【Atlas 300V Pro支持软切分和硬切分，最大切分规格为7个分片】

Atlas 300V Pro是华为推出的一款面向视频处理场景的AI加速卡。“支持软切分和硬切分，最大切分规格为7个分片”这一特性，主要是指该设备在处理视频分析（尤其是AI推理或转码）时，对单个视频流或单个图片的处理能力。

为了方便理解，我们可以将这个过程类比为“切蛋糕” ，一张大蛋糕（高分辨率视频流）需要分给7个人（7个处理单元或者7个逻辑分片）来同时处理。

以下是详细的通俗解释和专业解读：

1. 什么是“切分”？

在视频分析场景中，随着摄像头（如4K、8K）分辨率的提升，单张图片的数据量巨大。如果直接塞给AI模型去跑，可能会因为显存不够、算力瓶颈导致延迟很高，甚至跑不动。

为了解决这个问题，系统会将一张大图“切成”几个小块，并行送到芯片的算力核心上去处理，最后再把结果拼起来。这就是“切分”。

• 通俗例子： 原本一张4K的大图由一个人慢慢看；现在切成7块，分给7个人同时看，最后汇总谁看到了什么（比如某个人在哪一块里），速度就快多了。

2. 什么是“软切分”与“硬切分”？

这两个词描述的是“在哪里” 以及“用什么方式” 进行切割。

软切分

• 定义： 切分动作由软件（CPU或AI框架）完成。
• 工作流程： 视频流解码成图片后，CPU先将大图裁剪成多个小块，然后将这些小块分别作为独立的输入数据，发送给Atlas 300V Pro的AI核心进行推理。
• 特点： 灵活性高，理论上切分形状和大小可以任意调整。但因为需要CPU参与数据拷贝和分发，可能会增加CPU的负载和内存带宽压力。
• 适用场景： 算法比较特殊，需要不规则的切分，或者硬件加速器不支持硬切分时的通用方案。

硬切分

• 定义： 切分动作由硬件（Atlas卡的专用处理单元）自动完成。
• 工作流程： 数据进入加速卡后，卡上的硬件逻辑（通常是DVPP或专门的预处理单元）直接将大图按规则切分，并直接分发给不同的AI核心。
• 特点： 速度快，效率高，不占用CPU资源，数据搬运少。这是硬件厂商为了优化性能而设计的“加速车道”。
• 适用场景： 标准化的视频分析任务，追求极致的吞吐量和低延迟。

3. “最大切分规格为7个分片”怎么理解？

这句话包含两个关键信息：上限是7，最小单位是分片。

• 上限为7： 这意味着一张大图（比如一个4K视频帧）最多只能被切成7份并发处理。如果你把它切成8份或10份，硬件或驱动可能不支持，或者性能反而会下降。

  • 为什么是7？ 通常与芯片内部的AI核心数量、拓扑结构或内存通道带宽有关。华为昇腾芯片的架构设计决定了7是一个既能利用并行性，又不会导致调度开销过大的最佳平衡点。

• 分片： 指的是切分后的每一个小块。系统允许将1个视频流切分为1~7个分片。

4. 举个实战例子

假设您有一路 4K（3840x2160） 的摄像头视频，需要做行人检测：

• 如果不切分（1个分片）： 芯片必须一次性处理3840x2160的像素。如果显存不够，或者算法太慢，帧率会很低（比如只有5 FPS）。
• 使用软/硬切分（7个分片）：
  1. 将4K图片横向切成7个长条（每个大约3840x308像素）。
  2. 同时启动7个AI核心，每人处理一个长条。
  3. 因为每个长条的像素量大大减少，处理速度极快。
  4. 最终汇总结果，整体帧率可能提升到30 FPS甚至更高。

总结

• 支持软切分和硬切分： 说明该设备提供了灵活的“分工协作”模式，既可以用硬件极速切分（省电、高效），也可以用软件灵活切分（兼容性好）。
• 最大切分规格为7个分片： 说明它的一张大图最多能分给7个“工人”同时干活，这是单张图处理的并行上限。这个参数主要用于评估该卡能否高效处理高分辨率（如4K/8K）视频流的性能指标。

【扩展问题】

Atlas 300V Pro支持软切分和硬切分，最大切分规格为7个分片，那可以切分为5个分片吗

答案是：可以的。

“最大切分规格为7个分片”中的“最大” 二字是关键，它设定的是一个上限（Ceiling） ，而不是固定值。

以下是详细的解释：

1. 理解范围的含义

这句话可以理解为：

该设备支持将 1 个视频流切分为 1 到 7 之间的任意整数个分片。

只要你的切分数量 N 满足条件： 1 ≤ N ≤ 7 都是被支持的。

• N=1： 不切分，直接处理整张图。
• N=5： 切成5块，完全支持。
• N=7： 切成7块，达到硬件支持的极限。
• N=8： 不支持，超过了上限。

2. 实际应用中为什么选5个而不是7个？

既然设备支持到7个，为什么不总是用最大的，有时候反而会选择切成5个？主要取决于图像尺寸和算法模型：

• 分片太小会导致算力浪费： 假设你处理的图像是 3000 像素宽。

  • 如果切成7片，每片大约 428 像素宽。
  • 如果切成5片，每片是 600 像素宽。

  有些AI模型在处理非常小的图片（如428宽）时，由于边界填充、上下文信息不足等原因，识别准确率可能下降，或者无法发挥AI核心的最大效能。这时候切成5片效果反而更好。

• 特定的分辨率除尽： 有时为了方便后续的数据拼接或对齐，开发者会根据图像的宽度选择能整除的数字。例如图像宽度为 2500 像素，切成 5 份刚好每份 500 像素，非常工整；切成 7 份则会有小数，边缘处理更麻烦。

3. 总结

Atlas 300V Pro 提供了从 1 到 7 的弹性能力，您可以根据实际的视频分辨率、算力负载需求和算法效果，自主配置切分为 2、3、4、5、6 或 7 个分片。切成 5 个分片是完全合规且常见的操作。