GPU 进阶笔记（二）：华为昇腾 910B GPU

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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

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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：

1. x86 底座

   • 客户需要适配的工作量小一些；

2. 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：

1. 算力指标基本对齐 NVIDIA A800，卡间互联带宽还有差距；
2. 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

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