Star716

Star716

cann-robot更新PyTorch和torch_npu的安装链接

954e1b9b创建于 9 天前历史提交

文件	最后提交记录	最后更新时间
01_basic_overview	修复ascendc_operator_development_light中的部分问题 Co-authored-by: ning_x<chenning54@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !324 merge fix_light into master 修复ascendc_operator_development_light中的部分问题 Created-by: ning_x Commit-by: ning_x Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 1. 01.02_ai_and_operator_basics.ipynb 中将标量张量的 shape 从 (0,) 修正为 ()，消除形如空元组的错误表达。 2. 01.03_cann_arch_ascend_npu_principle.ipynb 中将模糊的“两组128长度FP16向量”改为“两个长度为128的FP16数据类型向量”，明确向量个数与长度的对应关系。 3. 核函数参数规则补充：02.02_HelloWorld.ipynb 中将入参类型限制从单一的“指针类型或内置基础数据类型”扩展为基础数据类型、结构体、指针类型的完整说明，并附带官方文档链接。 4. 分形格式计算原理完善：在 03.02_introduction_to_matrix_multiplication.ipynb 中新增 Cube 单元以 16×16 矩阵分片为最小并行处理单位的详细说明，补充 K0 与数据类型的关系（如 half 下 K0=16），并添加分形格式参考文档链接。 5. 修复02.07_kernel_function_practice.ipynb 中重复 cd 导致的路径错误，合并为正确的单目录构建链； 6. 03.05_cv_fused_operator_development.ipynb 和 03.07_cv_fused_operator_practice.ipynb 中移除冗余的 CMakeLists.txt 答案 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [x] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 内容优化 - [ ] 其他，请描述： ## 其他信息 <!-- 在这里可以添加任何与这个 Pull Request 相关的其他说明。 --> See merge request: cann/cann-learning-hub!324	18 天前
02_AscendC_basic	更新PyTorch和torch_npu的安装链接 Co-authored-by: ning_x<chenning54@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !400 merge fix_issue into master 更新PyTorch和torch_npu的安装链接 Created-by: ning_x Commit-by: ning_x Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 更新ascendc_operator_development_light/02_AscendC_basic/02.06中安装PyTorch和torch_npu链接 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [x] 内容优化 - [ ] 其他，请描述： ## 其他信息 <!-- 在这里可以添加任何与这个 Pull Request 相关的其他说明。 --> See merge request: cann/cann-learning-hub!400	9 天前
03_simple_operator_practice	修复ascendc_operator_development_light中的部分问题 Co-authored-by: ning_x<chenning54@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !324 merge fix_light into master 修复ascendc_operator_development_light中的部分问题 Created-by: ning_x Commit-by: ning_x Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 1. 01.02_ai_and_operator_basics.ipynb 中将标量张量的 shape 从 (0,) 修正为 ()，消除形如空元组的错误表达。 2. 01.03_cann_arch_ascend_npu_principle.ipynb 中将模糊的“两组128长度FP16向量”改为“两个长度为128的FP16数据类型向量”，明确向量个数与长度的对应关系。 3. 核函数参数规则补充：02.02_HelloWorld.ipynb 中将入参类型限制从单一的“指针类型或内置基础数据类型”扩展为基础数据类型、结构体、指针类型的完整说明，并附带官方文档链接。 4. 分形格式计算原理完善：在 03.02_introduction_to_matrix_multiplication.ipynb 中新增 Cube 单元以 16×16 矩阵分片为最小并行处理单位的详细说明，补充 K0 与数据类型的关系（如 half 下 K0=16），并添加分形格式参考文档链接。 5. 修复02.07_kernel_function_practice.ipynb 中重复 cd 导致的路径错误，合并为正确的单目录构建链； 6. 03.05_cv_fused_operator_development.ipynb 和 03.07_cv_fused_operator_practice.ipynb 中移除冗余的 CMakeLists.txt 答案 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [x] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 内容优化 - [ ] 其他，请描述： ## 其他信息 <!-- 在这里可以添加任何与这个 Pull Request 相关的其他说明。 --> See merge request: cann/cann-learning-hub!324	18 天前
04_debug	修复ascendc_operator_development_light中的部分问题 Co-authored-by: ning_x<chenning54@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !324 merge fix_light into master 修复ascendc_operator_development_light中的部分问题 Created-by: ning_x Commit-by: ning_x Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 1. 01.02_ai_and_operator_basics.ipynb 中将标量张量的 shape 从 (0,) 修正为 ()，消除形如空元组的错误表达。 2. 01.03_cann_arch_ascend_npu_principle.ipynb 中将模糊的“两组128长度FP16向量”改为“两个长度为128的FP16数据类型向量”，明确向量个数与长度的对应关系。 3. 核函数参数规则补充：02.02_HelloWorld.ipynb 中将入参类型限制从单一的“指针类型或内置基础数据类型”扩展为基础数据类型、结构体、指针类型的完整说明，并附带官方文档链接。 4. 分形格式计算原理完善：在 03.02_introduction_to_matrix_multiplication.ipynb 中新增 Cube 单元以 16×16 矩阵分片为最小并行处理单位的详细说明，补充 K0 与数据类型的关系（如 half 下 K0=16），并添加分形格式参考文档链接。 5. 修复02.07_kernel_function_practice.ipynb 中重复 cd 导致的路径错误，合并为正确的单目录构建链； 6. 03.05_cv_fused_operator_development.ipynb 和 03.07_cv_fused_operator_practice.ipynb 中移除冗余的 CMakeLists.txt 答案 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [x] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 内容优化 - [ ] 其他，请描述： ## 其他信息 <!-- 在这里可以添加任何与这个 Pull Request 相关的其他说明。 --> See merge request: cann/cann-learning-hub!324	18 天前
README.md	修复ascendc_operator_development_light中的部分问题 Co-authored-by: ning_x<chenning54@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !324 merge fix_light into master 修复ascendc_operator_development_light中的部分问题 Created-by: ning_x Commit-by: ning_x Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 1. 01.02_ai_and_operator_basics.ipynb 中将标量张量的 shape 从 (0,) 修正为 ()，消除形如空元组的错误表达。 2. 01.03_cann_arch_ascend_npu_principle.ipynb 中将模糊的“两组128长度FP16向量”改为“两个长度为128的FP16数据类型向量”，明确向量个数与长度的对应关系。 3. 核函数参数规则补充：02.02_HelloWorld.ipynb 中将入参类型限制从单一的“指针类型或内置基础数据类型”扩展为基础数据类型、结构体、指针类型的完整说明，并附带官方文档链接。 4. 分形格式计算原理完善：在 03.02_introduction_to_matrix_multiplication.ipynb 中新增 Cube 单元以 16×16 矩阵分片为最小并行处理单位的详细说明，补充 K0 与数据类型的关系（如 half 下 K0=16），并添加分形格式参考文档链接。 5. 修复02.07_kernel_function_practice.ipynb 中重复 cd 导致的路径错误，合并为正确的单目录构建链； 6. 03.05_cv_fused_operator_development.ipynb 和 03.07_cv_fused_operator_practice.ipynb 中移除冗余的 CMakeLists.txt 答案 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [x] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 内容优化 - [ ] 其他，请描述： ## 其他信息 <!-- 在这里可以添加任何与这个 Pull Request 相关的其他说明。 --> See merge request: cann/cann-learning-hub!324	18 天前

Ascend C 算子开发系列教程（Kernel 直调）

本教程将带你学习面向昇腾 NPU 的Ascend C高性能算子开发教程，包含算子核函数、算子编译、Tiling计算、矩阵算子开发、CV融合算子开发、算子调试调优等核心内容。

教程按章节划分，每个章节均包含以下内容：

Notebooks：包含课程知识点与练习题，适用于自主学习或讲师引导式教学，可在 gitcode 提供的轻量级 notebook 上运行。也可自行搭建jupyter lab，在本地环境执行使用。
src：包含课程中所有的源码，供开发者自行下载及修改。

注意：

本教程当前仅针对Atlas A2系列产品进行验证，其它产品使用存在问题，欢迎开发者提出issue或PR进行共建。

第一章：Ascend C算子开发入门基础

Notebook	Link	状态
1.1 章节介绍	在线体验	✅ 已发布
1.2 人工智能与算子基础	在线体验	✅ 已发布
1.3 CANN架构与昇腾NPU原理	在线体验	✅ 已发布
1.4 Ascend C算子开发的基本概念	在线体验	✅ 已发布
1.5 章节练习	在线体验	✅ 已发布

第二章：Ascend C算子开发基础知识

Notebook	Link	状态
2.1 章节介绍	在线体验	✅ 已发布
2.2 Ascend C的"Hello world"	在线体验	✅ 已发布
2.3 AscendC编程范式介绍与API介绍	在线体验	✅ 已发布
2.4 基于Add算子的核函数介绍	在线体验	✅ 已发布
2.5 泛化Tiling设计	在线体验	✅ 已发布
2.6 PyTorch框架下Kernel直调	在线体验	✅ 已发布
2.7 核函数实践	在线体验	✅ 已发布
2.8 Vector算子开发实践	在线体验	✅ 已发布

第三章：简单算子实践

Notebook	Link	状态
3.1 章节介绍	在线体验	✅ 已发布
3.2 矩阵乘法介绍	在线体验	✅ 已发布
3.3 基于高阶API的矩阵乘算子开发	在线体验	✅ 已发布
3.4 融合算子概念介绍	在线体验	✅ 已发布
3.5 CV融合算子开发	在线体验	✅ 已发布
3.6 Matmul算子实践	在线体验	✅ 已发布
3.7 CV融合算子实践	在线体验	✅ 已发布

第四章：Ascend C算子调试调优

Notebook	Link	状态
4.1 章节介绍	在线体验	✅ 已发布
4.2 NPU域上板调试	在线体验	✅ 已发布
4.3 算子性能优化工具	在线体验	✅ 已发布
4.4 算子仿真调优	在线体验	✅ 已发布