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title: 抽象硬件架构
description: "AI Core是AI处理器的计算核心，AI处理器内部有多个AI Core。本章节将介绍AI Core的并行计算架构抽象，该抽象架构屏蔽了不同硬件之间的差异。使用Ascend C进行编程时，基于抽象硬件架构，可以简化硬件细节，显著降低开发门槛。如需了解更详细的硬件架构信息或者原理，请参考硬件实现。"
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# 抽象硬件架构

AI Core是AI处理器的计算核心，AI处理器内部有多个AI Core。本章节将介绍AI Core的并行计算架构抽象，该抽象架构屏蔽了不同硬件之间的差异。使用Ascend C进行编程时，基于抽象硬件架构，可以简化硬件细节，显著降低开发门槛。如需了解更详细的硬件架构信息或者原理，请参考硬件实现。

图1 抽象硬件架构

AI Core中包含计算单元、存储单元、搬运单元等核心组件。

- 计算单元包括了三种基础计算资源：Cube计算单元、Vector计算单元和Scalar计算单元。
- 存储单元包括内部存储和外部存储：

  - AI Core的内部存储，统称为Local Memory，对应的数据类型为LocalTensor。
  - AI Core能够访问的外部存储称之为Global Memory，对应的数据类型为GlobalTensor。
- DMA（Direct Memory Access）搬运单元：负责数据搬运，包括Global Memory和Local Memory之间的数据搬运，以及不同层级Local Memory之间的数据搬运。

AI Core内部核心组件及组件功能详细说明如下表。
**表1 AI Core内部核心组件**

| 组件分类 | 组件名称 | 组件功能 |
| --- | --- | --- |
| 计算单元 | Scalar | 执行地址计算、循环控制等标量计算工作，并把向量计算、矩阵计算、数据搬运、同步指令发射给对应单元执行。 |
| 计算单元 | Vector | 负责执行向量运算。 |
| 计算单元 | Cube | 负责执行矩阵运算。 |
| 存储单元 | Local Memory | AI Core的内部存储。 |
| 搬运单元 | DMA（Direct Memory Access） | 负责数据搬运，包括Global Memory和Local Memory之间的数据搬运以及不同层级Local Memory之间的数据搬运。 |


开发者在理解硬件架构的抽象时，需要重点关注如下异步指令流、同步信号流、计算数据流三个过程：

- AI Core内部的异步并行计算过程：Scalar计算单元读取指令序列，并把向量计算、矩阵计算、数据搬运指令发射给对应单元的指令队列，向量计算单元、矩阵计算单元、数据搬运单元异步的并行执行接收到的指令。该过程可以参考  图1
中蓝色箭头所示的指令流。
- 不同的指令间有可能存在依赖关系，为了保证不同指令队列间的指令按照正确的逻辑关系执行，Scalar计算单元也会给对应单元下发同步指令。各单元之间的同步过程可以参考  图1
中的绿色箭头所示的同步信号流。
- AI Core内部数据处理的基本过程：DMA搬入单元将数据从Global Memory搬运到Local Memory，Vector/Cube计算单元完成数据计算，并把计算结果写回Local Memory，DMA搬出单元把处理好的数据从Local Memory搬运回Global Memory。该过程可以参考  图1
中的红色箭头所示的数据流。