Ascend C基于硬件抽象架构进行编程， 进行屏蔽不同硬件之间的差异。
AI Core中包含计算单元、存储单元、搬运单元等核心组件。
- 计算单元包括了三种基础计算资源：Cube计算单元、Vector计算单元和Scalar计算单元。
- 存储单元包括内部存储和外部存储：
- AI Core的内部存储，统称为Local Memory，对应的数据类型为LocalTensor。由于不同芯片间硬件资源不固定，可以为UB、L1、L0A、L0B等。
- AI Core能够访问的外部存储称之为Global Memory，对应的数据类型为GlobalTensor。
- DMA（Direct Memory Access）搬运单元：负责在Global Memory和Local Memory之间搬运数据。
AI Core内部核心组件及组件功能详细说明如下表。
组件分类 |
组件名称 |
组件功能 |
|---|---|---|
计算单元 |
Scalar |
执行地址计算、循环控制等标量计算工作，并把向量计算、矩阵计算、数据搬运、同步指令发射给对应单元执行。 |
Vector |
负责执行向量运算。 |
|
Cube |
负责执行矩阵运算。 |
|
存储单元 |
Local Memory |
AI Core的内部存储。 |
搬运单元 |
DMA（Direct Memory Access） |
负责在Global Memory和Local Memory之间搬运数据，包含搬运单元MTE2（Memory Transfer Engine，数据搬入单元），MTE3（数据搬出单元）等。 |
开发者在理解硬件架构的抽象时，需要重点关注如下异步指令流、同步信号流、计算数据流三个过程：
- AI Core内部的异步并行计算过程：Scalar计算单元读取指令序列，并把向量计算、矩阵计算、数据搬运指令发射给对应单元的指令队列，向量计算单元、矩阵计算单元、数据搬运单元异步的并行执行接收到的指令。该过程可以参考图1中蓝色箭头所示的指令流。
- 不同的指令间有可能存在依赖关系，为了保证不同指令队列间的指令按照正确的逻辑关系执行，Scalar计算单元也会给对应单元下发同步指令。各单元之间的同步过程可以参考图1中的绿色箭头所示的同步信号流。
- AI Core内部数据处理的基本过程：DMA搬入单元把数据搬运到Local Memory，Vector/Cube计算单元完成数据计算，并把计算结果写回Local Memory，DMA搬出单元把处理好的数据搬运回Global Memory。该过程可以参考图1中的红色箭头所示的数据流。