昇腾AI入门：2023 CANN训练营直播笔记（上）

"这篇文章是关于2023年CANN训练营第一季的直播课程笔记，主题是零基础入门昇腾AI技术的上半部分。笔记涵盖了昇腾AI的全栈架构、Atlas系列硬件、NPU（神经处理单元）介绍、CANN（异构计算架构）以及PyTorch在昇腾AI处理器上的适配与模型迁移方法。" 昇腾AI全栈架构是华为打造的一种基于昇腾系列处理器和基础软件的全面人工智能解决方案，包括处理器、硬件、计算架构、计算框架、应用使能、开发工具链、管理运维工具和服务等多个层面。其中，晟腾系列处理器作为核心，提供强大的AI计算能力；Atlas系列硬件则提供了从端、边到云的全场景AI基础设施，适用于不同应用场景，如推理（Ascend310）和训练（Ascend910）。 NPU（神经处理单元）是昇腾AI处理器的关键组成部分，其AICore由矩阵计算单元、向量计算单元和标量计算单元组成，这些单元协同工作，能够高效执行深度学习模型的计算任务。这种设计旨在优化AI计算，提升能效比，为各种AI应用提供高性能支持。 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）是昇腾AI的异构计算架构，它旨在充分利用昇腾处理器的硬件能力，提供高效、便捷的编程接口和优化的计算库，使得开发者可以更容易地开发和部署AI应用。 对于基于PyTorch的深度学习模型，华为提供了多种适配昇腾AI处理器的方案，包括自动迁移、工具迁移和手工迁移。自动迁移是在训练过程中动态转换CUDA接口，使得模型可以在训练的同时被优化为适应昇腾处理器的NPU接口。工具迁移可能涉及使用特定工具来转换模型，而手工迁移则需要开发者手动修改代码以适配NPU。 这篇笔记详细介绍了昇腾AI技术的基础，包括硬件平台、处理器结构和开发工具，以及如何将PyTorch模型有效地迁移到昇腾AI处理器上，对于想要学习和使用昇腾AI平台的初学者来说是非常宝贵的学习材料。