虚拟化模板
当前各处理器及型号包含的硬件资源如表1所示。
处理器型号 |
AI Core核数 |
内存 |
AICPU |
VPC总核数 |
VDEC总核数 |
JPEGD总核数 |
PNGD总核数 |
VENC总核数 |
JPEGE总核数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Atlas 推理系列产品 |
8 |
24G |
7 |
12 |
12 |
16 |
NA |
3 |
8 |
Atlas 训练系列产品（32个AI Core） |
32 |
32G |
14 |
16 |
16 |
16 |
24 |
NA |
8 |
Atlas 训练系列产品（30个AI Core） |
30 |
32G |
14 |
16 |
16 |
16 |
24 |
NA |
8 |
昇腾AI处理器包含AI Core、AI CPU、DVPP、内存等硬件资源，主要用途如下：
- AI Core主要用于矩阵乘等计算，适用于卷积模型。
- AI CPU主要负责执行CPU类算子（包括控制算子、标量和向量等通用计算）。
- DVPP为数字视觉预处理模块，提供对特定格式的视频和图像的进行解码、缩放等预处理操作，以及对处理后的视频、图像进行编码再输出的能力，包含VPC、VDEC、JPEGD、PNGD、VENC、JPEGE模块。
- VPC：视觉预处理核心，提供对图像进行缩放、色域转换、降bit数处理、存储格式转换、区块切割转换等能力。
- VDEC：视频解码器，提供对特定格式的视频进行解码的能力。
- JPEGD：JPEG图像解码器，提供对JPEG格式的图像进行解码的能力。
- PNGD：PNG图像解码器，提供对PNG格式的图像进行解码的能力。
- VENC：视频编码器，提供对特定格式的视频进行编码的能力。
- JPEGE：JPEG图像编码器，提供对图像进行编码输出为JPEG格式的能力
产品型号 |
虚拟化实例模板 |
说明 |
|---|---|---|
Atlas 推理系列产品 |
虚拟化实例模板包括：vir01、vir02、vir04、vir02_1c、vir04_3c、vir04_3c_ndvpp、vir04_4c_dvpp。
说明：
Atlas 300I Duo 推理卡的2P场景下（即存在2张NPU卡），p0对应的虚拟化实例模板如上所示，p1对应的虚拟化实例模板名称需要在p0的基础上增加p1的标记，比如p1_vir01。 |
|
Atlas 训练系列产品 |
虚拟化实例模板包括：vir02、vir04、vir08、vir16。 |
处理器型号 |
虚拟化实例模板 |
AI Core核数 |
内存 |
AI CPU |
VPC |
VDEC |
JPEGD |
PNGD |
VENC |
JPEGE |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Atlas 推理系列产品 |
vir04 |
4 |
12G |
4 |
6 |
6 |
8 |
NA |
2 |
4 |
vir04_3c |
4 |
12G |
3 |
6 |
6 |
8 |
NA |
1 |
4 |
|
vir02 |
2 |
6G |
2 |
3 |
3 |
4 |
NA |
1 |
2 |
|
vir02_1c |
2 |
6G |
1 |
3 |
3 |
4 |
NA |
0 |
2 |
|
vir01 |
1 |
3G |
1 |
1 |
1 |
2 |
NA |
0 |
1 |
|
vir04_3c_ndvpp |
4 |
12G |
3 |
0 |
0 |
0 |
NA |
0 |
0 |
|
vir04_4c_dvpp |
4 |
12G |
4 |
12 |
12 |
16 |
NA |
3 |
8 |
|
Atlas 训练系列产品（30或32个AI Core） |
vir16 |
16 |
16G |
7 |
8 |
8 |
8 |
12 |
NA |
4 |
vir08 |
8 |
8G |
3 |
4 |
4 |
4 |
6 |
NA |
2 |
|
vir04 |
4 |
4G |
1 |
2 |
2 |
2 |
3 |
NA |
1 |
|
vir02 |
2 |
2G |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
NA |
0 |
