编程范式

Vector编程范式

如上图所示，Vector编程范式把算子的实现流程分为3个基本任务：CopyIn，Compute，CopyOut。

• CopyIn负责搬入操作：将输入数据从GM搬运到LocalMemory（VECIN用于表达矢量计算搬入数据的存放位置），完成搬运后执行入队列操作；
• Compute负责矢量指令计算操作：完成队列出队后，从LocalMemory获取数据并计算，计算完成后执行入队操作；
• CopyOut负责搬出操作：完成队列出队后，将计算结果从LocalMemory（VECOUT用于表达矢量计算搬出数据的存放位置）搬运到GM。

从编程的角度来讲，具体流程（如下文的伪代码）和流程图如下：

Pipe pipe;   //创建全局的资源管理   
TQue<VecIn, 1> queIn;  //创建CopyIn阶段的队列
TQue<VecOut, 1> queOut; //创建CopyOut阶段的队列
// Init 阶段：
pipe.InitBuffer(queIn, 2, 1024);  // 开启doublebuffer
for-loop {
    //CopyIn 阶段{
    auto tensor = queIn.AllocTensor<half>();     //从Que上申请资源, 长度1024
    DataCopy(tensor, gm, len);                   //搬运数据从GM到VECIN
    queIn.EnQue(tensor); 
    }
    //Compute阶段{
    auto tensor = queIn.DeQue<half>();
    auto tensorOut = queOut.AllocTensor<half>();
    Abs(tensorOut, tensor, 1024);
    queIn.FreeTensor(tensor);
    queOut.EnQue(tensorOut);
    }
    //CopyOut 阶段{
    auto tensor = queOut.DeQue<half>();
    DataCopy(gmOut, tensor, 1024);
    queOut.FreeTensor(tensor);
    }
}

任务间数据传递使用到的内存、事件等资源统一由管理模块Pipe进行管理。如下所示的内存管理示意图，TPipe通过InitBuffer接口对外提供Queue内存初始化功能，开发者可以通过该接口为指定的Queue分配内存。

Queue队列内存初始化完成后，需要使用内存时，通过调用AllocTensor来为LocalTensor分配内存，当创建的LocalTensor完成相关计算无需再使用时，再调用FreeTensor来回收LocalTensor的内存。

图2 内存管理示意图

编程过程中使用到的临时变量内存同样通过Pipe进行管理。临时变量可以使用TBuf数据结构来申请指定TPosition上的存储空间。使用TBuf申请的内存空间只能参与计算，无法执行Queue队列的入队出队操作。具体的接口使用说明请参考TBuf。

按照上述编程范式进行编程即可实现单核上数据的并行处理。需要处理的数据被切分成n片，每个并行任务（Stage1、2、3）需要依次完成n个数据切片的处理。Stage间的箭头表达数据间的依赖关系，比如Stage1（CopyIn）处理完第一个数据分片之后，Stage2（Compute）才能对该分片进行处理。

图3 流水任务示意图

上图中的流水任务运行起来的示意图如下，Progress1、2、3代表处理的数据分片，从运行图中可以看出，对于同一片数据，Stage1、Stage2、Stage3之间的处理具有依赖关系，需要串行处理；不同的数据切片，同一时间点，可以有多个任务在并行处理，由此达到任务并行、提升性能的目的。

图4 流水任务运行示意图

Cube编程范式

Cube计算的典型数据流图如下所示：

上图中逻辑位置（QuePosition）定义如下：

• 搬入数据的存放位置：A1，用于存放整块A矩阵，可类比CPU多级缓存中的二级缓存；
• 搬入数据的存放位置：B1，用于存放整块B矩阵，可类比CPU多级缓存中的二级缓存；
• 搬入数据的存放位置：A2，用于存放切分后的小块A矩阵，可类比CPU多级缓存中的一级缓存；
• 搬入数据的存放位置：B2，用于存放切分后的小块B矩阵，可类比CPU多级缓存中的一级缓存；
• 结果数据的存放位置：CO1，用于存放小块结果C矩阵，可理解为Cube Out；
• 结果数据的存放位置：CO2，用于存放整块结果C矩阵，可理解为Cube Out；
• 搬入数据的存放位置：VECIN，用于矢量计算，实际业务在数据搬入Vector计算单元时使用此位置；
• 搬入数据的存放位置：VECCALC，用于矢量计算，实际业务一般在计算需要临时变量时使用此位置；
• 搬出数据的存放位置：VECOUT，用于矢量计算，实际业务在将Vector计算单元结果搬出时使用此位置。

Cube计算流程同样也可以理解为CopyIn、Compute、CopyOut这几个阶段，因为流程相对复杂，Matmul高阶API提供对此的高阶封装，编程范式如下：

创建Matmul对象的示例如下：

// 创建Matmul对象 创建对象时需要传入A、B、C、Bias的参数类型信息， 类型信息通过MatmulType来定义，包括：内存逻辑位置、数据格式、数据类型。
typedef MatmulType<TPosition::GM, CubeFormat::ND, half> aType; 
typedef MatmulType<TPosition::GM, CubeFormat::ND, half> bType; 
typedef MatmulType<TPosition::GM, CubeFormat::ND, float> cType; 
typedef MatmulType<TPosition::GM, CubeFormat::ND, float> biasType; 
Matmul<aType, bType, cType, biasType> mm; 

REGIST_MATMUL_OBJ(&pipe, GetSysWorkSpacePtr(), mm, &tiling); // 初始化
// CopyIn阶段：完成从GM到LocalMemory的搬运
mm.SetTensorA(gm_a);    // 设置左矩阵A
mm.SetTensorB(gm_b);    // 设置右矩阵B
mm.SetBias(gm_bias);    // 设置Bias
// Compute阶段：完成矩阵乘计算
while (mm.Iterate()) { 
    // CopyOut阶段：完成从LocalMemory到GM的搬运
    mm.GetTensorC(gm_c); 
}
// 结束矩阵乘操作
mm.End();

融合算子编程范式

支持Vector与Cube混合计算的算子称之为融合算子。Ascend C提供融合算子的编程范式，方便开发者基于该范式表达融合算子的数据流，快速实现自己的融合算子。

融合算子数据流指融合算子的输入输出在各存储位置间的流向。以一个典型的Cube和Vector融合算子为例，逻辑位置间的数据流向如下图所示（为了简化描述，没有列出bias）：

• Cube的输出可以作为Vector的输入：CO2->VECIN
• Vector的输出可以作为Cube的输入：VECOUT->A1->A2、VECOUT->B1->B2

基于Matmul高阶API的融合算子编程范式，对上述数据流简化表达如下：

图5 融合算子编程范式

1. 初始化一个MatMul对象，将输入数据从Global Memory搬运到Cube核上。
2. 进行MatMul内部的计算。
3. 将MatMul的计算结果搬运到Vector核上。
4. 进行Vector矢量计算。
5. 将输出结果搬运到Global Memory上。

整个过程的示例代码如下（伪代码）：

template<typename aType, typename bType, typename cType, typename biasType>
__aicore__ inline void MatmulLeakyKernel<aType, bType, cType, biasType>::Process()
{
    // 步骤1：初始化一个MatMul对象，将输入数据从Global Memory搬运到Cube核上。
    uint32_t computeRound = 0;
    REGIST_MATMUL_OBJ(&pipe, GetSysWorkSpacePtr(), matmulObj);
    matmulObj.Init(&tiling);
    matmulObj.SetTensorA(aGlobal);
    matmulObj.SetTensorB(bGlobal);
    matmulObj.SetBias(biasGlobal);
    
    while (matmulObj.template Iterate<true>()) { // 步骤2：进行MatMul内部的计算。
        // 步骤3：将MatMul的计算结果搬运到Vector核上。
        reluOutLocal = reluOutQueue_.AllocTensor<cType>();
        matmulObj.template GetTensorC<true>(reluOutLocal, false, true);
       // 步骤4：进行Vector矢量计算。
        AscendC::LeakyRelu(reluOutLocal, reluOutLocal, (cType)alpha, tiling.baseM * tiling.baseN);
        reluOutQueue_.EnQue(reluOutLocal);
        // 步骤5：将输出结果搬运到Global Memory上
        reluOutQueue_.DeQue<cType>();
        ...
        AscendC::DataCopy(cGlobal[startOffset], reluOutLocal, copyParam);
        reluOutQueue_.FreeTensor(reluOutLocal);

        computeRound++;
    }
    matmulObj.End();
}

编程模型背后的奥秘

由上文可知，Ascend C的并行编程范式核心要素是：一组并行计算任务、通过队列实现任务之间的通信和同步、开发者自主表达对并行计算任务和资源的调度。本节介绍编程模型的实现原理，作为扩展阅读，便于开发者更好的理解编程模型的设计思路和优势，对于后续的深度开发也会有所帮助。

每个并行任务Stage的编程范式如下：

1. 获取Local Memory的内存，调用AllocTensor申请内存，或者从上游队列DeQue一块内存数据。
2. 完成计算或者数据搬运。
3. 把上一步处理好的数据调用EnQue入队。
4. 调用FreeTensor释放不再需要的内存。

以最简单的矢量编程范式为例，在调用上述接口时，实际上会给各执行单元下发一些指令，如下图所示：

图6 Vector编程范式指令队列示例

• Enque/Deque的具体处理流程：
  1. 标量执行单元读取算子指令序列
  2. 把这些指令发射到对应的执行单元的指令队列
  3. 各个执行单元并行执行这些指令序列
  4. Enque/Deque解决对内存的写后读问题
     • Enque调用会发射同步指令set，发送信号激活wait
     • Deque调用会发射同步指令wait，等待数据写入完成
     • wait需要等到set信号才能执行否则阻塞

  

  由此可以看出，Enque/Deque主要解决了存在数据依赖时，并行执行单元的写后读同步控制问题。

  

• AllocTensor/FreeTensor的具体处理流程
  1. 标量执行单元读取算子指令序列
  2. 把这些指令发射到对应的执行单元的指令队列
  3. 各个执行单元并行执行这些指令序列
  4. AllocTensor/FreeTensor，解决对内存的读后写问题
     • AllocTensor调用会发射同步指令wait等待内存被读完成
     • FreeTensor调用会发射同步指令set，通知内存释放，可以重复写
     • wait需要等到set信号才能执行否则阻塞

  

  由此可以看出，AllocTensor/FreeTensor主要解决了存在数据依赖时，并行执行单元的读后写同步控制问题。

  

通过上文的详细说明，可以看出异步并行程序需要考虑复杂的同步控制，而Ascend C编程模型将这些流程进行了封装，同时对外界面上通过Enque/Deque/AllocTensor/FreeTensor这种开发者熟悉的资源控制方式来体现，同时达到了简化编程和易于理解的目的。