如华为的MindSpore、 TensorFlow、Pytorch等
4.应用使能层
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。其中，ModelArts是华为云上的训练资源平台，可以在上面找到自己需要的服务器平台进行学习
二、CANN逻辑架构
1.异腾计算语言接口
异腾计算语言 (Ascend Computing Language，AscendCL) 接口是异腾计算开放编程框架，是对低层异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，并且在文档中也提供了各种场景下的API库调用流程，方便用户开发人工智能应用。
2.异腾计算服务层
本层主要提供异腾计算库，例如神经网络 (Neural Network，NN) 库、线性代数计算库(Basic Linear Algebra Subprograms，BLAS) 等;异腾计算调优引擎库，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.异腾计算编译引擎
本层主要提供图编译器 (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.异腾计算执行引擎
本层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 lntelligence Pre-Processing，AIPP)、华为集合通信库 (Huawei Collective Communication Library，HCCL) 等功能单元。
AIPP可以将预处理部分放在模型中进行，大大缩短了前处理时间
视频处理，图像处理等则离不开DVPP大作用
5.异腾计算基础层
本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，HD
c) 等。
三、AscendCL简单认识
AscendCL是一个各类功能的封装API库，它提供运行时资源(例如设备、内存等)管理、模型加载与执行、算子加载与执行、图片数据编解码/裁剪/缩放处理等功能。
实现在异腾CANN平台上进行深度学习推理计算图形图像预处理、单算子加速计算等能力。简单来说，就是统一的API框架，实现对所有资源的调用。其框架如下：
AscendCL的优势如下：
1.高度抽象: 算子编译、加载、执行的API归一，相比每个算子一个API，AscendCL大幅减少API数量，降低复杂度
2.向后兼容: AscendCL具备向后兼容，确保软件升级后，基于旧版本编译的程序依然可以在新版本上运行。
3.零感知芯片: 一套AscendCL接口可以实现应用代码统一，多款异腾处理器无差异.
AscendCL的主要应用场景如下:
1.开发应用: 用户可以直接调用AscendCL提供的接口开发图片分类应用、目标识别应用0
2.供第三方框架调用: 用户可以通过第三方框架调用AscendCL接口，以便使用异腾AI处理器的计算能力。
3.供第三方开发lib库: 用户还可以使用AscendCL封装实现第三方lib库，以便提供异腾AI处理器的运行管理、资源管理等能力。
ps:该文仅是为了记录CANN训练营的学习过程所用，不参与任何商业用途
