npu如何开发/upnp开发

一文带你了解CPU,GPU,TPU,DPU,NPU,BPU

〖壹〗 、一文带你了解CPU ，GPU
，TPU，DPU ，NPU
，BPU 首先，CPU（中央处理器）是机器的核心 ，承担计算
、控制和存储任务 。CPU结构包括运算器、控制器 、寄存器和高速缓存，遵循冯诺依曼架构
，核心是存储程序并顺序执行
。然而，CPU在并行计算上受限于存储单元和控制单元的占用空间 ，计算单元相对较小。

〖贰〗
、人工智能领域内
，硬件设备对算力的支持至关重要，其中CPU、GPU 、NPU、TPU和DPU等处理器各自扮演着关键角色 。中央处理器（CPU）作为计算机的核心 ，负责解释和执行指令
、处理数据
，其结构包括控制器、运算器，以及高速缓冲存储器
。

〖叁〗 、DPU作为新型处理器 ，侧重于网络
、存储和安全等数据处理任务
，通过卸载CPU的这部分工作，提高整体系统性能。DPU在数据中心和云计算中具有显著优势 ，尤其在数据处理效率上 。

〖肆〗、NPU
，如寒武纪的DianNao系列，是为深度学习设计的 ，其指令集针对神经网络的计算模式，性能远超传统的CPU和GPU。寒武纪DianNao的单核表现出惊人的计算能力
，而华为的麒麟970集成NPU，为AI应用提供了强大支持
。专用AI处理器的崛起 BPU和DPU ，由地平线科技和深鉴科技开发
，分别应用于ADAS系统和深度学习处理。

如何使用MindStudio轻松搞定大模型全流程开发

〖壹〗 、首先，文章介绍了MindStudio全流程开发工具链 ，这是华为为升腾AI开发者打造的一站式开发环境和工具集 。尤其在处理大模型的分布式训练时
，MindStudio提供了从模型迁移
、精度调试到性能调优的统一工具能力，让大模型开发变得更为轻松
。下面 ，文章详细阐述了MindStudio在大模型开发中的应用。

〖贰〗、在MindStudio中
，通过创建项目 、配置远程Python解释器
、上传代码至服务器，实现模型开发的全流程 。以TextCNN模型为例 ，包括数据预处理（如数据读取、构建词汇表和处理成id序列） 、CNN和RNN模型实现
，以及使用run_cnn.py进行训练和评估
。

〖叁〗
、安装MindX SDK，需在MindStudio的CANN和MindX SDK管理界面进行设置。 开发流程从模型准备、流程编排到业务集成 ，包括识别业务需求 、选取或自定义插件、模型转换和使用MXStreamManager API进行应用开发 。 Python与C++应用开发Python版：新建项目，导入模型
，编写pipeline文件，预处理图片并运行
。

〖肆〗
、在服务器端进行推理时 ，首先需要在远端服务器上安装配置环境
，包括从GitHub克隆代码库，下载必要的软件包 ，创建和配置工程
，以及进行数据预处理。然后，通过PraNet_pth2onnx.py将模型转换为onnx格式 ，并利用mindstudio的Benchmark工具进行推理
，最后通过后处理和精度评估确保结果准确 。

〖伍〗、使用MindStudio进行Roformer模型训练需要经过一系列步骤
。首先，MindStudio是华为自研升腾AI处理器的全栈开发工具平台 ，具备强大的功能
，从网络模型训练 、移植
、应用开发到推理运行和自定义算子开发，一应俱全。除了常规的工程管理、编译 、调试
、运行功能 ，它还能够进行性能分析和算子对比，有效提升开发效率 。

AI编译器与NPU软件体系概述

〖壹〗、AI编译阶段是NPU软件体系的核心
，分为拓扑优化 、Graph优化和Verify Graph三个部分。拓扑优化阶段简化和优化计算图，合并或消除不必要的操作（op） ，如连续的Reshape或多余的Transpose
。Graph优化阶段遵循OpenCL标准
，进行更深层次的优化，如合并Pipline
、数学变换 ，以提高计算效率。

〖贰〗、TPU为谷歌专有AI处理器
，设计精度较低，适应不同工作负载 ，与ASIC 、TensorFlow软件结合 。TPU围绕时钟阵列设计
，创建处理器网络，每个节点固定 ，程序可编程
，称为数据处理单元（DPU）
。设计选取影响规模，而非消费者层面 ，适用于更大数据集处理，减少功耗。

〖叁〗
、AI处理器的兴起推动了AI编译器的迅速发展
，其中TVM（Tensor虚拟机）和MLIR（多级IR）是两个主流的解决方案 。至于哪个更优，哪个更适合特定场景 ，近来并无定论
，这需要根据具体应用需求和技术特点进行评估和选取
。了解这些工具的优缺点，可以为AI开发者提供宝贵的借鉴。

〖肆〗、NPU采用解耦访问/执行架构 ，分离内存访问与计算操作
，允许它们并行执行，同时使用双缓冲机制来缓存数据 。在AI系统中 ，内存被划分为关键区域
，每个区域都有特定用途和生命周期
。GPU和NPU等专用硬件具有各自的内存管理机制，这些机制针对它们处理任务的特点进行了优化。

〖伍〗 、NPU ，特别是针对移动设备设计的
，模仿人脑神经元的工作原理，通过突触权重实现高效AI处理 ，适用于图像处理等任务 。与CPU和GPU相比，NPU强调功耗效率和模拟神经网络的特性
。这些处理器的发展
，反映了硬件与软件的紧密结合，以及材料科学和微芯片技术的进步。