2022CANN訓練營新手應用開發課學習筆記

2022CANN訓練營新手應用開發課學習筆記

去年看到了CANN的訓練營，奈何當時事情比較多，再加上還沒接觸過深度學習的相關知識，沒能跟上，最后課程和獎品都錯過了。今年決定報一下名，希望這次可以跟上。（PS：要補的東西好多啊）。

開營打個卡

還是熟悉的大佬講解，這次的課程分成三個班，從基礎到進階。看看自己能吸收多少吧。

華為云賬號：sunxiaobei

班級：新手1班應用開發課

初級應用開發1

云服務環境申請&AI 應用體驗

（1）獲取華為云帳號及項目ID，獲得推送云環境鏡像

（2）使用代金券購買ECS 云環境，以便獲取到編譯、運行應用的環境

（3）SSH 方式遠程登錄到該服務器

初級應用開發2

為了讓計算機掌握人類理解的知識，需要構筑一個由簡單概念組成的多層連接網絡來

定義復雜對象，計算機通過對這個網絡的迭代計算與訓練后，可以掌握這個對象的特

征，一般稱這種方法為深度學習（DeepLearning，DL）。

異構計算架構CANN

華為公司面向計算機視覺、自然語言處理、推薦系統、類機器人等領域量身打造了基于“達芬奇（DaVinci）架構”的昇騰（Ascend）AI 處理器，開啟了智能之旅。為提升用戶開發效率和釋放昇騰AI 處理器澎湃算力，同步推出針對AI 場景的異構計算架構CANN（Compute Architecture for Neural Networks），CANN 通過提供多層次的編程接口，以全場景、低門檻、高性能的優勢，支持用戶快速構建基于Ascend 平臺的AI 應用和業務。

昇騰AI 異構計算架構（Compute Architecture for Neural Networks，CANN）被抽象成五層架構，如下圖所示。

昇騰計算語言接口（AscendCL）

昇騰計算語言（Ascend Computing Language，AscendCL）接口是昇騰計算開放編程框架，是對低層昇騰計算服務接口的封裝。它提供Device（設備）管理、Context（上下文）管理、Stream（流）管理、內存管理、模型加載與執行、算子加載與執行、媒體數據處理、Graph（圖）管理等API 庫，供用戶開發人工智能應用調用。

昇騰計算服務層

主要提供昇騰計算庫，例如神經網絡（Neural Network，NN）庫、線性代數計算庫（Basic Linear Algebra Subprograms，BLAS）等；昇騰計算調優引擎庫，例如算子調優、子圖調優、梯度調優、模型壓縮以及AI 框架適配器。

昇騰計算編譯引擎

主要提供圖編譯器（Graph Compiler）和TBE（Tensor Boost Engine）算子開發支持。前者將用戶輸入中間表達（Intermediate Representation，IR）的計算圖編譯成NPU 運行的模型。后者提供用戶開發自定義算子所需的工具。

昇騰計算執行引擎

負責模型和算子的執行，提供如運行時（Runtime）庫（執行內存分配、模型管理、數據收發等）、圖執行器（Graph Executor）、數字視覺預處理（Digital Vision Pre-Processing，DVPP）、人工智能預處理（Artificial Intelligence Pre-Processing，AIPP）、華為集合通信庫（Huawei Collective Communication Library，HCCL）等功能單元。

昇騰計算基礎層

主要為其上各層提供基礎服務，如共享虛擬內存（Shared Virtual Memory，SVM）、設備虛擬化（Virtual Machine，VM）、主機-設備通信（Host Device Communication，HDC）等。

昇騰計算語言接口AscendCL

AscendCL（Ascend Computing Language，昇騰計算語言）是昇騰計算開放編程框架，是對底層昇騰計算服務接口的封裝，它提供運行時資源（例如設備、內存等）管理、模型加載與執行、算子加載與執行、圖片數據編解碼/裁剪/縮放處理等API 庫，實現在昇騰CANN 平臺上進行深度學習推理計算、圖形圖像預處理、單算子加速計算等能力。簡單來說，就是統一的API 框架，實現對所有資源的調用。

AscendCL 優勢：

高度抽象：算子編譯、加載、執行的API 歸一，相比每個算子一個API，AscendCL 大幅減少API 數量，降低復雜度。

向后兼容：AscendCL 具備向后兼容，確保軟件升級后，基于舊版本編譯的程序依然可以在新版本上運行。

零感知芯片：一套AscendCL 接口可以實現應用代碼統一，多款昇騰處理器無差異。

AscendCL 應用場景：

開發應用：用戶可以直接調用AscendCL 提供的接口開發圖片分類應用、目標識別應用等。

供第三方框架調用：用戶可以通過第三方框架調用AscendCL 接口，以便使用昇騰AI 處理器的計算能力。

供第三方開發lib 庫：用戶還可以使用AscendCL 封裝實現第三方lib 庫，以便提供昇騰AI 處理器的運行管理、資源管理等能力。

初級應用開發3

圖片分類應用開發過程

圖片分類應用：按圖片所屬的類別來區分圖片。

置信度是指圖片所屬某個類別可能性。

編碼格式為RGB、分辨率為224*224。

AI 昇騰 機器學習

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