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我们前面说过，一个 AI 处理器的计算 core 由 scalar core + vector core + matrix core 三部分构成。顾名思义， scalar core 用于处理一些标量计算，以及程序控制流转移。而 vector core 则用于处理一些并行化的 …

具体来说，达芬奇架构采用3D Cube针对矩阵运算做加速，大幅提升单位功耗下的AI算力，每个AI Core可以在一个时钟周期内实现4096个MAC操作，相比传统的CPU和GPU实现数量级的提升。

AI Core中的计算单元主要包括：Cube Unit（矩阵计算单元）、Vector Unit（向量计算单元）和Scalar Unit（标量计算单元），完成AI Core中不同类型的数据计算。 Cube负责执行矩阵运算。 Cube每次执行可以完成一个fp16的16*16与16*16的矩阵乘，例如C=A*B，如果是int8输入，则一次完成16*32与32*16的矩阵乘。 其中A来源于L0A，B来源于L0B，L0C存储矩阵乘的结果和中间结果。 Vector负责执行向量运算。 其算力低于Cube，但灵活度高于Cube（如支持数学中的求倒 …

2021年6月1日 · 计算单元是AI Core中提供强大算力的核心单元，相当于AI Core的主力军，主要包括：Cube Unit（矩阵计算单元）、Vector Unit（向量计算单元）和Scalar Unit（标量计算单元），完成AI Core中不同类型的数据计算。

基于Ascend C开发的矢量计算相关的算子可以运行在 Vector Core 上，本节主要介绍如何基于 Vector Core 架构进行算子编程，该特性仅支持 Atlas 推理系列产品。 学习本节内容之前，请先参考 算子调用 了解基于 AI Core 的算子端到端的开发流程，下文内容会重点介绍基于VectorCore进行算子编程的差异点。 完成算子kernel侧开发时，需要通过宏 KERNEL_TASK_TYPE_DEFAULT 开启支持 Vector Core，算子执行时会同时启动 AI Core 和 Vector Core， 此时 AI Core 会当 …

昇腾AI处理器的计算核心主要由 AI Core 构成，包含三种基础计算资源： 矩阵计算单元 （Cube Unit）、 向量计算单元 （Vector Unit）和 标量计算单元 （Scalar Unit），负责执行张量、矢量、标量计算。AI Core 中的矩阵计算单元支持 Int8 和 fp16 的计算，向量计算单元支持 ...

您可以通过GetCoreNumAic接口获取 AI Core 的核数，GetCoreNumVector接口获取 Vector Core 的核数。 如下代码片段，分别为使用kernel直调工程和自定义算子工程时的设置样例，此处设置为 AI Core 和 Vector Core 的总和，表示所有 AI Core 和 Vector Core 都启动。

2024年4月17日 · 本文介绍了基于数据流驱动的Matrix Core和Vector Core设计，这两种硬件核心优化了矩阵和向量运算，常用于图形处理、科学计算和深度学习。 Matrix Core具有高度并行性和数据流导向，而Vector Core则包含向量化执行单元和流水线结构。

2024年9月24日 · 本篇文章将详细讲解如何基于Vector Core架构进行算子编程，深入解析如何利用该架构的并行特性优化算子执行效率。 通过引入具体的代码示例和详细的注释解析，我们将带领读者一步步探索如何在 Ascend AI处理器 中充分发挥 Vector Core 的潜能，并讨论在开发中的 ...