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这些年大家都在谈分布式数据库,各大企业也纷纷开始做数据库的分布式改造。那么,所谓的分布式数据库到底是什么?采用什么架构?优势在哪?为什么越来越多企业选择它?分布式数据库技术会向什么方向发展?
pyACL(Python Ascend Computing Language)是一套在AscendCL的基础上使用CPython封装得到的Python API库,使用户可以通过Python进行昇腾AI处理器的运行管理、资源管理等,实现在昇腾CANN平台上进行深度学习推理计算、图形图像预处理、单算子加速计算等能力。了解了这些大步骤后,下面我们再展开来说明开发应用具体涉及哪些关键功能?各功能又使用哪些
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总而言之,在大模型技术日新月异不断迭代的时代背景下,昇腾CANN将会持续深耕大模型优化&加速技术,比如继续探索面向在线服务的调度优化,缩短服务时延;基于计算图的weight预取与Cache驻留优化,提升访存性能;亲和FlashAttention业界最新融合算子,提升计算性能;支持更丰富的量化计算组合、模型稀疏,降低内存占用...随着大模型规模化商业落地,以昇腾CANN为核心的昇腾AI基础软硬件平台
在NPU/GPU上进行模型训练计算,为了充分使用计算资源,一般采用批量数据处理方式,因此一般情况下为提升整体吞吐率,batch值会设置的比较大,常见的batch数为256/512,这样一来,对数据预处理处理速度要求就会比较高。大家是不是对这些接口功能很熟悉?昇腾CANN内置的预处理算子是比较丰富的,后续在继续丰富torchvision预处理算子库的同时,也会进一步提升预处理算子的下发和执行流程,让
深度学习算法由一个个计算单元组成,我们称之为算子,在AI网络模型中,算子对应层或节点的计算逻辑,例如卷积层是一个算子、全连接层中的权值求和过程也是一个算子,它们是完成高性能AI计算的关键。Ascend C还配套丰富的学习资料,包括教程文档、交流社区、案例代码等,这些资源将帮助您更好地辅助课程内容消化、理解Ascend C编程语言的各种概念和技巧,为您的自主学习提供便利。,助您进一步提升开发技能,全
Ascend C提供孪生调试方法,即CPU域模拟NPU域的行为,相同的算子代码可以在CPU域调试精度,NPU域调试性能。孪生调试的整体方案如下:开发者通过调用Ascend C类库编写Ascend C算子kernel侧源码,kernel侧源码通过通用的GCC编译器进行编译,编译生成通用的CPU域的二进制,可以通过gdb通用调试工具等调试手段进行调试;kernel侧源码通过毕昇编译器进行编译,编译生成
昇腾CANN借助根技术创新对大模型训练过程进行了系统级的优化加速,通过合理的分布式切分策略和内存优化策略,使大模型放得下;通过计算层、调度层和通信域的优化,使大模型跑得快,未来CANN也将持续研究、不断突破,以大模型赋能应用,加速千行万业智能化转型。