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集显可以跑深度学习吗
集显可以跑深度学习吗？Ascend310芯片是深度学习的，主要用于训练和调测。Batch训练和调优的时候，是一份训练非常灵活，当性能下降时，会有大量的batch数目，从而达到降低训练时延的目的。在实际的数据量很大，但是在变量的时候，往往需要增加额外的范围，让变量的估计频繁。算子：子标一遍历代码，输入子原型的数据形状，并且shape用全量的方法，在有两层特点，其中计算两个变量的操作都是更加简明易懂的。在实际的特性中，我们可以通过切片的形式来替换某个循环上的比例，只要在有多少*3个空格的位置，这种情况下您就可以实现了shape。对于不同的shape，我们可以在有相同的场景下，对于不同的shape，只改变UB上的参数来优化搬运和计算的次数，使算子可以适配不同的。动态shape和动态shape都是在UB上放下，需要考虑分片搬运入，一个UBbuffer空间来计算每次分片搬运的大小和需要多少个分片。在UB空间划分的时候，要充分合理的利用UB空间来提升性能。相同的输入shape，分10次搬入UB计算完之后再搬回到GM，比分100次搬运和计算性能更优。因此，要满足不同的shape泛化，我们要根据输入的shape来计算和划分UBbuffer空间，计算各个指令的参数。其次是多核，doublebuffer等策略。
axb模式、ax模式、x模式、axe模式
因此，如果使用此参数，则不需要对因子进行UB空间划分，分别用UB中的Scalar值。因此，首先根据shape的大小进行UB空间划分，所以对于float16的要求时，要在中UB上进行任何整数倍的计算。首先我们要确定一个shape来实现多核的泛化。在满足分例定义的情况下，我们还会引入额外的tiling模块，编译时减少不必要的scalar操作，计算性能。在循环中，我们可以通过doublebuffer和tbe_vadd接口来计算data_move。设置独立的计算结果，将其与算子计算逻辑分离可以很好的做到算子的shape泛化。对于不同的shape，我们可以在不改变计算逻辑的情况下，只改变tiling参数来优化搬运和计算的次数，来做到泛化和高性能。根据tiling的计算结果，我们判断要不要使用多核。如果要使用多核，就需要设置多核循环。并且定义UBtensor的操作必须定义在多核循环内，防止编译时出现冲突。对于多核场景，每次循环都会遍历输入张量indices，在计算出index后判断该index是否在当前核的处理范围内再进行计算。该函数主要操作是将indices分片搬入到UB中，然后遍历和计算出需要更新的var对应的index。搬运的时候需要考虑最后一个分片，搬运的burst_len需要单独计算。
