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GPU 进阶笔记（二）：华为昇腾 910B GPU

news 文章来源：https://blog.csdn.net/hao_wujing/article/details/144820794 2025/5/24 7:53:43

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1 术语
- 1.1 与 NVIDIA 术语对应关系
- 1.2 缩写
2 产品与机器
- 2.1 GPU 产品
- 2.2 训练机器
  - 底座 CPU
  - 功耗
  - 操作系统
- 2.3 性能
3 实探：鲲鹏底座 8*910B GPU 主机
- 3.1 CPU
- 3.2 网卡和网络
- 3.3 GPU 信息
  - 3.3.1 GPU 卡间互连：HCCS
  - 3.3.2 GPU/Memory 使用率
- 3.4 Linux 设备
4 容器相关
参考资料

1 术语

1.1 与 NVIDIA 术语对应关系

大部分人目前还是对 NVIDIA GPU 更熟悉，所以先做一个大致对照，方便快速了解华为 GPU 产品和生态：

NVIDIA	HUAWEI	功能
GPU	NPU/GPU	通用并行处理器
NVLINK	HCCS	GPU 卡间高速互连技术
InfiniBand	HCCN	RDMA 产品/工具
`nvidia-smi`	`npu-smi`	GPU 命令行工具
CUDA	CANN	GPU 编程库
DCGM	DCMI	GPU 底层编程库/接口，例如采集监控信息

说明：华为很多地方混用术语 NPU 和 GPU，为简单起见，本文统称为 GPU。

1.2 缩写

NPU: Neural-network Processing Unit
HCCS: Huawei Cache Coherence System
HCCN: Huawei Cache Coherence Network
CANN: Huawei compute Architecture for Neural Networks
DCMI: DaVinci Card Management Interface

参考下 NVIDIA 一张图，看下 DCGM/DCMI 在软件栈中的位置：

NVIDIA nswitch software stack

2 产品与机器

2.1 GPU 产品

训练：昇腾 910B，对标 NVIDIA A100/A800，算力对比；
推理：Atlas 300 系列，对标 NVIDIA T4；

2.2 训练机器

底座 CPU

根据 CPU 不同分为两种：

x86 底座
- 客户需要适配的工作量小一些；
arm 底座：鲲鹏系列
- 华为云上一般提供的是这种
- 功耗低，叠加液冷，可以实现比常规 NVIDIA 服务器更好的“性能/功耗”比；

功耗

16 卡昇腾 910B 训练机器，8U，功耗对比：

X86: 12KW
ARM: 4.5KW

操作系统

华为默认是自家的欧拉操作系统 EulerOS（基于 CentOS），

$ cat /etc/os-release
EulerOS release 2.0 (SP10)
NAME="EulerOS"
VERSION="2.0 (SP10)"
ID="euleros"
VERSION_ID="2.0"
PRETTY_NAME="EulerOS 2.0 (SP10)"
ANSI_COLOR="0;31"

2.3 性能

一些公开信息：

算力指标基本对齐 NVIDIA A800，卡间互联带宽还有差距；
科大讯飞称和华为联合优化之后，在他们的场景中已经达到 A100 的性能；

910B 的官方公开信息比较少，但上一代 910 是发了 paper 的，想了解内部细节（例如 HCCS）的可参考 [2]。

3 实探：鲲鹏底座 `8*910B GPU` 主机

8 卡训练机器配置，来自华为云环境：

机型: physical.kat2ne.48xlarge.8.ei.pod101
CPU: Kunpeng 920 (4*48Core@2.6GHz)，ARM 架构，192 核
内存: 24*64GB DDR4
网卡: 2*100G + 8*200G
浸没式液冷

3.1 CPU

$ cat /proc/cpuinfo
...
processor       : 191
BogoMIPS        : 200.00
Features        : fp asimd evtstrm aes pmull sha1 sha2 crc32 atomics fphp asimdhp cpuid asimdrdm jscvt fcma dcpop asimddp asimdfhm ssbs
CPU implementer : 0x48 # <-- ARM_CPU_IMP_HISI
CPU architecture: 8
CPU variant     : 0x1
CPU part        : 0xd01
CPU revision    : 0

CPU implementer 是 CPU 厂商， ARM 架构的完整列表见内核源码 arch/arm64/include/asm/cputype.h，其中 0x48 对应的是华为海思。

3.2 网卡和网络

网卡：

$ ip addr # 输出有精简
2: enp67s0f5: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc mq state UP group default qlen 1000inet 192.168.0.128/24 brd 192.168.0.255 scope global dynamic noprefixroute enp67s0f5
3: enp189s0f0: <NO-CARRIER,BROADCAST,MULTICAST,UP> mtu 1500 qdisc fq_codel state DOWN group default qlen 1000
4: enp189s0f1: <NO-CARRIER,BROADCAST,MULTICAST,UP> mtu 1500 qdisc fq_codel state DOWN group default qlen 1000
5: enp189s0f2: <NO-CARRIER,BROADCAST,MULTICAST,UP> mtu 1500 qdisc fq_codel state DOWN group default qlen 1000
6: enp189s0f3: <NO-CARRIER,BROADCAST,MULTICAST,UP> mtu 1500 qdisc fq_codel state DOWN group default qlen 1000

看到只有网卡 2 上配置了 IP 地址。3~6 是 RDMA 网卡，需要用华为的 RDMA 命令行工具 hccn_tool 来查看和修改配置：

$ hccn_tool -i 3 -status -g # 相当于 ethtool <eth NIC>
Netdev status:Settings for eth3:Supported ports: [ Backplane ]Supported link modes:   1000baseKX/Full...100000baseKR4/FullSupported pause frame use: SymmetricSupports auto-negotiation: NoSupported FEC modes: None        RSAdvertised link modes:  Not reportedSpeed: 200000Mb/s   # <-- 200Gbps 网卡...

查看一些硬件统计：

$  hccn_tool -i 3 -hw_stats -g
[devid 3] pd_alloc: 1
[devid 3] pd_dealloc: 0
[devid 3] mr_alloc: 0
[devid 3] mr_dealloc: 0
[devid 3] cq_alloc: 1
[devid 3] cq_dealloc: 0
[devid 3] qp_alloc: 1
[devid 3] qp_dealloc: 0
[devid 3] pd_active: 1
[devid 3] mr_active: 0
[devid 3] cq_active: 1
[devid 3] qp_active: 1
[devid 3] aeqe: 0
[devid 3] ceqe: 0

查看 LLDP 信息（直连的交换机）：

$  hccn_tool -i 3 -lldp -g # 类似以太网中的 lldpctl/lldpcli
Chassis ID TLVMAC: ...
Port ID TLVIfname: 400GE1/1/20:2
System Description TLVVersatile Routing Platform Software
VRP (R) software, Version 8.211 (DX511 V200R021C10SPC600)Huarong DX511System Capabilities TLVEnabled capabilities: Bridge, Router
Management Address TLVIPv4: 26.xx.xx.xx
...
Maximum Frame Size TLV9216
End of LLDPDU TLV

查看网卡的 IP 地址和路由：

$ hccn_tool -i 3 -ip -g
ipaddr:29.1.112.213
netmask:255.255.0.0$  hccn_tool -i 3 -route -g
Routing table:
Destination     Gateway         Genmask         Flags Metric Ref    Use Iface
default         29.1.0.1        0.0.0.0         UG    0      0        0 eth3
29.1.0.0        *               255.255.0.0     U     0      0        0 eth3
127.0.0.1       *               255.255.255.255 UH    0      0        0 lo
192.168.1.0     *               255.255.255.0   U     0      0        0 end3v0
192.168.2.0     *               255.255.255.0   U     0      0        0 end3v0

RDMA 网卡的启动配置其实在配置文件，

$ cat /etc/hccn.conf # RDMA 网卡 0-7 的配置
address_0=29.1.137.205
netmask_0=255.255.0.0
netdetect_0=29.1.0.1
gateway_0=29.1.0.1
send_arp_status_0=1
...
address_7=29.1.170.143
netmask_7=255.255.0.0
netdetect_7=29.1.0.1
gateway_7=29.1.0.1
send_arp_status_7=1

RDMA ping：

$ hccn_tool -i 3 -ping -g address 29.1.137.205
device 3 PING 29.1.137.205
recv seq=0,time=1.418000ms
recv seq=1,time=0.034000ms
recv seq=2,time=0.040000ms
3 packets transmitted, 3 received, 0.00% packet loss

3.3 GPU 信息

$ npu-smi info
+------------------------------------------------------------------------------------------------+
| npu-smi 23.0.rc2                 Version: 23.0.rc2                                             |
+---------------------------+---------------+----------------------------------------------------+
| NPU   Name                | Health        | Power(W)    Temp(C)           Hugepages-Usage(page)|
| Chip                      | Bus-Id        | AICore(%)   Memory-Usage(MB)  HBM-Usage(MB)        |
+===========================+===============+====================================================+
| 0     910B1               | OK            | 88.4        46                0    / 0             |
| 0                         | 0000:C1:00.0  | 0           0    / 0          4175 / 65536         |
+===========================+===============+====================================================+
| 1     910B1               | OK            | 92.1        47                0    / 0             |
| 0                         | 0000:01:00.0  | 0           0    / 0          4175 / 65536         |
+===========================+===============+====================================================+
...
+===========================+===============+====================================================+
| 7     910B1               | OK            | 92.7        48                0    / 0             |
| 0                         | 0000:42:00.0  | 0           0    / 0          4174 / 65536         |
+===========================+===============+====================================================+

GPU 型号 910B1
64GB HBM 显存

$ npu-smi info -h
Usage: npu-smi info <watch|proc|-h|-m|-l|-t type> [Options...]Commands:watch          Show all device's status in scrolling formatproc           Show device's matrix process status in scrolling format-h, --help     Show this help text and exit-m             Show all device's mapping information-l             Show all device's topology information-t type        Show information for typetype: board, flash, memory, usages, sensors, temp, power, volt, mac-addr,common, health, product, ecc, ip, sys-time, i2c_check, work-mode,ecc-enable, p2p-enable, ssh-enable, license, customized-info,device-share, nve-level, aicpu-config, pcie-err, mcu-monitor,err-count, boot-area, vnpu-mode, info-vnpu, vnpu-svm, cpu-num-cfg,first-power-on-date, proc-mem, phyid-remap, vnpu-cfg-recover, key-manage,template-info, pkcs-enable, p2p-mem-cfg, pwm-mode, pwm-duty-ratio,boot-select, topo.Options:-i %d          Card ID-c %d          Chip ID-p %d          Chip Physical ID

3.3.1 GPU 卡间互连：HCCS

角色类似于 NVIDIA NVLink。

$ npu-smi info -t topo
NPU0       NPU1       NPU2       NPU3       NPU4       NPU5       NPU6       NPU7       CPU Affinity
NPU0       X          HCCS       HCCS       HCCS       HCCS       HCCS       HCCS       HCCS       144-167
NPU1       HCCS       X          HCCS       HCCS       HCCS       HCCS       HCCS       HCCS       0-23
NPU2       HCCS       HCCS       X          HCCS       HCCS       HCCS       HCCS       HCCS       144-167
NPU3       HCCS       HCCS       HCCS       X          HCCS       HCCS       HCCS       HCCS       0-23
NPU4       HCCS       HCCS       HCCS       HCCS       X          HCCS       HCCS       HCCS       96-119
NPU5       HCCS       HCCS       HCCS       HCCS       HCCS       X          HCCS       HCCS       48-71
NPU6       HCCS       HCCS       HCCS       HCCS       HCCS       HCCS       X          HCCS       96-119
NPU7       HCCS       HCCS       HCCS       HCCS       HCCS       HCCS       HCCS       X          48-71Legend:X    = SelfSYS  = Path traversing PCIe and NUMA nodes. Nodes are connected through SMP, such as QPI, UPI.PHB  = Path traversing PCIe and the PCIe host bridge of a CPU.PIX  = Path traversing a single PCIe switchPXB  = Path traversing multipul PCIe switchesHCCS = Connection traversing HCCS.

很多资料都说 910B 的卡间互连带宽是 392GB/s，看起来跟 A800 的 400GB/s 差不多了，但其实还是有区别的，主要是互连拓扑不同导致的，详见 [1]。

3.3.2 GPU/Memory 使用率

第一个 chip 的利用率：

$ npu-smi info -t usages -i 0NPU ID                         : 0Chip Count                     : 1DDR Capacity(MB)               : 0DDR Usage Rate(%)              : 0DDR Hugepages Total(page)      : 0DDR Hugepages Usage Rate(%)    : 0HBM Capacity(MB)               : 65536HBM Usage Rate(%)              : 4Aicore Usage Rate(%)           : 0Aivector Usage Rate(%)         : 0Aicpu Usage Rate(%)            : 0Ctrlcpu Usage Rate(%)          : 0DDR Bandwidth Usage Rate(%)    : 0HBM Bandwidth Usage Rate(%)    : 0Chip ID                        : 0

第二个 chip 的常规利用率信息：

$ npu-smi info -t common -i 1NPU ID                         : 1Chip Count                     : 1Chip ID                        : 0Memory Usage Rate(%)           : 0HBM Usage Rate(%)              : 4Aicore Usage Rate(%)           : 0Aicore Freq(MHZ)               : 1800Aicore curFreq(MHZ)            : 800Aicore Count                   : 24Temperature(C)                 : 46NPU Real-time Power(W)         : 93.4Chip Name                      : mcuTemperature(C)                 : 38

3.4 Linux 设备

8 张 910B GPU 及一个管理设备：

$ ls /dev/davinci*
/dev/davinci0  /dev/davinci1  /dev/davinci2  /dev/davinci3  /dev/davinci4  /dev/davinci5  /dev/davinci6  /dev/davinci7  /dev/davinci_manager

davinci 是华为 GPU/NPU 的架构名，更多信息见下一篇 GPU 进阶笔记（三）：华为 NPU (GPU) 演进（2024）。还有两个设备比较重要：

$ ll /dev/hisi_hdc # HDC-related management device
crw-rw---- 1 HwHiAiUser HwHiAiUser 237, 0  /dev/hisi_hdc$ ll /dev/devmm_svm # Memory-related management device
crw-rw---- 1 HwHiAiUser HwHiAiUser 238, 0  /dev/devmm_svm

4 容器相关

docker 配置：

$ cat /etc/docker/daemon.json
{"runtimes":     {"ascend":       {"path": "/usr/local/Ascend/Ascend-Docker-Runtime/ascend-docker-runtime","runtimeArgs":  []}},"default-shm-size":     "8G","default-runtime":      "ascend"
}

然后 docker run 可以直接启动容器，挂载必要的设备、驱动等等：

$ sudo docker run -itd --cap-add=SYS_PTRACE --net=host --shm-size="32g" \--device=/dev/davinci0 --device=/dev/davinci1 --device=/dev/davinci2 \--device=/dev/davinci3 --device=/dev/davinci4 --device=/dev/davinci5 \--device=/dev/davinci6 --device=/dev/davinci7 \--device=/dev/davinci_manager \--device=/dev/devmm_svm \--device=/dev/hisi_hdc \-v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \-v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \-v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi  \--name <name> <image> /bin/bash

$ ls /usr/local/dcmi/
dcmi_interface_api.h  libdcmi.so

用 k8s 部署 pod 目前问题会比较多。

参考资料

GPU Performance (Data Sheets) Quick Reference (2023)
Ascend: a Scalable and Unified Architecture for Ubiquitous Deep Neural Network Computing, HPCA, 2021
Introduction to the npu-smi Command, huawei.com, 2023
Host Directories Mounted to a Container, huawei.com, 2024

GPU 进阶笔记（二）：华为昇腾 910B GPU

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编程日记 2024/12/31 7:04:40

非周期性脑活动的动态重构支持癫痫患者的认知功能：一种神经指纹识别方法

摘要颞叶癫痫(TLE)的特征是大脑活动模式发生大规模的变化，并且这种变化与患者的认知功能受损密切相关。本研究旨在使用神经指纹方法分析大脑活动的动态重构，以描绘TLE患者的个体特征及其认知功能相关性。本研究收集了68名TLE患者和34名对照组的10min静息…...

编程日记 2024/12/31 6:59:36

ZYNQ初识6（zynq_7010）clock时钟IP核

基于板子的PL端无时钟晶振，需要从PS端借用clock1（50M）晶振接下去是自定义clock的IP核封装，为后续的simulation可以正常仿真波形，需要注意顶层文件的设置，需要将自定义的IP核对应的.v文件设置为顶层文件&a…...

编程日记 2024/12/31 6:53:29

使用MFC编写一个paddleclas预测软件

目录写作目的环境准备下载编译环境解压预编译库准备训练文件模型文件图像文件路径整理准备预测代码创建预测应用新建mfc应用拷贝文档配置环境界面布局添加回cpp文件修改函数报错1解决报错2未解决修改infer代码修改MFCPaddleClasDlg.cp…...

编程日记 2024/12/31 6:50:26

SAP SD BP名称和销售订单描述的对应不起来的问题

问题 VBPA-ADRNR地址和 KNA1-ADRNR 指向同一个号码销售订单读取这个地址改正后恢复正常原因：推测应该是创建Y0 电商客户的时候，引起锁和混乱导致的。具体实际时什么样，不太清楚写于20241230 浙江台州...

编程日记 2024/12/31 6:49:24

FlastOcc-网络复现-1.环境配置及问题

研究OCC网络 1.RuntimeError: Ninja is required to load C extensions RuntimeError: Ninja is required to load C extensions #32 Ninja is required to load C extensions File “/FlashOCC/projects/mmdet3d_plugin/core/evaluation/ray_metrics.py”, line 12, in dvr …...

编程日记 2024/12/31 6:44:15