NPU架构版本300x

硬件架构图

计算单元

Cube计算单元和Vector计算单元同核部署

本架构中，Cube计算单元和Vector计算单元同核部署，共享同一个Scalar计算单元。

Vector计算单元

• Vector计算单元的数据来源来自于Unified Buffer，要求32字节对齐。

Cube计算单元

• Cube计算单元可以访问的存储单元有L0A Buffer、L0B Buffer、L0C Buffer，其中L0A Buffer存储左矩阵，L0B Buffer存储右矩阵，L0C Buffer存储矩阵乘的结果和中间结果。

存储单元

获取存储单元的内存空间大小

开发者可以通过平台信息获取接口查询各存储单元的内存空间大小。

各存储单元的最小访问粒度（对齐要求）

各存储单元推荐使用的数据排布格式

• L0A Buffer、L0B Buffer和L0C Buffer推荐分别采用以下分形格式：
  • L0A Buffer：FRACTAL_ZZ
  • L0B Buffer：FRACTAL_ZN
  • L0C Buffer：FRACTAL_NZ

  这些格式针对矩阵乘法等计算密集型任务进行优化，可显著提升计算效率。

• L1 Buffer缓存推荐使用FRACTAL_NZ格式。当L1 Buffer采用NZ格式时，数据搬运到L0A/L0B Buffer（需分别转换为ZZ和ZN格式）时，可降低格式转换开销。
• Unified Buffer对数据格式没有要求。

解决存储单元的访问冲突，提升读写性能

当多个操作尝试同时访问Unified Buffer同一个bank或者bank group时，可能会发生bank冲突，包括读写冲突、写写冲突、读读冲突，这种冲突会导致访问排队，降低性能。可以通过优化bank分配的方式来提升读写性能，具体信息请参考避免Unified Buffer的bank冲突章节。

搬运单元

搬运时的对齐要求

由于搬运后的数据用于参与数据计算，因此对搬运数据大小有要求，搬运到Unified Buffer的数据大小需要按照DataBlock对齐，其余存储单元的数据搬运必须按分形要求进行搬运。例如，数据从L1 Buffer搬运到L0A Buffer时，数据格式需要从NZ转换为ZZ格式，搬运数据的大小要按分形大小对齐，如果L1 Buffer的剩余大小不足1个分形，则硬件执行中会出现异常。

支持Fixpipe硬件化加速

Fixpipe是NPU将典型操作进行硬化的加速模块，位于AIC内部，配合Cube计算单元完成随路计算，主要功能如下：

• 量化反量化：包括S322FP16、S322S32、S322S4、S322S8、S322S16、FP322FP16、FP322BF16、FP322S8、FP322S4、FP322FP32。
• Relu功能，包括ReLu、PReLu和Leaky ReLu等典型的激活函数。
• 数据格式转换，包括：
  • 通过Channel merge、Channel split可以实现分形大小的转换，保证输出到L1 Buffer/GM的分形满足诉求。
  • NZ2ND数据格式转换。

上图中，Channel merge支持S8、U8、S4和U4数据类型，而Channel split支持FP32数据类型。

• Channel merge（S8和U8数据类型）

  对于转换为S8或U8的目标数据类型，分形矩阵通过硬件从16x16转换为16x32，如果输出通道数N是16的偶数倍，则N方向上每2个相邻的16x16分形矩阵将合并为1个16x32分形矩阵。如果N是16的倍数的奇数，则将通道1到通道（N–16）合并，最后16个通道保持未合并。

  如下所示，目标数据类型为S8，M为32，N为48，首先将前2列16x16分形矩阵合并为一个16x32矩阵，然后将剩余的16x16分形矩阵直接移入L1 Buffer。

  

• Channel merge（S4和U4数据类型）

  对于转换为S4或U4的目标数据类型，分形矩阵通过硬件从16x16转换为16x64，如果输出通道数N是64的倍数，则N方向上每4个相邻的16x16分形矩阵将合并为1个16x64分形矩阵。

  例如，这里目标数据类型为S4，M为32，N为64，首先将第1行16x16分形矩阵合并为一个16x64矩阵，然后将第2行16x16分形矩阵也合并。

  在这种情况下，N的配置必须是64的倍数。

  

• FP32 Channel split：

  对于目标类型为FP32，分形矩阵可以通过硬件从16x16转换为16x8，如果使能Channel split，则每个16x16分形矩阵将被分裂为2个16x8分形矩阵。

  如下图所示，这里的目标数据类型是FP32，M是64，N是32，它将被拆分为16个16x8的分形。

  

同步控制

• 核内同步

  由于AI Core内部的执行单元（如MTE2搬运单元、Vector计算单元等）以异步并行的方式运行，在读写Local Memory（如Unified Buffer）时可能存在数据依赖关系。为确保数据一致性及计算正确性，需通过同步控制协调操作时序。

  以MTE2从GM搬运数据至UB，进行Vector计算单元的Abs计算，再搬运回GM的流程为例，需满足以下同步条件：

  1. 数据搬运与计算顺序
     • GM→UB搬运完成后再启动Vector单元的Abs计算（避免计算时未完成搬运导致的数据缺失）；
     • Vector计算完成后再执行UB→GM的数据搬运（确保结果数据已就绪）。
  2. 循环搬运计算场景的同步规则
     • 前序计算完成后再启动新搬运：上一次计算未完成时，不得触发新数据搬运（防止UB中旧数据被覆盖）；
     • 前序数据搬出完成后再启动新计算：上一次数据未完全从UB搬出时，不得触发新计算任务（避免目标内存区域的覆盖冲突）。

  同步控制流程如下图所示：

  

  上图中，ID1、ID2、ID3、ID4、ID5、ID6表示事件ID（EventID），每个EventID对应一块存储数据的搬运状态，确保数据操作的正确性和一致性。

  需要注意以下几点：

  • 建议通过AllocEventID或者FetchEventID接口获取EventID，以确保其合法性和有效性。
  • EventID的数量有限，使用后应立即调用ReleaseEventID释放资源，避免EventID耗尽，影响系统正常运行。
  • SetFlag和WaitFlag必须成对使用，且SetFlag和WaitFlag的参数必须完全一致（包括模板参数和事件ID）。如果不匹配，可能导致当前核的计算异常，或影响下一个核的算子执行，引发timeout问题。

    例如，SetFlag<HardEvent::S_MTE3>(1)和SetFlag<HardEvent::MTE3_MTE1>(1)设置的不是同一个EventID，因为其模板参数不同。只有当模板参数和事件ID完全一致时，才表示同一个EventID。

  • 不允许连续设置同一个EventID，因为这可能导致事件状态混乱或未被正确处理。
  • 不建议手动插入 TEventID，不能手动插入6和7的TEventID，因为它们可能被系统预留或用于特殊用途。

• 核间同步

  该硬件架构不支持核间同步。