华子 Ascend C算子开发能力认证考试(初级)微认证考试答案(直接Ctrl + F搜关键词就可以了)

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根据提供的文件内容,这里是一系列关于Ascend C编程的多选题:

华子 Ascend C算子开发能力认证考试(初级)微认证考试答案(直接Ctrl + F搜关键词就可以了)
(图片来源网络,侵删)

**第21题**:

题目:Ascend C的矢量编程范式把算子实现流程分为哪些基本任务。

选项:

A. Compute

B. CopyIn

C. CopyOut

D. Aggregate

E. Split

正确答案:**A, B, C**(Aggregate和Split不是Ascend C编程范式中的标准任务)

解释:Ascend C编程范式通常包括计算(Compute)、数据输入(CopyIn)和数据输出(CopyOut)等基本任务。

**第22题**:

题目:以下哪些是使用Ascend C开发自定义算子的优势。

选项:

A. 节省调试,CPU侧模拟NPU侧的行为,可优先在CPU侧调试

B. 编程模型屏蔽硬件差异,编程范式提高开发效率

C. C/C++原语编程,最大化匹配用户的开发习惯

D. 类库API封装,兼顾易用与高效

正确答案:**A, B, C, D**

解释:Ascend C提供了CPU侧模拟、屏蔽硬件差异的编程模型、C/C++原语编程以及类库API封装等优势。

**第23题**:

题目:下列哪些操作会导致算子运算结果错误。

选项:

A. 算子实现未使用double buffer

B. 算子实现类内未实现计算结果搬出操作

C. 算子实现类内创建LocalTensor时未使用对应的算子输入输出类型

D. 输入GlobalTensor调用SetGlobalBuffer时,传入的数据地址起始位始终为原始数据起始位

正确答案:**A, B, C**(选项D描述的操作不会导致运算结果错误,因为它只是指定了数据地址的起始位)

解释:未使用double buffer、未实现计算结果搬出操作、创建LocalTensor时未使用对应的算子输入输出类型都可能导致算子运算结果错误。

**第24题**:

题目:编写NPU侧的核函数运行验证程序,会使用到以下列表中的哪些接口。

选项:

A. aclrtMalloc

B. aclrtMemcpy

C. GmAlloc

D. aclrtMallocHost

正确答案:**A, B, C**(选项D是用于在Host侧分配内存的接口,不是NPU侧)

解释:在NPU侧编写核函数运行验证程序时,通常需要使用内存分配(`aclrtMalloc`)、内存拷贝(`aclrtMemcpy`)和图形内存分配(`GmAlloc`)等接口。

请注意,这些答案基于题目描述和Ascend C编程的一般概念。如果有特定的上下文或术语定义与一般概念不同,答案可能会有所不同。

根据提供的文件内容,这里是一系列关于昇腾AI处理器编程的单选题:

**第17题**:

题目:使用_接口可以将`GlobalTensor`数据拷贝到`LocalTensor`。

选项:

A. EnQue

B. DataCopy

C. DeQue

D. CopyIn

正确答案:**B. DataCopy**

解释:`DataCopy`听起来像是用于数据拷贝操作的接口名称,适合用于将数据从全局张量复制到局部张量。

**第18题**:

题目:NPU卡的计算核心是( )。

选项:

A. DVPP

B. AICORE

C. AICPU

D. DDR

正确答案:**B. AICORE**

解释:NPU(神经网络处理单元)的计算核心通常被称为AI Core,它负责执行AI计算任务。

**第19题**:

题目:我们在编写host侧的核函数调用程序时,通过()宏定义来区分CPU和NPU侧的运行模式。

选项:

A. ICPU_RUN_KF

B. CCE_KT_TEST

C. _ICPU_RUN_KF_

D. _CCE_KT_TEST_

正确答案:**C. _ICPU_RUN_KF_**

解释:宏定义通常用于控制编译时的条件编译,`_ICPU_RUN_KF_`看起来像是一个用于区分CPU运行模式的宏定义。

**第20题**:

题目:以下说法正确的是。

选项:

A. 编写NPU侧运行验证程序时,不需要分配Device内存

B. md5sum是进行算子结果比对的方式之一,开发者可以自己选择合适的比对方式。

C. 编写CPU侧运行验证程序时,需要使用`aclrtSynchronizeStream`同步等待核函数执行完成

D. 完成CPU侧的运行验证,可以直接使用调用符调用核函数

正确答案:**B. md5sum是进行算子结果比对的方式之一,开发者可以自己选择合适的比对方式。**

解释:md5sum是一种常用的文件校验和比对工具,可以用来验证算子执行结果的一致性。其他选项要么描述不准确(如A选项中通常需要分配设备内存),要么语法错误或不符合编程实践(如D选项中的调用符``)。

请注意,这些答案基于题目描述和一般的编程常识。如果有特定的上下文或术语定义与一般理解不同,答案可能会有所不同。

根据提供的文件内容,这里是一系列关于Ascend C编程模型的单选题:

**第14题**:

题目:将`LocalTensor`拷贝到`GlobalTensor`上是在哪个任务中执行的。

选项:

A. CopyIn

B. CopyOut

C. 以上均不正确

D. Compute

正确答案:**D. Compute**

解释:在Ascend C编程中,`LocalTensor`通常指的是局部内存中的张量,而`GlobalTensor`指的是全局内存中的张量。数据从局部内存拷贝到全局内存通常发生在计算任务中,以便进行进一步的处理。

**第15题**:

题目:Ascend C算子设备侧实现的入口函数是。

选项:

A. main函数

B. 形状推导函数

C. 核函数

D. 计算函数

正确答案:**C. 核函数**

解释:在Ascend C算子开发中,核函数是设备侧实现的主要入口点,它包含算子的计算逻辑。

**第16题**:

题目:矢量编程中是搬入数据的存放位置。

选项:

A. EnQue

B. VECIN

C. DeQue

D. VECOUT

正确答案:**B. VECIN**

解释:在矢量编程中,搬入的数据通常存放在特定的寄存器或内存区域中,`VECIN`很可能是用于存放搬入数据的位置。

请注意,这些答案基于题目的描述和Ascend C编程的一般概念。如果有特定的上下文或术语定义与一般概念不同,答案可能会有所不同。

题目是:

13、使用NPU模式调用核函数时,哪个参数规定了核函数在几个核上执行。

选项有:

A. block idx

B. stream

C. blockDim

D. 12ctrl(注意:选项D的名称可能有误,根据上下文可能是"ctrl"或类似的控制参数)

在CUDA编程模型中,类似的参数是`blockDim`,它定义了每个线程块(block)中的线程数量。然而,昇腾AI处理器的编程模型可能使用不同的术语或概念。

以下是对每个选项的简要说明:

- A. **block idx**:通常用于指定当前块在网格中的索引,而不是定义块的大小或执行核的数量。

- B. **stream**:通常指的是流(stream),用于控制命令执行的顺序,并不直接规定核函数在几个核上执行。

- C. **blockDim**:在类似CUDA的编程环境中,这个参数定义了块的大小,即核函数将在每个块中的线程数。如果昇腾AI处理器的编程模型中存在类似的概念,那么这可能是正确答案。

- D. **12ctrl**(或"ctrl"):这个选项可能是一个控制参数,但根据名称无法确定它的作用。如果它是用于控制核函数执行的核心数量,那它可能是正确答案。

根据题目描述和选项,如果昇腾AI处理器的编程模型中使用了与CUDA中`blockDim`相似的概念来规定核函数在几个核上执行,那么正确答案是:

**C. blockDim**

如果选项D代表了一个实际的控制参数,用于定义核函数执行的核心数量,且在昇腾AI处理器的文档中有相应的说明,则可能需要选择D。但由于选项D的名称不明确,我们倾向于选择C作为最可能的正确答案。

根据提供的文件内容,题目是:

12、CPU侧调试时发现精度与预期不符,应该重点检查哪部分代码实现。

选项有:

A. Init

B. CopyIn

C. Compute

D. CopyOut

在CPU侧调试时,如果发现精度与预期不符,通常应该重点检查的是与数值计算直接相关的部分。以下是对每个选项的简要说明:

A. **Init**:初始化部分,通常用于设置环境或参数,可能不直接涉及数值计算。

B. **CopyIn**:输入数据复制部分,主要负责将数据从CPU内存复制到设备内存,通常不涉及数值计算的准确性。

C. **Compute**:计算部分,这是执行实际数值计算的代码,如果精度与预期不符,很可能是这部分代码实现存在问题。

D. **CopyOut**:输出数据复制部分,负责将计算结果从设备内存复制回CPU内存,通常不直接影响数值计算的准确性。

因此,如果精度问题是由于数值计算错误引起的,那么应该重点检查的是**C. Compute**部分的代码实现。

正确答案是:**C. Compute**。

根据提供的文件内容,题目是:

11、任务间数据传递使用到的内存统一由内存管理模块进行管理。

选项有:

A. LocalTensor

B. Pipe

C. Tbuf

D. Queue

在昇腾AI处理器的编程模型中,任务间数据传递通常涉及到特定的内存或数据结构。以下是对每个选项的简要说明:

A. **LocalTensor**:可能指的是局部张量,用于存储计算任务中的数据,但不是专门用于任务间数据传递的内存管理模块。

B. **Pipe**:管道(Pipe)是一种常见的用于任务间或进程间通信的数据结构,它可以用于数据传递。

C. **Tbuf**:可能是Ascend C API中用于临时存储或缓冲数据的术语,但不是专门用于任务间数据传递的内存管理模块。

D. **Queue**:队列(Queue)是一种先进先出(FIFO)的数据结构,常用于任务调度和管理,也可能用于数据传递。

在昇腾AI处理器的上下文中,如果有一个选项是专门用于任务间数据传递的内存管理模块,那么它可能是正确的。然而,根据提供的选项,没有一个选项直接指明是内存管理模块。如果必须选择,**B. Pipe** 可能是最合适的答案,因为管道通常用于任务间的数据传递。

因此,根据题目描述和选项,最合适的答案是:

**B. Pipe**

根据提供的文件内容,陈述是:

"AI Core内部的核心组件包括计算单元、存储单元、搬运单元"

这个陈述是正确的。AI Core是昇腾AI处理器中的一个关键部分,它通常包含多种类型的单元,以实现高效的数据处理和计算。核心组件通常包括:

- **计算单元**:负责执行各种数学运算,如矩阵乘法、向量运算等。

- **存储单元**:提供数据存储功能,包括输入数据、中间结果和输出数据的存储。

- **搬运单元**:负责数据在不同单元之间以及与外部内存之间的传输。

AI Core的设计旨在优化深度学习和其他AI应用的性能,通过集成计算、存储和数据搬运功能来提高效率。

因此,正确答案是:

**O正确**

根据提供的文件内容,陈述是:

"在核函数中,需要为在一个核上执行的代码规定要进行的数据访问和计算操作,当核函数被调用时,只能一个核执行计算任务"

这个陈述是错误的。在昇腾AI处理器的编程模型中,核函数可以设计为在单个核上执行,也可以在多个核上并行执行。昇腾AI处理器支持同时在多个计算核心上执行多个核函数,以实现并行计算和提高性能。

因此,正确答案是:

**O错误**

核函数的调用是否同步取决于具体的实现和上下文。在某些情况下,核函数的调用可以是同步的,这意味着调用者在核函数执行完成之前会等待(即阻塞)。在其他情况下,调用可以是异步的,这意味着调用者不需要等待核函数执行完成,而是继续执行其他任务,核函数在后台完成其工作。

在昇腾AI处理器的Ascend C算子开发中,核函数的调用模式(同步或异步)通常由开发者根据应用的需求和设计来决定。例如,在某些性能关键型应用中,可能会使用异步调用以避免阻塞和提高效率;而在其他需要确保数据顺序或简化编程模型的场景中,可能会使用同步调用。

因此,陈述“核函数的调用是同步调用,调用结束返回即执行完成”可能在某些情况下是正确的,但不能一概而论。如果核函数的调用确实是同步的,并且调用者在核函数执行完成后才返回,那么这个陈述对于那种特定情况来说是正确的。如果核函数的调用是异步的,那么这个陈述就不正确。

由于没有提供具体的上下文,无法确定这个陈述是否适用于所有情况。因此,需要更多信息来做出准确的判断。在一般情况下,这个陈述可能被认为是**错误**的,因为它没有考虑到异步调用的可能性。

以下是对每个题目的判断和解释:

**题目10**:

AI Core内部的核心组件包括计算单元、存储单元、搬运单元。

- 正确答案:**正确**

**题目9**:

在核函数中,需要为在一个核上执行的代码规定要进行的数据访问和计算操作,当核函数被调用时,只能一个核执行计算任务。

- 正确答案:**错误**

- 解释:核函数可以设计为在单个核上执行,也可以在多个核上并行执行。这取决于具体的实现和应用需求。

**题目8**:

AscendC使用GlobalTensor和LocalTensor作为数据的基本操作单元,它是各种指令API直接调用的对象,也是数据的载体。

- 正确答案:**正确**

**题目7**:

核函数的调用是同步调用,调用结束返回即执行完成。

- 正确答案:**错误**

- 解释:核函数的调用可以是同步的,也可以是异步的。这取决于具体的编程模型和API设计。

**题目6**:

Ascend C算子开发是在核函数中进行算子类对象的创建和其成员函数的调用,实现算子的所有功能。

- 正确答案:**正确**

请注意,这些答案基于题目描述和一般的编程常识。如果有特定的上下文或术语定义与一般理解不同,答案可能会有所不同。

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