昇腾训练营报名链接：
https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252#cann-camp-2502-intro

训练营简介：2025年昇腾CANN训练营第二季，基于CANN开源开放全场景，推出0基础入门系列、码力全开特辑、开发者案例等专题课程，助力不同阶段开发者快速提升算子开发技能。获得Ascend C算子中级认证，即可领取精美证书，完成社区任务更有机会赢取华为手机，平板、开发板等大奖

一、计算单元

AICore包括三种计算单元，有Scalar计算单元、Vector计算单元和Cube计算单元。而在真实的算子工程中计算分为Host侧跟kernel侧，Host侧主要做的就是Scalar计算，计算包括需要搬运的数据块数量、一次搬运的数据长度，如果涉及到多核还需要计算核的长度、用到几个核参与计算等等，这些都是在Host侧完成，用到所需的Scalar计算单元。

而Vector计算单元和Cube计算单元则是负责具体的kernel侧计算，是运行在NPU上的，在Host侧完成相关计算后，就需要根据搬运的数据长度依次将数据搬运到NPU，调用AscendC 对应的API，在这次训练营中，所需要的API可以直接参考对应tbe算子的实现，不需要自己从头考虑算子设计逻辑，可以直接根据tbe算子的代码找到Ascend C对应的API来实现。Cube计算单元是进行矩阵乘法时，需要用到的计算单元，其开发流程要比Vector算子复杂一些。

二、Local与Global

数据都储存在Global中，计算时需要将数据通过队列从Global搬运到Local中，Host侧需要完成需要搬运的每个核的总长度，然后在Kernel侧，需要先根据计算的长度初始化资源，包括初始化队列，确定每次需要参与计算的数量，通过CopyIn函数搬运至Local中，在Compute函数中完成数据的计算操作，计算完成后通过CopyOut函数将输出的Localtensor搬出至Global，就可以进入下一次的循环计算，而上述的队列操作其实都是通过DMA搬运单元来完成的。

三、异步指令流与同步信号流

在图片中蓝色线条代表的是异步指令流，在AI Core芯片内部，Scalar计算单元充当着"指挥中心"的角色。它解析程序指令后，会将不同类型的任务——包括向量运算任务、矩阵运算任务以及数据传输任务——分发到各自专用处理单元的待执行任务队列中。这些专用单元（向量处理器、矩阵处理器、数据搬运控制器）会独立地、同时地处理各自队列中的指令，互不阻塞。这种工作模式就像流水线作业，确保了高效的并行执行。

图中的绿色箭头为同步信号流，确保单次计算的过程中不会受到其他的干扰，保证了计算过程的完成。由于各个处理单元是独立运行的,但某些指令之间存在先后顺序要求或数据依赖关系。例如，矩阵运算可能需要等待数据搬运完成后才能开始。为了确保这些有依赖关系的操作按正确顺序执行，标量处理器除了分发计算指令外，还会向各单元发送同步指令。这些同步指令就像"路口红绿灯"，协调各单元之间的执行时序。