前言当你在昇腾设备上运行大语言模型输入「昇腾CANN生态很强大」这8个字符时这些字符会先被拆成多个Token每个Token对应一个语义单元比如「昇」「腾」「CANN」等每个Token就像等待运输的快递包裹即将开启一段从软件层到硬件层的完整旅程。这段旅程跨越了昇腾异构计算架构CANN的多个层级每一步都有专门的「工作人员」负责最终在硬件中完成计算再把结果原路送回你面前。Step 1AscendCL——快递打包员给包裹贴统一面单当你把输入文本发给模型时第一步要做的就是把这些零散的Token快递包裹整理成昇腾硬件能识别的标准格式这一步由统一编程接口AscendCL完成它就像快递打包员负责把用户的物品输入数据装进标准的快递盒贴上统一的面单方便后续所有环节的处理。AscendCL的核心作用是提供统一的编程接口屏蔽不同模型框架TensorFlow、PyTorch等和不同硬件型号的差异让上层应用不用关心底层细节只要调用AscendCL的接口就能完成数据的准备和模型的加载。对于我们的Token包裹来说AscendCL要做的事情就是把主机内存中的输入数据Token对应的embedding向量拷贝到昇腾设备的内存中并封装成标准的aclmdlDataset数据结构相当于给每个快递包裹贴上统一的面单注明收件人目标硬件、物品类型数据类型、重量数据大小等信息。下面是一段AscendCL准备输入数据的代码示例C接口每一行都对应打包员的具体操作// 1. 包含AscendCL头文件引入所有接口定义#includeacl/acl.h// 2. 初始化AscendCL资源相当于打包员上岗准备工具aclError retaclInit(nullptr);if(ret!ACL_SUCCESS){printf(Init AscendCL failed\n);return-1;}// 3. 创建输入数据集对象相当于准备一个快递托盘用来放所有包裹aclmdlDataset*inputDatasetaclmdlCreateDataset();if(inputDatasetnullptr){printf(Create input dataset failed\n);return-1;}// 4. 创建单个Tensor对象对应一个Token包裹设置数据地址、大小、数据类型aclTensor*inputTensoraclCreateTensor({1,128},// Tensor形状1个Tokenembedding长度128ACL_FLOAT16,// 数据类型半精度浮点适配昇腾硬件devInputPtr,// 设备端数据地址128*sizeof(aclFloat16)// 数据大小128个半精度浮点数);if(inputTensornullptr){printf(Create input tensor failed\n);return-1;}// 5. 把单个Tensor加入输入数据集相当于把包裹放到托盘上retaclmdlAddDatasetTensor(inputDataset,inputTensor);if(ret!ACL_SUCCESS){printf(Add tensor to dataset failed\n);return-1;}// 6. 把主机内存中的输入数据拷贝到设备内存相当于把包裹里的物品装进标准快递盒retaclrtMemcpy(devInputPtr,// 设备端目标地址128*sizeof(aclFloat16),// 拷贝大小hostInputPtr,// 主机端源地址128*sizeof(aclFloat16),// 拷贝大小ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE// 拷贝方向主机到设备);if(ret!ACL_SUCCESS){printf(Memcpy host to device failed\n);return-1;}逐行解释第 1 行引入AscendCL的所有接口定义打包员拿到工作手册明确操作规范。第 2 行初始化AscendCL运行环境检查硬件资源是否可用打包员上岗前核验工具完整性。第 3 行创建输入数据集对象用来存放所有输入Token准备统一的快递托盘所有包裹都要放在上面流转。第 4 行创建单个Tensor对象对应一个Token的数据设置形状、数据类型、地址和大小给每个包裹贴标签。第 5 行把Tensor加入输入数据集把包裹放到托盘上完成打包前的归集。第 6 行把主机内存的输入数据拷贝到设备内存因为昇腾硬件只能访问自身设备内存相当于把包裹物品装进标准快递盒。AscendCL的价值正是这种统一封装能力不同模型框架的输出格式、数据存放位置差异极大AscendCL作为统一编程接口屏蔽了所有上层差异让后续环节只需处理标准格式的数据——相当于快递打包员不管用户寄什么物品都用标准盒封装、贴统一面单大幅提升整个物流系统的流转效率。Step 2GE 图引擎——零散包裹拼整车优化运输效率当AscendCL把所有Token包裹打包成标准的aclmdlDataset之后这些包裹并不会直接被送走而是要先经过GE图引擎的处理GE就像物流中心的拼车调度员负责把零散的包裹多个小算子拼成一整车优化后的模型图减少运输次数提升效率。GE图引擎的核心作用是做图编译优化它接收AscendCL输出的模型图由多个算子节点和边组成然后执行一系列优化操作算子融合把多个相邻小算子合并成一个大算子减少Kernel启动次数、内存复用不同算子的内存块共享减少内存分配开销、常量折叠提前计算模型中的常量结果避免重复计算。这些优化就像把零散快递包裹拼成一整车减少运输频次、降低物流成本。// 1. 包含GE图引擎头文件引入所有接口定义#includege/ge_api.h// 2. 创建GEGraph对象相当于准备一辆空的货车用来装所有包裹ge::GEGraphgraph(llm_inference_model);// 3. 添加算子节点到图中相当于把零散包裹放到货车上ge::OperatormatmulOp(matmul_0,MatMulV2);matmulOp.SetInput(x,inputTensor);matmulOp.SetInput(w,weightTensor);matmulOp.SetOutput(y,outputTensor);graph.AddOp(matmulOp);ge::OperatorreluOp(relu_0,ReLU);reluOp.SetInput(x,outputTensor);reluOp.SetOutput(y,finalOutputTensor);graph.AddOp(reluOp);// 4. 设置图优化选项相当于调度员规划拼车策略std::mapstd::string,std::stringoptions;options[ge.exec.enableFusion]1;// 开启算子融合options[ge.exec.enableMemoryReuse]1;// 开启内存复用options[ge.exec.fusionSwitch]all;// 开启全量融合策略ge::GraphManager::GetInstance().SetOptions(options);// 5. 编译图生成优化后的离线模型相当于把包裹装车、固定位置、规划路线ge::ModelBufferData modelBuffer;ge::GraphManager::GetInstance().CompileGraph(graph,modelBuffer);// 6. 保存离线模型到文件相当于把装满包裹的货车停到待发区ge::GraphManager::GetInstance().SaveModel(modelBuffer,/path/to/optimized_model.om);逐行解释第 2 行创建GEGraph对象对应整个模型的计算图准备一辆空的货车。第 3 行添加MatMul和ReLU两个算子节点到计算图中设置输入输出依赖关系把零散包裹放到货车上明确运输顺序。第 4 行设置图优化选项开启算子融合和内存复用调度员规划拼车策略。第 5 行编译计算图GE根据优化策略对图做等价变换把MatMulReLU融合成一个算子。第 6 行保存优化后的离线模型到文件把装满包裹的货车停到待发区等待物流调度中心分配路线。GE的图优化价值非常明确原始模型图中存在大量小算子每个算子都需要单独启动Kernel、单独搬运数据开销极高。GE的算子融合可以减少30%以上的Kernel启动次数内存复用可以减少20%以上的内存占用——相当于把零散包裹拼成整车只启动一次货车、只搬运一次效率提升显著。Step 3Runtime——物流调度中心分配最优路线当GE把优化后的离线模型准备好之后接下来要做的就是把这个模型加载到昇腾设备上、分配计算资源这一步由Runtime完成它就像物流调度中心负责根据当前硬件资源情况给每个包裹分配最优路线保证运输效率。Runtime的核心作用是负责昇腾设备的资源管理、内存管理、任务调度。对于我们的Token包裹来说Runtime要做的事情就是把优化后的离线模型加载到昇腾设备内存中分配空闲的AICore计算资源把输入数据拷贝到设备内存然后提交任务到执行队列等待计算完成。// 1. 包含Runtime头文件引入所有接口定义#includeruntime/rt.h// 2. 分配设备内存存储输入数据和模型数据相当于调度中心准备高带宽仓库void*devInputPtrnullptr;rtError_t retrtMalloc(devInputPtr,// 设备内存地址指针128*sizeof(aclFloat16),// 分配大小1个Token的embeddingRT_MEMORY_HBM// 内存类型高带宽内存);if(ret!RT_ERROR_NONE){printf(Malloc device memory failed\n);return-1;}// 3. 拷贝输入数据从主机内存到设备内存retrtMemcpy(devInputPtr,// 设备端目标地址128*sizeof(aclFloat16),// 拷贝大小hostInputPtr,// 主机端源地址128*sizeof(aclFloat16),// 拷贝大小RT_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE// 拷贝方向主机到设备);if(ret!RT_ERROR_NONE){printf(Memcpy host to device failed\n);return-1;}// 4. 加载优化后的离线模型到设备内存uint32_tmodelId0;retrtModelLoad(/path/to/optimized_model.om,// 离线模型路径modelId// 输出的模型ID);if(ret!RT_ERROR_NONE){printf(Load model failed\n);return-1;}// 5. 创建任务描述符设置算子输入输出rtTaskDesc taskDesc;memset(taskDesc,0,sizeof(rtTaskDesc));taskDesc.modelIdmodelId;// 绑定的模型IDtaskDesc.inputDatadevInputPtr;// 输入数据地址taskDesc.outputDatadevOutputPtr;// 输出数据地址// 6. 提交任务到执行队列等待执行完成retrtTaskSubmit(taskDesc,sizeof(taskDesc),nullptr,nullptr);if(ret!RT_ERROR_NONE){printf(Submit task failed\n);return-1;}retrtTaskWait(nullptr);if(ret!RT_ERROR_NONE){printf(Wait task failed\n);return-1;}逐行解释第 2 行分配设备高带宽内存HBMHBM的带宽是普通DDR的10倍以上准备高带宽仓库提升包裹装卸效率。第 3 行把主机内存的输入数据拷贝到设备HBM把包裹从集散中心主机内存运到调度中心仓库设备HBM。第 4 行加载优化后的离线模型到设备内存把装满包裹的货车运到调度中心停车场。第 5 行创建任务描述符设置模型ID、输入输出地址和大小调度中心给货车分配路线。第 6 行提交任务到执行队列Runtime自动把任务分配到空闲的AICore上执行调度中心给货车发出发指令。Runtime的核心价值是统一资源调度昇腾设备包含多个AICore比如Ascend 910包含32个AICore如果让上层应用自行分配资源极易出现资源冲突。Runtime作为统一调度中心会动态感知硬件资源状态避免冲突、提升资源利用率——相当于物流调度中心统一分配路线避免堵车保证所有货车按时到达。Step 4ops-nn 算子——卡车司机完成实际运输任务当Runtime把任务分配到AICore之后接下来要做的就是真正执行计算这一步由ops-nn算子库完成它就像卡车司机负责把货物数据从出发地运到目的地完成实际的计算任务。ops-nn是昇腾官方算子库提供了所有常用神经网络算子的实现比如MatMul、ReLU、Softmax等这些算子都是用Ascend C编程语言编写的。Ascend C是专门为昇腾达芬奇架构设计的算子编程语言可以充分发挥硬件的计算能力。// 1. 包含Ascend C算子头文件引入所有算子接口定义#includekernel_operator.h// 2. 定义向量加法算子类封装算子的初始化和执行逻辑classAddKernel{public:__aicore__inlineAddKernel(){pipe.InitBuffer(inQueueT,1,inputSize*sizeof(float));pipe.InitBuffer(outQueueT,1,outputSize*sizeof(float));}__aicore__inlinevoidInit(uint32_tsize){this-inputSizesize;this-outputSizesize;inQueueT.Init(inQueueBuf,inputSize);outQueueT.Init(outQueueBuf,outputSize);}__aicore__inlinevoidProcess(){autoinputLocalinQueueT.AllocTensorfloat();inQueueT.PopTensor(inputLocal);autooutputLocaloutQueueT.AllocTensorfloat();// 向量加法output[i] input[i] input[iN/2]for(uint32_ti0;iinputSize/2;i){outputLocal.SetValue(i,inputLocal.GetValue(i)inputLocal.GetValue(iinputSize/2));}outQueueT.PushTensor(outputLocal);}private:TPipe pipe;TQuetQuePosition::VECIN,1inQueueT;TQuetQuePosition::VECOUT,1outQueueT;};逐行解释第 2 行定义向量加法算子类AddKernel封装算子的初始化和执行逻辑。所有Ascend C算子都以类的形式组织。第 3 行构造函数初始化输入输出队列的缓冲区。pipe.InitBuffer分配SRAM上的内存队列用来管理输入输出数据的流转。第 7 行Init方法设置输入输出大小初始化输入输出队列。第 10 行Process方法是算子的核心计算逻辑AllocTensor从队列分配SRAM上的局部张量。第 12 行inQueueT.PopTensor从输入队列取数据数据从HBM搬到SRAM。第 13-15 行在SRAM上执行向量加法计算这是真正消耗计算资源的地方。第 16 行outQueueT.PushTensor把计算结果从SRAM推送到输出队列数据写回HBM。ops-nn算子的精妙之处在于它完全基于Ascend C编程充分利用达芬奇架构的硬件特性SRAM片上高速缓存、AI Core矩阵计算单元Cube Unit、向量化指令等。每个算子的实现都是对硬件能力的直接映射没有抽象层、没有虚拟化开销——这就是为什么昇腾算子的执行效率极高。Step 5Driver——公路规则让卡车能上达芬奇高速当ops-nn算子在AICore上完成计算后计算结果需要写回HBM内存然后通过PCIe返回给主机。这个过程中Driver驱动层扮演的角色就像公路规则——它定义了卡车算子计算结果如何驶上达芬奇高速昇腾达芬奇架构以及高速上的交通规则内存访问协议、数据传输机制。Driver层负责管理昇腾设备和主机之间的通信包括PCIe总线的配置与数据传输、DMA直接内存访问引擎的控制、HBM内存的地址空间管理等。对于Token包裹来说Driver要做的事情就是确保计算结果能正确地从昇腾设备HBM传输回主机内存同时处理设备中断、错误恢复等底层事务。// 1. 包含Driver头文件引入驱动层接口定义#includedriver/drv.h// 2. 初始化驱动检测并配置昇腾设备drvError_t drvRetdrvInit();if(drvRet!DRV_SUCCESS){printf(Init driver failed\n);return-1;}// 3. 获取昇腾设备句柄用于后续操作drvDevice_t*devicenullptr;drvRetdrvGetDevice(0,device);if(drvRet!DRV_SUCCESS){printf(Get device failed\n);return-1;}// 4. 配置PCIe DMA传输从设备HBM传输数据到主机内存drvDmaDesc dmaDesc;drvDmaDescInit(dmaDesc,device);drvDmaDescSetSrc(dmaDesc,devOutputPtr);// 源地址设备HBMdrvDmaDescSetDst(dmaDesc,hostOutputPtr);// 目标地址主机内存drvDmaDescSetSize(dmaDesc,128*sizeof(aclFloat16));// 传输大小drvDmaDescSetDir(dmaDesc,DRV_DMA_DIR_DEVICE_TO_HOST);// 传输方向// 5. 启动DMA传输等待完成drvRetdrvDmaSubmit(dmaDesc);if(drvRet!DRV_SUCCESS){printf(Submit DMA failed\n);return-1;}drvRetdrvDmaWait(dmaDesc,nullptr);if(drvRet!DRV_SUCCESS){printf(Wait DMA failed\n);return-1;}逐行解释第 2 行初始化驱动检测并配置昇腾设备相当于公路管理员检查高速入口是否正常开放。第 3 行获取昇腾设备句柄后续所有设备操作都需要这个句柄。第 4 行配置PCIe DMA传输描述符设置源地址HBM、目标地址主机内存、传输大小。DMA引擎可以在不占用CPU的情况下直接搬运数据是高速数据传输的关键。第 5 行提交DMA传输请求驱动会启动PCIe总线的数据传输。第 6 行等待DMA传输完成确保数据安全到达主机内存。Driver层的核心价值在于它定义了昇腾设备与主机之间的物理传输规则。无论是AscendCL、GE还是Runtime它们的数据传输最终都要落实到Driver层的PCIe DMA操作上。没有Driver层软件的计算结果就永远无法返回给用户——相当于高速公路没有建成所有卡车都上不了路。Step 6达芬奇架构——高速公路和计算工厂经历了上述五个步骤Token包裹终于到达了旅程的最后一站——昇腾达芬奇架构。达芬奇架构是昇腾芯片的计算核心它就像一条超级高速公路和一座巨型计算工厂的结合体包含了大量的AICoreAI Core计算核心、缓存系统和总线互联结构。达芬奇架构的核心组件是AICore每个AICore包含三大计算单元Cube Unit矩阵计算单元专门用于大矩阵乘法性能是普通向量单元的16倍以上是Transformer模型计算的核心引擎。Vector Unit向量计算单元执行逐元素操作ReLU、Softmax等处理Cube Unit无法处理的其他计算。Scalar Unit标量计算单元控制流、地址计算、循环控制等相当于工厂的管理系统。对于Token包裹来说达芬奇架构的AICore是最终的目的地——算子如MatMul、LayerNorm的计算指令被下发给AICore在Cube Unit中完成矩阵乘法在Vector Unit中完成归一化在Scalar Unit中完成数据地址的计算最终结果写回到HBM的指定位置。达芬奇架构的计算流水线 主机内存 ──PCIe── HBM高带宽内存 ── SRAM片上缓存 ── AICore Cube Unit ▲ │ │ ▼ 结果写回 计算输出 ▲ │ │ ▼ └────── SRAM片上缓存 ── HBM ──PCIe── 主机内存整个数据流的关键在于SRAM是AICore的速记纸每次计算时数据从HBM慢速但容量大加载到SRAM快速但容量小在AICore上完成计算结果写回HBM。这个过程不断循环直到整个模型的计算全部完成。达芬奇架构的设计哲学正是让数据在靠近计算单元的地方快速访问通过层层缓存减少对慢速HBM的访问次数从而提升整体性能。旅程终点站Token 完成计算原路返回当Token经过AscendCL打包、GE图引擎拼车、Runtime调度、ops-nn算子执行、Driver公路规则最终在达芬奇架构的AICore中完成计算后计算结果会原路返回计算结果从AICore写回HBMDriver的DMA引擎通过PCIe将结果传输回主机内存Runtime通知上层任务完成AscendCL将结果封装成标准的aclmdlDataset返回给用户整个旅程的每一层都各司其职AscendCL负责统一打包GE负责图优化Runtime负责资源调度ops-nn负责算子执行Driver负责物理传输达芬奇架构负责最终的计算。这种分层设计的好处是每层都可以独立演进——比如新的算子只需要在ops-nn层实现无需改动AscendCL或Runtime新的硬件只需要更新Driver层上层软件无需感知。这种优雅的架构设计正是昇腾CANN生态能够在国际竞争中保持技术领先的底层逻辑之一。
一个Token的昇腾之旅——从模型输入到硬件执行的完整链路
发布时间：2026/5/22 7:00:59
前言当你在昇腾设备上运行大语言模型输入「昇腾CANN生态很强大」这8个字符时这些字符会先被拆成多个Token每个Token对应一个语义单元比如「昇」「腾」「CANN」等每个Token就像等待运输的快递包裹即将开启一段从软件层到硬件层的完整旅程。这段旅程跨越了昇腾异构计算架构CANN的多个层级每一步都有专门的「工作人员」负责最终在硬件中完成计算再把结果原路送回你面前。Step 1AscendCL——快递打包员给包裹贴统一面单当你把输入文本发给模型时第一步要做的就是把这些零散的Token快递包裹整理成昇腾硬件能识别的标准格式这一步由统一编程接口AscendCL完成它就像快递打包员负责把用户的物品输入数据装进标准的快递盒贴上统一的面单方便后续所有环节的处理。AscendCL的核心作用是提供统一的编程接口屏蔽不同模型框架TensorFlow、PyTorch等和不同硬件型号的差异让上层应用不用关心底层细节只要调用AscendCL的接口就能完成数据的准备和模型的加载。对于我们的Token包裹来说AscendCL要做的事情就是把主机内存中的输入数据Token对应的embedding向量拷贝到昇腾设备的内存中并封装成标准的aclmdlDataset数据结构相当于给每个快递包裹贴上统一的面单注明收件人目标硬件、物品类型数据类型、重量数据大小等信息。下面是一段AscendCL准备输入数据的代码示例C接口每一行都对应打包员的具体操作// 1. 包含AscendCL头文件引入所有接口定义#includeacl/acl.h// 2. 初始化AscendCL资源相当于打包员上岗准备工具aclError retaclInit(nullptr);if(ret!ACL_SUCCESS){printf(Init AscendCL failed\n);return-1;}// 3. 创建输入数据集对象相当于准备一个快递托盘用来放所有包裹aclmdlDataset*inputDatasetaclmdlCreateDataset();if(inputDatasetnullptr){printf(Create input dataset failed\n);return-1;}// 4. 创建单个Tensor对象对应一个Token包裹设置数据地址、大小、数据类型aclTensor*inputTensoraclCreateTensor({1,128},// Tensor形状1个Tokenembedding长度128ACL_FLOAT16,// 数据类型半精度浮点适配昇腾硬件devInputPtr,// 设备端数据地址128*sizeof(aclFloat16)// 数据大小128个半精度浮点数);if(inputTensornullptr){printf(Create input tensor failed\n);return-1;}// 5. 把单个Tensor加入输入数据集相当于把包裹放到托盘上retaclmdlAddDatasetTensor(inputDataset,inputTensor);if(ret!ACL_SUCCESS){printf(Add tensor to dataset failed\n);return-1;}// 6. 把主机内存中的输入数据拷贝到设备内存相当于把包裹里的物品装进标准快递盒retaclrtMemcpy(devInputPtr,// 设备端目标地址128*sizeof(aclFloat16),// 拷贝大小hostInputPtr,// 主机端源地址128*sizeof(aclFloat16),// 拷贝大小ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE// 拷贝方向主机到设备);if(ret!ACL_SUCCESS){printf(Memcpy host to device failed\n);return-1;}逐行解释第 1 行引入AscendCL的所有接口定义打包员拿到工作手册明确操作规范。第 2 行初始化AscendCL运行环境检查硬件资源是否可用打包员上岗前核验工具完整性。第 3 行创建输入数据集对象用来存放所有输入Token准备统一的快递托盘所有包裹都要放在上面流转。第 4 行创建单个Tensor对象对应一个Token的数据设置形状、数据类型、地址和大小给每个包裹贴标签。第 5 行把Tensor加入输入数据集把包裹放到托盘上完成打包前的归集。第 6 行把主机内存的输入数据拷贝到设备内存因为昇腾硬件只能访问自身设备内存相当于把包裹物品装进标准快递盒。AscendCL的价值正是这种统一封装能力不同模型框架的输出格式、数据存放位置差异极大AscendCL作为统一编程接口屏蔽了所有上层差异让后续环节只需处理标准格式的数据——相当于快递打包员不管用户寄什么物品都用标准盒封装、贴统一面单大幅提升整个物流系统的流转效率。Step 2GE 图引擎——零散包裹拼整车优化运输效率当AscendCL把所有Token包裹打包成标准的aclmdlDataset之后这些包裹并不会直接被送走而是要先经过GE图引擎的处理GE就像物流中心的拼车调度员负责把零散的包裹多个小算子拼成一整车优化后的模型图减少运输次数提升效率。GE图引擎的核心作用是做图编译优化它接收AscendCL输出的模型图由多个算子节点和边组成然后执行一系列优化操作算子融合把多个相邻小算子合并成一个大算子减少Kernel启动次数、内存复用不同算子的内存块共享减少内存分配开销、常量折叠提前计算模型中的常量结果避免重复计算。这些优化就像把零散快递包裹拼成一整车减少运输频次、降低物流成本。// 1. 包含GE图引擎头文件引入所有接口定义#includege/ge_api.h// 2. 创建GEGraph对象相当于准备一辆空的货车用来装所有包裹ge::GEGraphgraph(llm_inference_model);// 3. 添加算子节点到图中相当于把零散包裹放到货车上ge::OperatormatmulOp(matmul_0,MatMulV2);matmulOp.SetInput(x,inputTensor);matmulOp.SetInput(w,weightTensor);matmulOp.SetOutput(y,outputTensor);graph.AddOp(matmulOp);ge::OperatorreluOp(relu_0,ReLU);reluOp.SetInput(x,outputTensor);reluOp.SetOutput(y,finalOutputTensor);graph.AddOp(reluOp);// 4. 设置图优化选项相当于调度员规划拼车策略std::mapstd::string,std::stringoptions;options[ge.exec.enableFusion]1;// 开启算子融合options[ge.exec.enableMemoryReuse]1;// 开启内存复用options[ge.exec.fusionSwitch]all;// 开启全量融合策略ge::GraphManager::GetInstance().SetOptions(options);// 5. 编译图生成优化后的离线模型相当于把包裹装车、固定位置、规划路线ge::ModelBufferData modelBuffer;ge::GraphManager::GetInstance().CompileGraph(graph,modelBuffer);// 6. 保存离线模型到文件相当于把装满包裹的货车停到待发区ge::GraphManager::GetInstance().SaveModel(modelBuffer,/path/to/optimized_model.om);逐行解释第 2 行创建GEGraph对象对应整个模型的计算图准备一辆空的货车。第 3 行添加MatMul和ReLU两个算子节点到计算图中设置输入输出依赖关系把零散包裹放到货车上明确运输顺序。第 4 行设置图优化选项开启算子融合和内存复用调度员规划拼车策略。第 5 行编译计算图GE根据优化策略对图做等价变换把MatMulReLU融合成一个算子。第 6 行保存优化后的离线模型到文件把装满包裹的货车停到待发区等待物流调度中心分配路线。GE的图优化价值非常明确原始模型图中存在大量小算子每个算子都需要单独启动Kernel、单独搬运数据开销极高。GE的算子融合可以减少30%以上的Kernel启动次数内存复用可以减少20%以上的内存占用——相当于把零散包裹拼成整车只启动一次货车、只搬运一次效率提升显著。Step 3Runtime——物流调度中心分配最优路线当GE把优化后的离线模型准备好之后接下来要做的就是把这个模型加载到昇腾设备上、分配计算资源这一步由Runtime完成它就像物流调度中心负责根据当前硬件资源情况给每个包裹分配最优路线保证运输效率。Runtime的核心作用是负责昇腾设备的资源管理、内存管理、任务调度。对于我们的Token包裹来说Runtime要做的事情就是把优化后的离线模型加载到昇腾设备内存中分配空闲的AICore计算资源把输入数据拷贝到设备内存然后提交任务到执行队列等待计算完成。// 1. 包含Runtime头文件引入所有接口定义#includeruntime/rt.h// 2. 分配设备内存存储输入数据和模型数据相当于调度中心准备高带宽仓库void*devInputPtrnullptr;rtError_t retrtMalloc(devInputPtr,// 设备内存地址指针128*sizeof(aclFloat16),// 分配大小1个Token的embeddingRT_MEMORY_HBM// 内存类型高带宽内存);if(ret!RT_ERROR_NONE){printf(Malloc device memory failed\n);return-1;}// 3. 拷贝输入数据从主机内存到设备内存retrtMemcpy(devInputPtr,// 设备端目标地址128*sizeof(aclFloat16),// 拷贝大小hostInputPtr,// 主机端源地址128*sizeof(aclFloat16),// 拷贝大小RT_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE// 拷贝方向主机到设备);if(ret!RT_ERROR_NONE){printf(Memcpy host to device failed\n);return-1;}// 4. 加载优化后的离线模型到设备内存uint32_tmodelId0;retrtModelLoad(/path/to/optimized_model.om,// 离线模型路径modelId// 输出的模型ID);if(ret!RT_ERROR_NONE){printf(Load model failed\n);return-1;}// 5. 创建任务描述符设置算子输入输出rtTaskDesc taskDesc;memset(taskDesc,0,sizeof(rtTaskDesc));taskDesc.modelIdmodelId;// 绑定的模型IDtaskDesc.inputDatadevInputPtr;// 输入数据地址taskDesc.outputDatadevOutputPtr;// 输出数据地址// 6. 提交任务到执行队列等待执行完成retrtTaskSubmit(taskDesc,sizeof(taskDesc),nullptr,nullptr);if(ret!RT_ERROR_NONE){printf(Submit task failed\n);return-1;}retrtTaskWait(nullptr);if(ret!RT_ERROR_NONE){printf(Wait task failed\n);return-1;}逐行解释第 2 行分配设备高带宽内存HBMHBM的带宽是普通DDR的10倍以上准备高带宽仓库提升包裹装卸效率。第 3 行把主机内存的输入数据拷贝到设备HBM把包裹从集散中心主机内存运到调度中心仓库设备HBM。第 4 行加载优化后的离线模型到设备内存把装满包裹的货车运到调度中心停车场。第 5 行创建任务描述符设置模型ID、输入输出地址和大小调度中心给货车分配路线。第 6 行提交任务到执行队列Runtime自动把任务分配到空闲的AICore上执行调度中心给货车发出发指令。Runtime的核心价值是统一资源调度昇腾设备包含多个AICore比如Ascend 910包含32个AICore如果让上层应用自行分配资源极易出现资源冲突。Runtime作为统一调度中心会动态感知硬件资源状态避免冲突、提升资源利用率——相当于物流调度中心统一分配路线避免堵车保证所有货车按时到达。Step 4ops-nn 算子——卡车司机完成实际运输任务当Runtime把任务分配到AICore之后接下来要做的就是真正执行计算这一步由ops-nn算子库完成它就像卡车司机负责把货物数据从出发地运到目的地完成实际的计算任务。ops-nn是昇腾官方算子库提供了所有常用神经网络算子的实现比如MatMul、ReLU、Softmax等这些算子都是用Ascend C编程语言编写的。Ascend C是专门为昇腾达芬奇架构设计的算子编程语言可以充分发挥硬件的计算能力。// 1. 包含Ascend C算子头文件引入所有算子接口定义#includekernel_operator.h// 2. 定义向量加法算子类封装算子的初始化和执行逻辑classAddKernel{public:__aicore__inlineAddKernel(){pipe.InitBuffer(inQueueT,1,inputSize*sizeof(float));pipe.InitBuffer(outQueueT,1,outputSize*sizeof(float));}__aicore__inlinevoidInit(uint32_tsize){this-inputSizesize;this-outputSizesize;inQueueT.Init(inQueueBuf,inputSize);outQueueT.Init(outQueueBuf,outputSize);}__aicore__inlinevoidProcess(){autoinputLocalinQueueT.AllocTensorfloat();inQueueT.PopTensor(inputLocal);autooutputLocaloutQueueT.AllocTensorfloat();// 向量加法output[i] input[i] input[iN/2]for(uint32_ti0;iinputSize/2;i){outputLocal.SetValue(i,inputLocal.GetValue(i)inputLocal.GetValue(iinputSize/2));}outQueueT.PushTensor(outputLocal);}private:TPipe pipe;TQuetQuePosition::VECIN,1inQueueT;TQuetQuePosition::VECOUT,1outQueueT;};逐行解释第 2 行定义向量加法算子类AddKernel封装算子的初始化和执行逻辑。所有Ascend C算子都以类的形式组织。第 3 行构造函数初始化输入输出队列的缓冲区。pipe.InitBuffer分配SRAM上的内存队列用来管理输入输出数据的流转。第 7 行Init方法设置输入输出大小初始化输入输出队列。第 10 行Process方法是算子的核心计算逻辑AllocTensor从队列分配SRAM上的局部张量。第 12 行inQueueT.PopTensor从输入队列取数据数据从HBM搬到SRAM。第 13-15 行在SRAM上执行向量加法计算这是真正消耗计算资源的地方。第 16 行outQueueT.PushTensor把计算结果从SRAM推送到输出队列数据写回HBM。ops-nn算子的精妙之处在于它完全基于Ascend C编程充分利用达芬奇架构的硬件特性SRAM片上高速缓存、AI Core矩阵计算单元Cube Unit、向量化指令等。每个算子的实现都是对硬件能力的直接映射没有抽象层、没有虚拟化开销——这就是为什么昇腾算子的执行效率极高。Step 5Driver——公路规则让卡车能上达芬奇高速当ops-nn算子在AICore上完成计算后计算结果需要写回HBM内存然后通过PCIe返回给主机。这个过程中Driver驱动层扮演的角色就像公路规则——它定义了卡车算子计算结果如何驶上达芬奇高速昇腾达芬奇架构以及高速上的交通规则内存访问协议、数据传输机制。Driver层负责管理昇腾设备和主机之间的通信包括PCIe总线的配置与数据传输、DMA直接内存访问引擎的控制、HBM内存的地址空间管理等。对于Token包裹来说Driver要做的事情就是确保计算结果能正确地从昇腾设备HBM传输回主机内存同时处理设备中断、错误恢复等底层事务。// 1. 包含Driver头文件引入驱动层接口定义#includedriver/drv.h// 2. 初始化驱动检测并配置昇腾设备drvError_t drvRetdrvInit();if(drvRet!DRV_SUCCESS){printf(Init driver failed\n);return-1;}// 3. 获取昇腾设备句柄用于后续操作drvDevice_t*devicenullptr;drvRetdrvGetDevice(0,device);if(drvRet!DRV_SUCCESS){printf(Get device failed\n);return-1;}// 4. 配置PCIe DMA传输从设备HBM传输数据到主机内存drvDmaDesc dmaDesc;drvDmaDescInit(dmaDesc,device);drvDmaDescSetSrc(dmaDesc,devOutputPtr);// 源地址设备HBMdrvDmaDescSetDst(dmaDesc,hostOutputPtr);// 目标地址主机内存drvDmaDescSetSize(dmaDesc,128*sizeof(aclFloat16));// 传输大小drvDmaDescSetDir(dmaDesc,DRV_DMA_DIR_DEVICE_TO_HOST);// 传输方向// 5. 启动DMA传输等待完成drvRetdrvDmaSubmit(dmaDesc);if(drvRet!DRV_SUCCESS){printf(Submit DMA failed\n);return-1;}drvRetdrvDmaWait(dmaDesc,nullptr);if(drvRet!DRV_SUCCESS){printf(Wait DMA failed\n);return-1;}逐行解释第 2 行初始化驱动检测并配置昇腾设备相当于公路管理员检查高速入口是否正常开放。第 3 行获取昇腾设备句柄后续所有设备操作都需要这个句柄。第 4 行配置PCIe DMA传输描述符设置源地址HBM、目标地址主机内存、传输大小。DMA引擎可以在不占用CPU的情况下直接搬运数据是高速数据传输的关键。第 5 行提交DMA传输请求驱动会启动PCIe总线的数据传输。第 6 行等待DMA传输完成确保数据安全到达主机内存。Driver层的核心价值在于它定义了昇腾设备与主机之间的物理传输规则。无论是AscendCL、GE还是Runtime它们的数据传输最终都要落实到Driver层的PCIe DMA操作上。没有Driver层软件的计算结果就永远无法返回给用户——相当于高速公路没有建成所有卡车都上不了路。Step 6达芬奇架构——高速公路和计算工厂经历了上述五个步骤Token包裹终于到达了旅程的最后一站——昇腾达芬奇架构。达芬奇架构是昇腾芯片的计算核心它就像一条超级高速公路和一座巨型计算工厂的结合体包含了大量的AICoreAI Core计算核心、缓存系统和总线互联结构。达芬奇架构的核心组件是AICore每个AICore包含三大计算单元Cube Unit矩阵计算单元专门用于大矩阵乘法性能是普通向量单元的16倍以上是Transformer模型计算的核心引擎。Vector Unit向量计算单元执行逐元素操作ReLU、Softmax等处理Cube Unit无法处理的其他计算。Scalar Unit标量计算单元控制流、地址计算、循环控制等相当于工厂的管理系统。对于Token包裹来说达芬奇架构的AICore是最终的目的地——算子如MatMul、LayerNorm的计算指令被下发给AICore在Cube Unit中完成矩阵乘法在Vector Unit中完成归一化在Scalar Unit中完成数据地址的计算最终结果写回到HBM的指定位置。达芬奇架构的计算流水线 主机内存 ──PCIe── HBM高带宽内存 ── SRAM片上缓存 ── AICore Cube Unit ▲ │ │ ▼ 结果写回 计算输出 ▲ │ │ ▼ └────── SRAM片上缓存 ── HBM ──PCIe── 主机内存整个数据流的关键在于SRAM是AICore的速记纸每次计算时数据从HBM慢速但容量大加载到SRAM快速但容量小在AICore上完成计算结果写回HBM。这个过程不断循环直到整个模型的计算全部完成。达芬奇架构的设计哲学正是让数据在靠近计算单元的地方快速访问通过层层缓存减少对慢速HBM的访问次数从而提升整体性能。旅程终点站Token 完成计算原路返回当Token经过AscendCL打包、GE图引擎拼车、Runtime调度、ops-nn算子执行、Driver公路规则最终在达芬奇架构的AICore中完成计算后计算结果会原路返回计算结果从AICore写回HBMDriver的DMA引擎通过PCIe将结果传输回主机内存Runtime通知上层任务完成AscendCL将结果封装成标准的aclmdlDataset返回给用户整个旅程的每一层都各司其职AscendCL负责统一打包GE负责图优化Runtime负责资源调度ops-nn负责算子执行Driver负责物理传输达芬奇架构负责最终的计算。这种分层设计的好处是每层都可以独立演进——比如新的算子只需要在ops-nn层实现无需改动AscendCL或Runtime新的硬件只需要更新Driver层上层软件无需感知。这种优雅的架构设计正是昇腾CANN生态能够在国际竞争中保持技术领先的底层逻辑之一。
