想要ascend成功？记住这几个关键步骤很重要

最近折腾那个Ascend开发板，刚上手的时候真是一头雾水。毕竟之前接触的都是x86那套，这边一套新的工具链和流程，硬着头皮也得往下走。今天把我这趟“趟坑”的经验捋一捋，希望对后来者有点用，少走点弯路。

环境搭建：这是万里长征第一步

我一开始就想着赶紧把开发环境搭起来，毕竟只有环境好了，后面的工作才能顺利开展。我得找台性能还凑合的Linux机器，Ubuntu 20.04是标配，这个没得商量。然后，就是下载Ascend的各种SDK和工具链。我记得当时光是下载那个MindSpore框架就花了不少时间，各种版本对应关系得搞清楚，不然装上去也是白搭。

就是配置环境变量。这玩意儿太折磨人了，各种路径都要指向正确的地方，什么LD_LIBRARY_PATH，PATH，一个搞错，编译的时候就报找不到库的错。我当时就卡在这上面足足半天，后来仔细对照官方文档，一步步把路径敲进去，这才算勉强跑通了第一个编译脚本。

第一个程序：Hello World也得费劲

环境搭好了，总得跑个程序试试水。我挑了个最简单的算术加法模型，想看看是不是真的能跑起来。把模型转换成CANN能识别的格式，这个转换过程也挺讲究，需要特定的工具，而且各种参数不能乱填。我记得第一次转换就失败了，报了个内存溢出的错，当时我心里就咯噔一下，这玩意儿怎么这么娇气。

仔细研究了下转换工具的日志，发现是模型太大，超出了默认设置的资源限制。我就得去修改配置文件，把相关的内存阈值调大一些。调完后重新跑转换，这回总算把离线模型给生成了。然后就是部署到开发板上，通过串口或者SSH连接上去，用他们的工具去加载和执行这个模型。

当屏幕上真的跳出预期的计算结果时，那一刻，感觉比跑通一个复杂的项目都来劲。虽然只是加法，但感觉就像是真枪实弹打了个靶子。

性能调优：别指望一步到位

跑起来只是开始，真要用起来，性能才是关键。Ascend的优势在于并行计算，怎么把它的计算单元用满，这是个大学问。我开始琢磨怎么把模型拆分，怎么做算子融合，怎么优化数据流。

我花了不少时间去研究他们的Profiling工具。这个工具能告诉你哪个算子跑得慢，数据搬运占了多少时间。我发现我的模型里有一个矩阵乘法老是卡住。去看代码，原来是我数据布局有问题，没有用Ascend推荐的内存排布方式。

• 调整数据类型，尽量使用低精度。
• 优化内存访问模式，减少不必要的拷贝。
• 尝试使用异步计算，让CPU和AI核并行干活。

改完一轮，跑测，对比数据。有时候改一个参数，性能提升几十个百分点，有时候做了大改动，效果却不明显。这个过程就是不断试错，不断验证，没有捷径可走。最终，通过反复调整，我把那个模型的端到端延迟降到了一个比较满意的水平。

搞Ascend就是要沉下心来，环境配置要细致，转换过程要耐心，性能优化要靠工具说话。别想着一蹴而就，多看官方的Sample和论坛里的坑，基本都能找到解决思路。