AscendCL架构及基本概念

本节介绍AscendCL的主要功能、Device/Stream/Context等基本概念以及这些概念之间的关系。

AscendCL是什么？

AscendCL（Ascend Computing Language）是一套用于在昇腾平台上开发深度神经网络应用的C语言API库，提供运行资源管理、内存管理、模型加载与执行、算子加载与执行、媒体数据处理等API，能够实现利用昇腾硬件计算资源、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。简单来说，就是统一的API框架，实现对所有资源的调用。其中，计算资源层是昇腾AI处理器的硬件算力基础，主要完成神经网络的矩阵相关计算、完成控制算子/标量/向量等通用计算和执行控制功能、完成图像和视频数据的预处理，为深度神经网络计算提供了执行上的保障。

AscendCL的优势如下：

高度抽象：算子编译、加载、执行的API归一，相比每个算子一个API，AscendCL大幅减少API数量，降低复杂度。
向后兼容：AscendCL具备向后兼容，确保软件升级后，基于旧版本编译的程序依然可以在新版本上运行。
零感知芯片：一套AscendCL接口可以实现应用代码统一，多款昇腾AI处理器无差异。

图1 逻辑架构图

AscendCL的应用场景：

开发应用：用户可以直接调用AscendCL提供的接口开发图片分类应用、目标识别应用等。
供第三方框架调用：用户可以通过第三方框架调用AscendCL接口，以便使用昇腾AI处理器的计算能力。
供第三方开发lib库：用户还可以使用AscendCL封装实现第三方lib库，以便提供昇腾AI处理器的运行管理、资源管理等能力。

基本概念

表1 概念介绍
概念	描述
同步/异步	本文中提及的同步、异步是站在调用者和执行者的角度：若在调用AscendCL接口后不等待Device侧的任务执行完成再返回，则表示调度是异步的；若在调用AscendCL接口后需等待Device侧的任务执行完成再返回，则表示调度是同步的。
进程/线程	本文中提及的进程、线程，若无特别注明，则表示Host上的进程、线程。
Host	Host指与Device相连接的X86服务器、ARM服务器，会利用Device提供的NN（Neural-Network ）计算能力，完成业务。
Device	Device指安装了昇腾AI处理器的硬件设备，利用PCIe接口与Host侧连接，为Host提供NN计算能力。若存在多个Device，多个Device之间的内存资源不能共享。
Context	Context作为一个容器，管理了所有对象（包括Stream、Event、设备内存等）的生命周期。不同Context的Stream、不同Context的Event是完全隔离的，无法建立同步等待关系。 Context分为两种：默认Context：调用aclrtSetDevice接口指定用于运算的Device时，系统会自动隐式创建一个默认Context，一个Device对应一个默认Context，默认Context不能通过aclrtDestroyContext接口来释放。显式创建Context：在进程或线程中调用aclrtCreateContext接口显式创建一个Context。
Stream	Stream用于维护一些异步操作的执行顺序，确保按照应用程序中的代码调用顺序在Device上执行。基于Stream的kernel执行和数据传输能够实现Host运算操作、Host与Device间的数据传输、Device内的运算并行。 Stream分两种：默认Stream：调用aclrtSetDevice接口指定用于运算的Device时，系统会自动隐式创建一个默认Stream，一个Device对应一个默认Stream，默认Stream不能通过aclrtDestroyStream接口来释放。显式创建Stream：推荐，在进程或线程中调用aclrtCreateStream接口显式创建一个Stream。
Event	支持调用AscendCL接口同步Stream之间的任务，例如同一个Device上的多个任务。例如，若stream2的任务依赖stream1的任务，想保证stream1中的任务先完成，这时可创建一个Event，并将Event插入到stream1，在执行stream2的任务前，先同步等待Event完成。
AIPP	AIPP（Artificial Intelligence Pre-Processing）用于在AI Core上完成图像预处理，包括色域转换（转换图像格式）、图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等。 AIPP区分为静态AIPP和动态AIPP。您只能选择静态AIPP或动态AIPP方式来处理图片，不能同时配置静态AIPP和动态AIPP两种方式。静态AIPP：模型转换时设置AIPP模式为静态，同时设置AIPP参数，模型生成后，AIPP参数值被保存在离线模型（*.om）中，每次模型推理过程采用固定的AIPP预处理参数（无法修改）。如果使用静态AIPP方式，多Batch情况下共用同一份AIPP参数。动态AIPP：模型转换时设置AIPP模式为动态，每次模型推理前，根据需求，在执行模型前设置动态AIPP参数值，然后在模型执行时可使用不同的AIPP参数。如果使用动态AIPP方式，多Batch可使用不同的AIPP参数。
动态Batch/动态分辨率	在某些场景下，模型每次输入的batch size或分辨率是不固定的，如检测出目标后再执行目标识别网络，由于目标个数不固定导致目标识别网络输入BatchSize不固定。动态Batch：用户执行推理时，其batch size是动态可变的。动态分辨率: 用户执行推理时，每张图片的分辨率H*W是动态可变的。
动态维度（ND格式）	为了支持Transformer等网络在输入格式的维度不确定的场景，需要支持ND格式下任意维度的动态设置。 ND表示支持任意格式，当前N<=4。
通道	在RGB色彩模式下，图像通道就是指单独的红色R、绿色G、蓝色B部分。也就是说，一幅完整的图像，是由红色绿色蓝色三个通道组成的，它们共同作用产生了完整的图像。同样在HSV色系中指的是色调H，饱和度S，亮度V三个通道。
标准形态	指Device做为EP，通过PCIe配合主设备（X86、ARM等各种服务器）进行工作，此时Device上的CPU资源仅能通过Host调用，相关推理应用程序运行在Host。Device只为服务器提供NN计算能力。
EP模式	以昇腾 AI 处理器的PCIe的工作模式进行区分，如果PCIe工作在从模式，则称为EP模式。
RC模式	以昇腾 AI 处理器的PCIe的工作模式进行区分，如果PCIe工作在主模式，可以扩展外设，则称为RC模式。

Device、Context、Stream之间的关系

图2 Device、Context、Stream之间的关系
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Device，用于指定计算设备。
- Device的生命周期源于首次调用aclrtSetDevice接口。
- 每次调用aclrtSetDevice接口，系统会进行引用计数加1；调用aclrtResetdevice接口，系统会进行引用计数减1。
- 当引用计数减为零时，在本进程中Device上的资源不可用。
Context，在Device下，一个Context一定属于一个唯一的Device。
- Context分隐式创建和显式创建。
- 隐式创建的Context（即默认Context），生命周期始于调用aclrtSetDevice接口，终结于调用aclrtResetdevice接口使引用计数为零时。隐式Context只会被创建一次，调用aclrtSetDevice接口重复指定同一个Device，只增加隐式创建的Context的引用计数。
- 显式创建的Context，生命周期始于调用aclrtCreateContext接口，终结于调用aclrtDestroyContext接口。
- 若在某一进程内创建多个Context（Context的数量与Stream相关，Stream数量有限制，请参见aclrtCreateStream），当前线程在同一时刻内只能使用其中一个Context，建议通过aclrtSetCurrentContext接口明确指定当前线程的Context，增加程序的可维护性。
- 进程内的Context是共享的，可以通过aclrtSetCurrentContext进行切换。
Stream，是Device上的执行流，在同一个stream中的任务执行严格保序。
- Stream分隐式创建和显式创建。
- 每个Context都会包含一个默认Stream，这个属于隐式创建，隐式创建的stream生命周期同归属的Context。
- 用户可以显式创建stream，显式创建的stream生命周期始于调用aclrtCreateStream，终结于调用aclrtDestroyStream接口。显式创建的stream归属的Context被销毁或生命周期结束后，会影响该stream的使用，虽然此时stream没有被销毁，但不可再用。
Task/Kernel，是Device上真正的任务执行体。

线程、Context、Stream之间的关系

一个用户线程一定会绑定一个Context，所有Device的资源使用或调度，都必须基于Context。
一个线程中当前会有一个唯一的Context在用，Context中已经关联了本线程要使用的Device。

可以通过aclrtSetCurrentContext进行Device的快速切换。示例代码如下，仅供参考，不可以直接拷贝编译运行：

        
             …
aclrtCreateContext(&ctx1，0);
aclrtCreateStream(&s1);
aclopExecuteV2(op1,...,s1);
aclrtCreateContext(&ctx2,1);

/*在当前线程中，创建ctx2后，当前线程对应的Context切换为ctx2，对应在Device 1进行后续的计算任务，本例中将在Device 1上进行op2的执行调用 */
aclrtCreateStream(&s2);
aclopExecuteV2(op2,...,s2);
aclrtSetCurrentContext(ctx1);

/*在当前线程中，通过Context切换，使后续计算任务在对应的Device 0上进行*/
aclopExecuteV2(op3,...,s1);
…

一个线程中可以创建多个Stream，不同的Stream上计算任务是可以并行执行；多线程场景下，推荐每个线程创建一个Stream，线程之间的Stream在Device上相互独立，每个Stream内部的任务是按照Stream下发的顺序执行。
多线程的调度依赖于运行应用的操作系统调度，多Stream在Device侧的调度，由Device上调度组件进行调度。

一个进程内多个线程间的Context切换

一个进程中可以创建多个Context，但一个线程同一时刻只能使用一个Context。
线程中创建的多个Context，线程缺省使用最后一次创建的Context。
进程内创建的多个Context，可以通过aclrtSetCurrentContext设置当前需要使用的Context。

图3 接口调用流程

默认Context和默认Stream的使用场景

Device上执行操作下发前，必须有Context和Stream，这个Context、Stream可以显式创建，也可以隐式创建。隐式创建的Context、Stream就是默认Context、默认Stream。
默认Stream作为接口入参时，直接传NULL。
默认Context不允许用户执行aclrtGetCurrentContext或aclrtSetCurrentContext操作，也不允许执行aclrtDestroyContext操作。
默认Context、默认Stream一般适用于简单应用，用户仅仅需要一个Device的计算场景下。多线程应用程序建议全部使用显式创建的Context和Stream。

示例代码如下，仅供参考，不可以直接拷贝编译运行：

      
           …
aclInit(...);
aclrtSetDevice(0); 

/*已经创建了一个default ctx，在default ctx中创建了一个default stream，并且在当前线程可用*/
…
aclopExecuteV2(op1,...,NULL);  //最后一个NULL表示在default stream上执行算子op1
aclopExecuteV2(op2,...,NULL); //最后一个NULL表示在default stream上执行算子op2
aclrtSynchronizeStream(NULL); 

/*等待计算任务全部完成（op1、op2执行结束），用户根据需要获取计算任务的输出结果*/
…
aclrtResetDevice(0);  //释放计算设备0，对应的default ctx及default stream生命周期也终止。

多线程、多stream的性能说明

线程调度依赖运行的操作系统，Stream上下发了任务后，Stream的调度由Device的调度单元调度，但如果一个进程内的多Stream上的任务在Device存在资源争抢的时候，性能可能会比单Stream低。
当前昇腾AI处理器有不同的执行部件，如AI Core、AI CPU、Vector Core等，对应使用不同执行部件的任务，建议多Stream的创建按照算子执行引擎划分。
单线程多Stream与多线程多Stream（一个进程中可以包含多个线程，每个线程中一个Stream）性能上哪个更优，具体取决于应用本身的逻辑实现，一般来说前者性能略好，原因是相对后者，应用层少了线程调度开销。

父主题： AscendCL应用开发概述