原理

数据排布格式
- 基础格式。
  在深度学习领域，多维数据通过多维数组存储，比如卷积神经网络的特征图（Feature Map）通常用四维数组保存，即4D，4D格式解释如下：
  - N：Batch数量，例如图像的数目。
  - H：Height，特征图高度，即垂直高度方向的像素个数。
  - W：Width，特征图宽度，即水平宽度方向的像素个数。
  - C：Channels，特征图通道，例如彩色RGB图像的Channels为3。
  由于数据只能线性存储，因此这四个维度有对应的顺序。不同深度学习框架会按照不同的顺序存储特征图数据，比如Caffe，排列顺序为[Batch, Channels, Height, Width]，即NCHW。TensorFlow中，排列顺序为[Batch, Height, Width, Channels]，即NHWC。
  
  如图1所示，以一张格式为RGB的图片为例，NCHW中，C排列在外层，实际存储的是“RRRRRRGGGGGGBBBBBB”，即同一通道的所有像素值顺序存储在一起；而NHWC中C排列在最内层，实际存储的则是“RGBRGBRGBRGBRGBRGB”，即多个通道的同一位置的像素值顺序存储在一起。
  
  图1 NCHW和NHWC存储示例
  
  尽管存储的数据相同，但不同的存储顺序会导致数据的访问特性不一致，因此即便进行同样的运算，相应的计算性能也会不同。
- NPU私有格式。
  NPU在NCHW基础格式上，定义了众多与硬件强相关的私有格式，用于加速硬件计算，NPU主要计算单元AI Core包括了三种基础计算资源：矩阵计算单元（Cube Unit）、向量计算单元（Vector Unit）和标量计算单元（Scalar Unit）。Cube的特殊计算方式导致了更加严格的对齐方式，因此通常在计算之前就按照Cube的对齐要求先把数据组织好；Vector相对没有那么严格，因此可以在计算逻辑中做一些对齐操作。Cube算子对于format的要求，典型有两种：卷积类算子要求的NC1HWC0，Matmul类算子要求的FRACTAL_NZ，Vector算子对入参tensor无特殊对齐要求，一般使用ND格式
  
  NPU私有格式全量列举如下。
```
typedef enum {
    ACL_FORMAT_UNDEFINED = -1,
    ACL_FORMAT_NCHW = 0,
    ACL_FORMAT_NHWC = 1,
    ACL_FORMAT_ND = 2,
    ACL_FORMAT_NC1HWC0 = 3,
    ACL_FORMAT_FRACTAL_Z = 4,
    ACL_FORMAT_NC1HWC0_C04 = 12,
    ACL_FORMAT_HWCN = 16,
    ACL_FORMAT_NDHWC = 27,
    ACL_FORMAT_FRACTAL_NZ = 29,
    ACL_FORMAT_NCDHW = 30,
    ACL_FORMAT_NDC1HWC0 = 32,
    ACL_FRACTAL_Z_3D = 33
} aclFormat;
```
  - UNDEFINED：未知格式，默认值。
  - NCHW：NCHW格式。
  - NHWC：NHWC格式。
  - ND：表示支持任意格式，仅有Square、Tanh等这些单输入对自身处理的算子外，其它需要慎用。
  - NC1HWC0：5维数据格式。其中，C0与微架构强相关，该值等于cube单元的size，例如16；C1是将C维度按照C0切分：C1=C/C0，若结果不整除，最后一份数据需要padding到C0。
  - FRACTAL_Z：卷积的权重的格式。
  - NC1HWC0_C04：5维数据格式。其中，C0固定为4，C1是将C维度按照C0切分：C1=C/C0，若结果不整除，最后一份数据需要padding到C0。当前版本不支持。
  - HWCN：HWCN格式。
  - NDHWC：NDHWC格式。对于3维图像就需要使用带D（Depth）维度的格式。
  - FRACTAL_NZ：内部格式，用户目前无需使用。
  - NCDHW：NCDHW格式。对于3维图像就需要使用带D（Depth）维度的格式。
  - NDC1HWC0：6维数据格式。相比于NC1HWC0，仅多了D（Depth）维度。
  - FRACTAL_Z_3D：3D卷积权重格式，例如Conv3D/MaxPool3D/AvgPool3D这些算子都需要这种格式来表达。
格式转换。
NPU对于不同的计算单元（cube、vector）所使用的默认私有格式不一致，导致在数据在不同的计算单元下流通时需要进行格式转化，另外基础格式到NPU私有格式也需要进行格式转换，NPU侧执行格式转换的算子为TransData。举例如下（图中闪电图标所在位置即为添加转换算子的位置）：

图2 Conv2D

图3 Matmul
瓶颈产生原因。
TransData算子通常耗时比Conv、MatMul等算子的耗时大。有一些TransData存在冗余的情况，举例如下：
- 冗余：TransData(NCHW=>5HD) -- Conv2D -- TransData(5HD=>NCHW) -- TransData(NCHW =>5HD) -- Conv2D
- 非冗余：TransData(NCHW=>5HD) -- Conv2D -- TransData(5HD=>NCHW/ND) -- ReduceMean
典型场景如下：
1. Cube-TransData-TransData-Cube。
  图4 典型场景1
2. Cube-TransData-Vector*n-TransData-Cube。
  图5 典型场景2
3. reshape场景，私有格式数据拷贝。
  图6 典型场景3

定位思路

查看Profiling数据文件op_summary.csv，查看算子输入数据格式，例如卷积类算子在cube计算单元上的数据格式要求为5HD，若不进行数据格式转换，则在算子计算过程中会通过插入transdata算子的形式，用户需根据profiling数据op_summary.csv文件查看TransData算子耗时是否过大进而判断是否需要提前进行格式转换。

参见Profiling数据采集及分析在训练脚本中使能profiling。
进入Profiling结果目录“path_to_profiling/result/PROF_timestamp/device_id/summary”。
打开op_summary_*_*.csv，按照“Input Formats”排序。
查看TransData算子耗时是否过长以分析是否进行格式转换。

优化策略

算子的格式转换。

使能npu_format_cast(format_type)。

示例1：将ND格式转换为5HD格式数据。

def forward(x):
    x = x.npu_format_cast(3)  # 3代表format_type的数字映射，完整映射关系请参见▪NPU私有格式
    ....# 前向计算过程

示例2：

hidden_states = self.embeddings(pixel_values) # 模型计算
hidden_states = hidden_states.npu_format_cast(29) # 手动添加格式转换
hidden_states = self.pre_layrnorm(hidden_states) # 模型计算

对于需要进行格式转换的算子，需在训练脚本的main函数入口处添加如下代码，torch.npu.set_option更多使用方法请参见设置算子编译选项。
```
option = {}
option['MM_BMM_ND_ENABLE'] = 'disable'
torch.npu.set_option(option)
```

格式转换优化

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优化策略