ATC:赋能AI模型转化的昇腾利器

作者:宇宙中心我曹县2024.03.12 15:26浏览量:4

简介:随着AI技术的迅猛发展,如何将开源框架下的网络模型转换为适用于特定处理器的模型成为了关键。ATC,即昇腾张量编译器,正是这样一个强大的工具,它能够将主流开源框架的模型转换为昇腾AI处理器支持的模型,从而实现模型的高效推理。

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在AI的世界里,模型转换工具的重要性不言而喻。它们就像是一座桥梁,连接着开源框架和特定的AI处理器,使得AI模型能够在各种硬件平台上顺利运行。而昇腾张量编译器(Ascend Tensor Compiler,简称ATC)正是这样一座高效、稳定的桥梁,它能够将主流开源框架的网络模型转换为昇腾AI处理器支持的模型,为AI应用的高效推理提供了强大的支持。

一、ATC的核心功能

ATC作为昇腾CANN架构体系下的模型转换工具,其核心功能主要有两个:一是将开源框架的网络模型(如TensorFlow、ONNX等)转换为昇腾AI处理器支持的模型文件(.om格式),以便在昇腾平台上进行后续的模型推理;二是将基于Ascend IR定义的单算子描述文件(*.json格式)转换为昇腾AI处理器支持的模型文件,用于在整网中验证算子功能。

二、ATC的工作原理

在模型转换过程中,ATC会进行一系列的操作,包括算子调度优化、权重数据重排、内存使用优化等,对开源框架的网络模型进行进一步的调优,使其能够在昇腾AI处理器上高效执行。具体来说,ATC的工作原理可以分为以下几个步骤:

  1. Parser解析:首先,ATC会对输入的开源框架网络模型进行解析,将其转换为昇腾的中间图IR Graph。
  2. 图准备:在这一步,ATC会对中间图IR Graph进行一系列的准备工作,包括检查模型的合法性、确定模型的输入输出等。
  3. 图拆分:接着,ATC会对中间图IR Graph进行拆分,将其拆分为多个子图,每个子图对应一个或多个算子。
  4. 图优化:在这一步,ATC会对子图进行优化,包括算子融合、算子替换等操作,以提高模型在昇腾AI处理器上的执行效率。
  5. 图编译:最后,ATC会将优化后的子图编译为昇腾AI处理器支持的模型文件(.om格式)。

三、ATC的实际应用

在实际应用中,ATC的作用不可小觑。通过使用ATC,开发者可以将开源框架下的AI模型轻松转换为昇腾AI处理器支持的模型,从而充分利用昇腾平台的强大性能,实现AI应用的高效推理。此外,ATC还提供了丰富的接口和工具,使得开发者能够更方便地对模型进行调优和验证,进一步提高了AI应用的性能和稳定性。

四、总结与展望

总的来说,ATC作为昇腾CANN架构体系下的模型转换工具,为AI模型的高效推理提供了强大的支持。它不仅能够将开源框架的网络模型转换为昇腾AI处理器支持的模型文件,还能够对模型进行进一步的调优和验证。随着AI技术的不断发展,相信ATC将会在未来的AI应用中发挥更加重要的作用。

在未来的发展中,我们期待ATC能够进一步优化模型转换的效率和性能,支持更多的开源框架和AI处理器平台。同时,我们也希望ATC能够提供更加丰富的接口和工具,帮助开发者更方便地进行模型调优和验证。相信在不久的将来,ATC将会成为AI领域不可或缺的重要工具之一。

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