昇腾 AI 处理器架构与编程模型详解

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在 AI 算力赛道中，昇腾 AI 处理器凭借独特的架构设计和高效的编程体系，成为众多开发者实现模型训练与应用落地的核心算力底座。结合昇腾开发者探索学习平台（https://www.hiascend.com/developer/learn）中的模型开发学习路径，本文将深入拆解昇腾 AI 处理器的底层架构与核心编程模型，帮助开发者从根源理解其算力优势，夯实模型开发的技术基础。

一、昇腾 AI 处理器的核心架构：异构计算的精妙设计

昇腾 AI 处理器采用异构计算架构，整合了多种专用计算单元与控制单元，实现了算力与灵活性的平衡，其架构可分为以下核心模块：

1. 计算单元：多维度适配 AI 任务

（1）AI Core 智能计算核心

这是昇腾 AI 处理器的核心算力单元，专门为深度学习任务设计，支持 FP16、FP32、INT8 等多种数据精度的并行计算。AI Core 内部集成了大量的矩阵运算单元（Cube）、向量运算单元（Vector）和标量运算单元（Scalar）：

• Cube 单元：主打矩阵乘加运算，可高效完成深度学习中最核心的卷积、全连接等算子计算，是模型训练和推理的算力核心；

• Vector 单元：负责向量类运算，适配激活函数、数据格式转换等操作；

• Scalar 单元：处理标量运算，承担指令控制、逻辑判断等基础计算任务。

多个 AI Core 通过高速互联形成算力集群，可支撑大规模分布式训练任务，这也是昇腾平台能高效运行 LLM、CV 大模型的关键硬件基础。

（2）AI CPU 控制与辅助计算单元

AI CPU 承担着系统控制、任务调度和部分通用计算任务，其作用是协调 AI Core、内存以及外部设备之间的数据流转和指令执行。对于一些无法在 AI Core 上高效执行的通用逻辑运算，AI CPU 可进行补充处理，保障整个计算流程的顺畅性，实现 “专用算力 + 通用算力” 的协同工作。

（3）AI Vector 高性能向量计算单元

针对一些高复杂度的向量类 AI 算子，AI Vector 单元可提供专项加速，进一步提升模型中向量运算密集型任务的执行效率，尤其在大模型的特征处理、序列建模等环节发挥重要作用。

2. 存储单元：分层设计提升数据访问效率

昇腾 AI 处理器采用分层存储架构，构建了从高速缓存到外部存储的多级存储体系：

• 片上缓存：包括 L1 缓存、L2 缓存等，用于存储 AI Core 计算过程中频繁访问的数据和指令，减少数据搬运耗时；

• 片外存储：对接 DDR 内存，用于存储训练数据、模型权重等大规模数据。

同时，架构中还设计了高效的数据传输通道，实现存储单元与计算单元之间的低延迟数据交互，避免因数据访问瓶颈限制算力发挥。

3. 互联单元：支撑多芯片协同计算

昇腾 AI 处理器内置高速互联接口，支持多颗芯片之间的点对点通信，可构建成昇腾 AI 集群。通过统一的互联协议，集群内的多颗芯片能实现算力协同和数据共享，满足千亿参数大模型的分布式训练需求，这也是昇腾模型开发路径中 “LLM 大模型开发全流程” 能实现高效训练的硬件保障。

二、昇腾核心编程模型：从算子到应用的高效映射

为了让开发者充分利用昇腾 AI 处理器的硬件算力，华为推出了配套的编程模型，其核心围绕CANN 异构计算架构展开，形成了 “应用层 - 框架层 - 算子层 - 硬件层” 的四层映射体系。

1. 编程模型的核心逻辑：软硬件协同的抽象封装

昇腾编程模型的核心是将上层 AI 应用和模型，通过多层抽象转化为能在 AI Core 等硬件单元上执行的指令，其核心流程为：

1. 应用层：开发者基于 PyTorch、MindSpore 等主流 AI 框架编写模型代码和业务逻辑；

1. 框架层：通过框架适配层（如 PTAdapter）将主流框架代码转化为昇腾平台可识别的中间表示；

1. 算子层：将中间表示拆解为基础算子，通过算子调度器分配到 AI Core、AI CPU 等不同计算单元执行；

1. 硬件层：硬件单元执行计算任务，并通过存储和互联单元完成数据交互，最终返回计算结果。

这种分层设计既降低了开发者的适配门槛，又能最大化发挥硬件的算力优势。

2. 关键编程接口与工具：赋能不同层级开发需求

（1）高层级编程接口：适配主流 AI 框架

对于多数模型开发者而言，无需深入底层硬件指令，可直接通过昇腾对 PyTorch、MindSpore 等框架的适配接口进行开发。以昇腾开发者学习平台中重点讲解的PTAdapter为例，开发者只需在原有 PyTorch 代码中添加少量适配代码，即可让模型调用昇腾 NPU 算力进行训练和推理，实现 “代码改动少、算力提升大” 的效果，这也是模型开发路径中 “CV/LLM 模型微调” 能快速落地的核心工具。

（2）中层级编程接口：算子与加速库开发

针对需要定制算子或开发加速库的开发者，昇腾提供了Ascend C和 **TBE（Tensor Boost Engine）** 等编程接口：

• Ascend C：是昇腾算子开发的专用编程语言，兼具 C 语言的易用性和硬件适配的高效性，开发者可通过其编写自定义算子，满足特殊模型的计算需求，对应平台中 “算子开发学习路径” 的核心内容；

• TBE：提供了丰富的算子开发模板和优化工具，可帮助开发者快速实现算子的编译、调试和性能调优。

（3）底层级编程接口：深度硬件适配

对于需要极致性能优化的场景，开发者可通过底层指令集直接操控 AI Core 等硬件单元，实现计算任务的精细化调度，但该层级开发门槛较高，一般适用于昇腾生态的底层技术开发者。

3. 编程模型的核心优势：高效与灵活的统一

• 算力利用率高：通过算子自动调度和硬件单元的专项适配，能将 AI Core 的算力利用率维持在较高水平，大幅提升模型训练和推理的吞吐量；

• 开发门槛低：对主流 AI 框架的兼容，让开发者无需重构代码即可完成昇腾平台适配；

• 可扩展性强：支持从单芯片到多芯片集群的无缝扩展，满足不同规模模型的开发需求，适配从 CV 小模型到千亿参数 LLM 的全场景开发。

三、结合昇腾学习平台：快速掌握架构与编程模型的实践路径

昇腾开发者学习平台的模型开发学习路径，为开发者提供了从架构认知到编程实践的完整学习方案：

1. 理论筑基：通过平台课程深入理解昇腾 AI 处理器架构和 CANN 编程模型的核心原理；

1. 实操演练：在 “CV/LLM 模型微调” 模块，通过 PTAdapter 完成 PyTorch 模型的昇腾适配，体验高层级编程的便捷性；

1. 进阶提升：参与 “LLM 大模型开发全流程” 实训，掌握多芯片集群下的分布式训练方法，理解互联架构与编程模型的协同逻辑。

同时，平台的在线实验环境可让开发者无需搭建本地复杂硬件环境，即可直接验证架构和编程模型的实践效果，快速完成技术转化。

四、总结

昇腾 AI 处理器的异构架构为 AI 计算提供了强大的硬件基础，而配套的编程模型则搭建了软硬件之间的高效桥梁。对于开发者而言，理解其架构设计逻辑和编程模型原理，是充分发挥昇腾算力优势、高效完成模型开发的关键。结合昇腾开发者学习平台的系统化资源，开发者可快速完成从理论认知到实战落地的跨越，在昇腾生态中实现技术能力与项目价值的双重提升。

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报名链接：https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252