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张小明 2026/1/10 18:19:15
创新的盐城网站建设,网站建设公司网址大全,更换域名wordpress,wordpress去掉版权信息1.简介PyPTO#xff08;发音#xff1a;pai p-t-o#xff09;是 CANN 推出的一款面向 AI 加速器的高性能编程框架#xff0c;旨在简化算子开发流程#xff0c;同时保持高性能计算能力。该框架采用创新的 PTO#xff08;Parallel Tensor/Tile Operation#xff09;编程范…1.简介PyPTO发音pai p-t-o是 CANN 推出的一款面向 AI 加速器的高性能编程框架旨在简化算子开发流程同时保持高性能计算能力。该框架采用创新的 PTOParallel Tensor/Tile Operation编程范式以基于 Tile 的编程模型 为核心设计理念通过多层次的中间表示IR系统将用户通过 API 构建的 AI 模型应用从高层次的 Tensor 图逐步编译成硬件指令最终生成可在目标平台上高效执行的可执行代码2.PyPTO 产生的背景高性能算子开发一直是 AI 加速器编程的核心挑战。算子开发人员不仅需要理解算子的数学计算属性还必须考虑如何将其转换为对硬件友好的执行方式。这种双重知识要求使得算子开发成为一个高度专业化的领域。尽管存在诸多挑战行业在技术趋势上已经形成了一些重要共识1编程模型的重要性编程模型决定学习曲线学习曲线决定生态上限。一个友好的编程模型能够显著降低开发门槛扩大开发者群体从而推动生态发展。2分层暴露复杂性复杂性不可避免但必须分层暴露、按角色定价。绝大多数用户应该只看到高层抽象而底层复杂性应该只暴露给需要它的专家用户。3指令式编译运行时优化这是快速演化时代的主流范式。支持 JIT 编译和动态图执行通过 Runtime API 支持从 eager 执行调试到图执行多种编译路径共存适应不同场景需求。4工具链和工程体验这是决定生态成色的第二战场。提供完整的可视化工具和分析工具一致的错误信息和诊断机制高质量示例和文档与主流 IDE 和构建系统的集成这些都是生态成功的关键因素。5基于 Tile 的编程模型成为趋势无论是业界主流的 GPU 厂商还是开源社区近期都推出了基于 Tile 的编程框架。这验证了 Tile 编程模型的方向正确性。然而现有基于 Tile 的框架仍然相对底层需要开发者具备丰富的底层开发经验和硬件系统知识。6通用计算能力扩展AI 专用只是入口而非终点需要扩展对通用并行计算的支持包括数值计算、科学计算等以及 3D 高斯溅射等渲染应用为硬件找到足够多的落地场景和主战场。通用计算能力是生态的放大器能够吸引更广泛的开发者群体和应用场景。面对上述挑战和局限性PyPTO 应运而生。3.PyPTO 的设计目的与创新点本节讨论的是 PyPTO 的设计初衷、试图解决的核心问题以及与现有方案的区别PyPTO 的设计初衷如下1降低开发门槛让算法开发者能够直接实现高性能算子无需深入了解硬件细节。通过 Tensor 级别抽象算法开发者可以专注于算法逻辑的表达而将硬件优化交给框架处理。2提升开发效率通过 Tensor 级别抽象快速获得性能良好的实现。这种设计显著缩短了从算法设计到可运行代码的开发周期支持快速迭代和验证。3保留优化空间通过多层级 IR 和 Pass 系统支持从快速可用到极致性能的平滑过渡。开发者可以根据实际需求选择合适的优化深度既保证了开发效率又保留了追求极致性能的可能性。4支持复杂场景强调复杂融合算子甚至于整个模型网络的开发能力。框架支持分布式执行、自动微分等高级特性使其能够适应从单算子优化到大规模模型训练的多样化场景。5作为补充而非替换PyPTO 作为已有编程框架的补充而非替换为开发者提供了另一种选择特别适合需要深度性能优化和细粒度控制的场景。PyPTO 致力于解决以下核心问题1消除算法与算子开发的鸿沟通过 Tensor 级别抽象算法开发者可以直接实现高性能算子无需等待专门的算子开发团队。这消除了传统分工模式带来的沟通成本和迭代延迟。2平衡编程简单性和控制力通过分层抽象设计对不同开发者暴露不同抽象层次。算法开发者可以使用高层次的 Tensor API而性能优化专家和系统开发者可以根据需要深入到 Tile、Block 甚至虚拟指令集层次。3支持快速迭代和深度优化提供快速可用 → 灵活调优 → 深度优化的平滑过渡。大多数开发者可以快速获得可用的实现而性能敏感的开发者可以通过工具链进行深度优化追求极致性能。4提供完整的工具链支持可视化、调试、性能分析一体化支持帮助开发者快速定位问题、理解性能瓶颈并实现深度定制。PyPTO 与现有方案相比具有以下显著区别1多层级 IR 系统支持从 Tensor 到硬件指令的渐进式降低每个层次都可以进行针对性优化。这种设计使得每个层次都可以进行针对性的优化同时支持不同抽象层次的编程接口。2基于 Tile 的编程模型所有计算基于 Tile 进行充分利用硬件并行性和内存层次结构。这种设计在保持易用性的同时实现了高性能。3更高层次的抽象PyPTO 提供更高层次的 Tensor 抽象算法开发者无需深入了解底层硬件细节即可开发高性能 kernel。这显著降低了开发门槛使得更多开发者能够参与高性能算子开发。4MPMD 执行调度避免全局同步灵活调度更好的资源利用。这种设计适配多核架构能够更好地利用硬件资源提升整体利用率。5Man-In-The-Loop 工作流人工参与的优化流程在开箱即用与性能极致之间提供平滑过渡。通过 IDE 集成、可视化、性能分析、调试支持等工具帮助开发者理解编译过程、识别性能瓶颈并进行深度定制。6分层抽象设计对不同开发者暴露不同抽象层次平衡编程简单性和控制力。算法开发者使用 Tensor 层次快速实现功能性能专家使用 Tile 层次进行深度优化系统开发者使用 Block 层次实现框架集成。PyPTO 通过多层级 IR 系统、基于 Tile 的编程模型、更高层次的 Tensor 抽象、MPMD 执行调度、Man-In-The-Loop 工作流和分层抽象设计致力于消除算法与算子开发的鸿沟平衡编程简单性和控制力为不同层次的开发者提供相应的抽象层次和工具支持。PyPTO 的分层抽象PyPTO 通过多层次抽象设计为不同的用户群体提供不同层次的控制粒度。基于分层抽象的能力框架既能够为大多数开发者提供易用的高层抽象又能够为专家用户提供细粒度的控制能力。非常欢迎开发者朋友们在公众号评论区提出你们关心的问题我们会将这些问题收集起来在专场直播中为大家进行解答。关注昇腾CANN公众号及时获取直播时间与观看链接相信通过这次直播大家会对CANN PyPTO有更深入的了解为昇腾芯片的应用开发带来更多的创新和突破
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