技术标签: 2023年CANN训练营第一季 人工智能
昇腾A全栈可以分成四个大部分:
CANN提供了功能强大、适配性好、可自定义开发的AI异构计算架构,自顶向下分为5部分。
AscendCL(Ascend Computing Language)是一套用于在昇腾平台上开发深度神经网络应用的C语言API库,提供运行资源管理、内存管理、模型加载与执行、算子加载与执行、媒体数据处理等API,能够实现利用昇腾硬件计算资源、在昇腾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。
AscendCL的应用场景:
AscendCL的优势:
当前阶段,PyTorch框架与昇腾AI处理器进行了在线对接适配。
方案特性及优点
昇腾AI处理器的加速实现方式是以算子为粒度进行调用(OP-based),即通过Ascend Computing Language(AscendCL)调用一个或几个亲和算子组合的形式,代替原有GPU的实现方式。其逻辑模型如图1所示。
当前选择在线对接适配方案的主要原因有以下几点:
达芬奇架构(DaVinci Architecture)是华为面向计算密集型人工智能应用研发的全新计算架构,昇腾AI处理器的AI Core即是基于此架构实现。其基本结构如图:
达芬奇架构的优势有哪些?
达芬奇架构将应用程序分解成多个模块,每个模块都有特定的功能和职责,可以独立地构建、测试、部署和维护,从而更容易适应不同的业务需求和市场变化。
达芬奇架构是NPU的一个部分,细分成核心的3D Cube、Vector向量计算单元、Scalar标量计算单元等,负责不同的运算任务。达芬奇架构以高性能3D Cube计算引擎为基础,针对矩阵运算进行加速,大幅提高单位面积下的AI算力,充分激发端侧AI的运算潜能。
达芬奇架构同时支持多种精度计算,支撑训练和推理两种场景的数据精度要求,实现AI的全场景需求覆盖。
达芬奇架构通过将应用程序分解成多个小型部件,降低了系统的复杂性,从而提高了系统的稳定性和可用性。
由于每个部件都相对独立,因此可以更容易地进行单元测试和集成测试,这可以帮助开发人员更快地找到和解决问题,从而减少了开发和维护的成本。
简介
将基于PyTorch的训练脚本迁移到昇腾AI处理器上进行训练,目前有以下3种方式:自动迁移(推荐)、工具迁移、手工迁移,且迁移前要保证该脚本能在GPU、CPU上运行。推荐用户使用最简单的自动迁移方式。
(推荐)自动迁移
----------------------------说明---------------------------------
import torch
import torch_npu
.....
from torch_npu.contrib import transfer_to_npu
2.参考模型训练执行训练。查看训练后是否生成权重文件,生成了如下图文件则说明迁移训练成功。
若训练过程中提示部分cuda接口报错,可能是部分API(算子API或框架API)不支持引起,用户可参考以下方案进行解决。
1.参见《CANN 软件安装指南》中“安装PyTorch > 编译安装PyTorch ”章节获取Ascend PyTorch源码包。
2.进入获取后的源码包目录,修改“npu_native_functions.yaml”。
3.参见《CANN 软件安装指南》中“安装PyTorch > 编译安装PyTorch ”章节重新编译框架插件包并安装。
4.重新进行迁移训练。
工具迁移
工具迁移推荐使用命令行方式。
若用户想使用图形开发界面、或已安装MindStudio,可以参考《MindStudio 安装指南》中的“分析迁移>PyTorch GPU2Ascend”章节使用MindStudio中集成的PyTorch GPU2Ascend功能进行工具迁移。
使用命令行方式进行工具迁移的核心步骤如下:
./pytorch_gpu2npu.sh -i 原始脚本路径 -o 脚本迁移结果输出路径 -v 原始脚本框架版本 [-s] [-m] [distributed -t 目标模型变量名 -m 训练脚本的入口文件]
示例参考:
#单卡
./pytorch_gpu2npu.sh -i /home/train/ -o /home/out -v 1.11.0 [-s] [-m]
#分布式
./pytorch_gpu2npu.sh -i /home/train/ -o /home/out -v 1.11.0 [-s] [-m] distributed -m /home/train/train.py [-t model]
“[]”表示可选参数,实际使用可不用添加。
如果迁移时启用了“distributed”参数,迁移后会生成如下run_distributed_npu.sh文件,在执行迁移后的模型之前需要把文件中的“please input your shell script here”语句替换成模型原来的训练shell脚本。执行run_distributed_npu.sh文件后会生成指定NPU的log日志。
export MASTER_ADDR=127.0.0.1
export MASTER_PORT=29688
export HCCL_WHITELIST_DISABLE=1
NPUS=($(seq 0 7))
export RANK_SIZE=${
#NPUS[@]}
rank=0
for i in ${
NPUS[@]}
do
export DEVICE_ID=${
i}
export RANK_ID=${
rank}
echo run process ${
rank}
please input your shell script here > output_npu_${
i}.log 2>&1 &
let rank++
done
将“please input your shell script here”替换为模型训练命令“bash model_train_script.sh --data_path data_path ”。
----------------------------说明----------------------------------
手工迁移
手工迁移需要用户对AI模型有迁移基础,了解GPU与NPU的代码的异同点以及各种迁移手段。手工迁移过程中各个模型的迁移方法均有不同,下文给出手工迁移的核心要点。
------------------------单卡迁移--------------------------
----------------------------------多卡迁移(分布式训练迁移)---------------------------------
除单卡迁移包含的3个修改要点外,在分布式场景下,还需要切换通信方式,直接修改init_process_group的值。
修改前,GPU使用nccl方式:
dist.init_process_group(backend='nccl',init_method = "tcp//:127.0.0.1:**", ...... ,rank = args.rank) # **为端口号,根据实际选择一个闲置端口填写
修改后,NPU使用hccl方式:
dist.init_process_group(backend='hccl',init_method = "tcp//:127.0.0.1:**", ...... ,rank = args.rank) # **为端口号,根据实际选择一个闲置端口填写
1.了解昇腾A全栈架构及该架构中各层的作用。
2.了解异构计算架构CANN在昇腾A全栈中的位置和作用。
3.了解应用开发编程框架、基本概念。
4.掌握基本的应用开发流程,可以按照指导编译、运行应用。
5.了解如何获取及查看应用运行日志,具备基本的问题定界、定位能力。
在开始应用开发入门课程之前,请先通读第2节您需要提前准备什么,以便更好地理解本课程中涉及的概念并完成练习
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