华为昇腾（Ascend）架构介绍

华为昇腾（Ascend）910B 是目前中国国产 AI 算力芯片中的旗舰产品，主要对标 NVIDIA A100/H100。本文将相关名词和术语分为硬件架构、内存与互联、软件栈、以及产品形态四个维度进行详细解释。

核心硬件架构

1. NPU (Neural Processing Unit)
   • 解释： 神经网络处理器。昇腾 910B 属于 NPU，专门针对深度学习中的矩阵乘法、卷积等运算进行硬核加速，区别于通用 CPU 或图形渲染 GPU。
2. 达芬奇架构 (Da Vinci Architecture)
   • 解释： 华为自主研发的芯片架构。其核心特征是 3D Cube。
   • 3D Cube： 专门负责矩阵运算（Matrix）的硬件单元，每次时钟周期可以完成大规模的矩阵乘加，是 AI 训练提速的关键。
   • Vector (向量单元)： 负责向量运算，处理非线性的激活函数等。
   • Scalar (标量单元)： 负责控制逻辑和各种标量计算。
3. AI Core / AI CPU
   • AI Core： 达芬奇架构的核心，负责主要的张量和向量计算。
   • AI CPU： 芯片内集成的小型 CPU 核心，负责处理不适合 NPU 计算的复杂逻辑、数据预处理和任务调度。

内存与互联技术

1. HBM (High Bandwidth Memory)
   • 解释： 高带宽内存。910B 通常搭载 HBM2e 或 HBM3（不同批次有所不同）。AI 大模型需要极高的数据吞吐速度，HBM 通过垂直堆叠显存芯片，提供远高于传统 DDR 的带宽。
2. HCCS (Huawei Cache Coherent System)
   • 解释： 华为自研的片间互联协议。类似于 NVIDIA 的 NVLink。它允许一台服务器内的 8 颗 910B 芯片之间高速通信，实现算力聚合。
3. RoCE (RDMA over Converged Ethernet)
   • 解释： 远程直接内存访问协议。在多台服务器组成集群（Cluster）时，通过 100G/200G 网卡实现服务器间的高速、低延迟互联，是分布式训练大模型（如千亿参数模型）的基础。
4. PCIe 4.0/5.0
   • 解释： 芯片与主机 CPU（如鲲鹏 920）通信的标准总线接口。

软件栈与生态 (CANN & MindSpore)

1. CANN (Compute Architecture for Neural Networks)
   • 解释： 异构计算架构。它是昇腾硬件的驱动+加速库。地位等同于 NVIDIA 的 CUDA。
   • 功能： 向上对接 AI 框架（PyTorch, TensorFlow），向下调用硬件资源，包含算子库（AscendCL）、编译器（ATC）等。
2. MindSpore
   • 解释： 华为自研的 AI 框架。地位等同于 PyTorch 或 TensorFlow。它与昇腾硬件结合最紧密，能实现动静结合的开发体验和全场景部署。
3. AscendCL (Ascend Computing Language)
   • 解释： 昇腾计算语言。一套 C++ API，开发者通过调用它来实现模型加载、内存管理、推理和训练任务。
4. ATC (Ascend Tensor Compiler)
   • 解释： 模型转换工具。将开源框架（如 ONNX, Caffe, TensorFlow）的模型转换成昇腾 NPU 能够识别的离线模型（.om 文件）。
5. MindIE (Mind Inference Engine)
   • 解释： 昇腾推理引擎。专门针对大语言模型（LLM）推理优化的加速组件，对标 NVIDIA 的 TensorRT-LLM。

数据精度与性能指标

1. FP16 / BF16 / INT8
   • FP16： 半精度浮点数，AI 训练的主流精度。
   • BF16 (Brain Floating Point)： 910B 的重要特性。相比 FP16，BF16 动态范围更广，更适合大模型（如 Llama, GPT 系列）的稳定训练。
   • INT8： 8 位整型，常用于模型量化后的推理，以牺牲极小精度换取巨大的速度提升。
2. TFLOPS (TeraFLOPS)
   • 解释： 每秒万亿次浮点运算。910B 的半精度（FP16）算力通常被认为达到或接近 A100 的水平（约 300+ TFLOPS）。

产品形态

1. Atlas 300T (训练卡)
   • 解释： PCIe 卡形式，插在服务器里。
2. Atlas 800 (训练服务器)
   • 解释： 整机产品，通常一台服务器内置 8 颗 910B 芯片，是目前国产大模型训练的主力机型。
3. Atlas 900 (AI 集群)
   • 解释： 由成百上千台 Atlas 服务器通过交换机连接组成的超级计算机集群，用于训练超大规模参数模型（如盘古大模型）。

如何通俗理解昇腾

如果把大模型训练比作炼丹，昇腾 910B 就是那口最顶级的炼丹炉；达芬奇架构是炉子的内部构造；HBM 是快速倒药材的传送带；CANN 是操作炉子的说明书；而 MindSpore 就是记录丹药配方的秘籍。