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TIK简介

什么是TIK

TIK（Tensor Iterator Kernel）是一种基于Python语言的动态编程框架，呈现为一个Python模块。

开发者可以通过调用TIK提供的API基于Python语言编写自定义算子，然后TIK编译器会编译为适配昇腾AI处理器应用程序的二进制文件。

TIK的优势

TIK算子开发方式是一种灵活的开发方式。TIK代码在算子开发效率和算子性能自动优化上有着一定的优势：

  1. 并行化：提供程序员串行化编程体系，方便编写算子，TIK工具自动对计算过程并行化，实现高性能。
  2. 自动内存管理：程序员在编写算子的时候不用感知和管理地址，编译器会做好内存分配。
  3. 灵活性：通过手动调度可以更加精确的控制数据搬运和计算流程，从而实现更高的性能，将昇腾AI处理器的能力发挥到极致。
  4. 易调试：区别于其他形式算子验证的黑盒模式，开发人员没有办法一步一步的去定位算子的问题，tik的Debug模式可以帮助用户快速的定位功能问题，极大的缩短了开发调测时间。

TIK编程模型

图1是使用TIK进行编程的过程示意图，用户调用TIK API编写算子对应的Python程序后，TIK会将其转化为TIK DSL(TIK DSL是一种DSL语言，它可以在比CCE更高的抽象层次上定义CCEC程序的行为)，经过编译器编译后生成CCEC文件（CCEC代码目前对于TIK编程人员无法感知），再经过CCE编译器编译后生成可运行在昇腾AI处理器上的应用程序。

图1 TIK编程模型

基于TIK API编写Python程序的通用步骤，如图2所示。

图2 算子实现流程

下面以一个简单的例子描述TIK程序的编写步骤：

  1. Python模块导入。
    from tbe import tik

    “tbe.tik”：提供了所有TIK相关的python函数，具体请参考CANN软件安装后文件存储路径的“python/site-packages/tbe/tik”。

  2. 构建TIK DSL容器。
    from tbe import tik
tik_instance = tik.Tik()
  3. 向TIK DSL容器中，插入TIK DSL语句。
    1. 在AI Core的外部存储和内部存储中定义输入数据、输出数据。
          data_A = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="data_A", scope=tik.scope_gm)
    data_B = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="data_B", scope=tik.scope_gm)
    data_C = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="data_C", scope=tik.scope_gm)
    data_A_ub = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="data_A_ub", scope=tik.scope_ubuf)
    data_B_ub = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="data_B_ub", scope=tik.scope_ubuf)
    data_C_ub = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="data_C_ub", scope=tik.scope_ubuf)
    2. 将外部存储中的数据搬入AI Core内部存储（比如Unified Buffer）中。
          tik_instance.data_move(data_A_ub, data_A, 0, 1, 128 //16, 0, 0)
    tik_instance.data_move(data_B_ub, data_B, 0, 1, 128 //16, 0, 0)
    3. 进行计算。
          tik_instance.vec_add(128, data_C_ub[0], data_A_ub[0], data_B_ub[0], 1, 8, 8, 8)
    4. 搬出到外部存储。
          tik_instance.data_move(data_C, data_C_ub, 0, 1, 128 //16, 0, 0)
  4. 将TIK DSL容器中的语句，编译成昇腾AI处理器可执行的代码，即算子的.o文件和算子描述.json文件。
        tik_instance.BuildCCE(kernel_name="simple_add",inputs=[data_A,data_B],outputs=[data_C])

    其中，

    • kernel_name：指明编译产生的二进制代码中的AI Core核函数名称。
    • inputs：存放程序的输入Tensor，为从外部存储中加载的数据，必须是Global Memory的存储类型。
    • outputs：存放程序的输出Tensor，对应计算后搬运到外部存储中的数据，必须是Global Memory的存储类型。

    编译产生文件的存储位置默认为”./kernel_meta”，也可以通过BuildCCE中的output_files_path参数指定。

上述TIK实例中，将data_A和data_B从外部存储分别搬运到Unified Buffer中，并通过TIK计算接口vec_add()相加，存放到data_C_ub中，然后将data_C_ub中的数据搬到外部存储data_C中。运行该用例，如果输入data_A和data_B分别为128个float16类型的数字1的一维矩阵，则输出data_C为：

data_C:
[2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2.
 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2.
 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2.
 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2.
 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2.
 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2.]

以上仅对大致编程过程进行展示，后续会对上述实例中各接口、各参数的含义进行详细描述。

TIK面向的存储模型

在入门学习章节，您已经熟悉了AI Core架构，TIK是基于AI Core架构研发出来的动态编程架构，其面向的存储模型即为AI Core架构的存储模块。

AI Core内的存储介质称为内部存储，对程序员可见的内部存储包括L1 Buffer、L0A Buffer、L0B Buffer、L0C Buffer、Unified Buffer、Scalar Buffer、GPR、SPR等。而AI Core外的存储介质称为外部存储。只有将存储在外部存储内的数据加载到内部存储中，AI Core才能完成相应的计算。详细介绍可参考存储单元，下表简要介绍各内部存储：

表1 存储单元介绍

存储单元

描述

TIK标识符

L1 Buffer

通用内部存储，AI Core内比较大的一块数据中转区，可暂存AI Core中需要反复使用的一些数据从而减少从总线读写的次数。

某些MTE的数据格式转换功能，要求源数据必须位于L1 Buffer，例如3D图像转2D矩阵（Img2Col）操作。

scope_cbuf

L0A Buffer / L0B Buffer

Cube指令的左/右矩阵输入。

scope_ca/scope_cb

L0C Buffer

Cube指令的输出，但进行累加计算的时候，也是输入的一部分。

scope_cc

Unified Buffer

向量和标量计算的输入和输出。

scope_ubuf

Scalar Buffer

标量计算的通用Buffer，作为GPR不足时的补充。

NA

GPR

General-Purpose Register，标量计算的输入和输出。

应用开发工程师不需要具体关注这些寄存器，由系统内部实现封装，程序访问Scalar Buffer并执行标量计算的时候，系统内部自动实现Scalar Buffer和GPR之间的同步。

NA

SPR

Special-Purpose Register，AI Core的一组配置寄存器。

通过修改SPR的内容可以修改AI Core的部分计算行为。

例如，在Tik中可通过调用sys_set/get()函数实现对应配置的修改，这些配置修改后，有可能改变其他函数的行为。

NA

由于各型号芯片的存储单元大小有所不同，TIK用户在编程时可以通过get_soc_spec查阅各存储单元的大小，便于在编程时决定如何安排程序，实现最高效的执行过程。