ATC工具介绍

ATC简介

昇腾张量编译器（Ascend Tensor Compiler，简称ATC）是异构计算架构CANN体系下的模型转换工具，它可以将开源框架的网络模型以及Ascend IR定义的单算子描述文件（json格式）转换为昇腾AI处理器支持的.om格式离线模型。其功能架构如图1所示。

模型转换过程中，ATC会进行算子调度优化、权重数据重排、内存使用优化等具体操作，对原始的深度学习模型进行进一步的调优，从而满足部署场景下的高性能需求，使其能够高效执行在昇腾AI处理器上。

图1 ATC工具功能架构
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其中：

开源框架网络模型场景：
1. 开源框架网络模型经过Parser解析后，转换为中间态IR Graph。
2. 中间态IR经过图准备、图拆分、图优化、图编译等一系列操作后，转成适配昇腾AI处理器的离线模型（此处图指网络模型拓扑图）。
3. 转换后的离线模型上传到板端环境，通过AscendCL接口加载模型文件实现推理过程，详细流程请参见模型推理。
用户也可以将开源框架网络模型转换后的离线模型转成json文件，方便查看相关参数；也可以直接将开源框架网络模型通过ATC工具转成json文件，查看相关参数。
单算子描述文件场景下：
Ascend IR定义的单算子描述文件（json格式）通过ATC工具进行单算子编译后，转成适配昇腾AI处理器的单算子离线模型，然后上传到板端环境，通过AscendCL接口加载单算子模型文件用于验证单算子功能，详细流程请参见单算子调用。

模型转换交互流程

下面以开源框架网络模型转换为.om离线模型为例，详细介绍模型转换过程中与周边模块的交互流程。

根据网络模型中算子计算单元的不同，分为TBE（Tensor Boost Engine）算子、AI CPU算子，TBE算子在AI Core上运行，AI CPU算子在AI CPU上运行。在TBE算子、AI CPU算子的模型转换交互流程中，虽然都涉及图准备、图拆分、图优化、图编译等节点，但由于两者的计算单元不同，因此涉及交互的内部模块也有所不同，请参见下图。关于算子类型、基本概念等详细介绍请参见《TBE&AI CPU算子开发指南》。

TBE算子模型转换交互流程
图2 TBE算子模型转换交互流程
1. 调用框架Parser功能，将主流框架的模型格式转换成CANN模型格式。
2. 图准备阶段：该阶段会完成原图优化以及Infershape推导（设置算子输出的shape和dtype）等功能。
  原图优化时：GE（Graph Engine，基于昇腾AI软件栈对不同的机器学习框架提供统一的IR接口，对接上层网络模型框架，例如Tensorflow、PyTorch等，GE的主要功能包括图准备、图拆分、图优化、图编译、图加载、图执行和图管理等。）向FE发送图优化请求，并将图下发给FE，FE匹配融合规则进行图融合，并进行算子选择，选择优先级最高的算子类型进行算子匹配，最后将优化后的整图返回给GE。
3. 图拆分阶段：GE根据图中数据将图拆分为多个子图。
4. 图优化阶段：GE将拆分后的子图下发给FE，FE首先在子图内部插入转换算子，然后按照当前子图流程进行TBE算子预编译，对TBE算子进行UB（Unified Buffer）融合，并根据算子信息库中算子信息找到算子实现将其编译成算子kernel（算子的*.o与*.json），最后将优化后子图返回给GE。
  优化后的子图合并为整图，再进行整图优化。
5. 图编译阶段：GE进行图编译，包含内存分配、流资源分配等，并向FE发送tasking请求，FE返回算子的taskinfo信息给GE，图编译完成之后生成适配昇腾AI处理器的离线模型文件（*.om）。
AI CPU算子模型转换交互流程
图3 AI CPU算子模型转换交互流程
1. 调用框架Parser功能，将主流框架的模型格式转换成CANN模型格式。
2. 图准备阶段：该阶段会完成算子基本参数校验以及Infershape推导（设置算子输出的shape和dtype）等功能。
  另外，GE将整图下发给AI CPU Engine，AI CPU Engine读取算子信息库，匹配算子支持的format，并将format返回给GE。
3. 图拆分阶段：GE根据图中数据将图拆分为多个子图。
4. 图优化阶段：GE将拆分后的子图下发给AI CPU Engine，AI CPU Engine进行子图优化，并将优化后子图返回给GE。
  优化后的子图合并为整图，再进行整图优化。
5. 图编译阶段：GE进行图编译，包含内存分配、流资源分配等，并向AI CPU Engine发送genTask请求，AI CPU Engine返回算子的taskinfo信息给GE，图编译完成之后生成适配昇腾AI处理器的离线模型文件（*.om）。

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