如下图所示，基于Ascend C开发的算子运行在AI Core上，对于初学者需要对硬件架构有基本认识，下文的编程模型基于硬件架构的抽象进行介绍，了解该内容能够更好的理解编程模型；对于需要完成高性能编程的深度开发者，更需要了解硬件架构相关知识，最佳实践中很多内容都以本章为基础进行介绍。
AI Core负责执行标量、向量和张量相关的计算密集型算子，包括三种基础计算单元：Cube（矩阵）计算单元、Vector（向量）计算单元和Scalar（标量）计算单元，同时还包含存储单元（包括硬件存储和用于数据搬运的搬运单元）和控制单元。硬件架构根据Cube计算单元和Vector计算单元是否同核部署分为耦合架构和分离架构两种。如下产品型号对应的处理器架构模式如下：
- Atlas 推理系列产品：耦合架构
- Atlas 训练系列产品：耦合架构
- Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：分离架构
- Atlas 200I/500 A2推理产品：分离架构
耦合架构
耦合架构是指Cube计算单元和Vector计算单元同核部署，架构图如下图所示。下图中列出了计算架构中的存储单元和计算单元，箭头表示数据处理流向，MTE1/MTE2/MTE3代表搬运单元。
注：图中的虚线箭头表明
- Atlas 训练系列产品：不支持Scalar直接读写GM数据。
- Atlas 推理系列产品：支持Scalar直接读写GM数据。
分离架构
如下图所示，分离架构将AI Core拆成矩阵计算（AI Cube，AIC）和向量计算（AI Vector，AIV）两个独立的核，每个核都有自己的Scalar单元，能独立加载自己的代码段，从而实现矩阵计算与向量计算的解耦，在系统软件的统一调度下互相配合达到计算效率优化的效果。AIV与AIC之间通过Global Memory进行数据传递，比耦合架构增加了两个Buffer：BT Buffer(BiasTable Buffer，存放Bias)和FP Buffer(Fixpipe Buffer，存放量化参数、Relu参数等)。
- AIC架构
- 包含5个并行执行单元（搬运单元和计算单元）：MTE1，MTE2，MTE3，Cube，Scalar
- 包含7个内存单元：GM（核外），L1，L0A，L0B，L0C，BiasTable Buffer，Fixpipe Buffer
- AIV架构
- 包含4个并行执行单元：MTE2，MTE3，Vector，Scalar
- 包含2个内存单元：GM（核外），UB
- 典型计算数据流
- Vector计算：GM-UB- [Vector]-UB-GM
- Cube计算：
- GM-L1-L0A/L0B-Cube-L0C-FixPipe-GM
- GM-L1-L0A/L0B-Cube-L0C-FixPipe-L1