2025年6月 CANN Ascend C算子开发能力认证（中级）环境(ascend910b)与代码

前言

证书开头，并且我要说明的是我一周多的时间，各种参考，各种学习，各种填坑，终于搞出来了。

可以在证书上看到我是6月5日通过的，但是我开始的时候是在5月27日。

真心的不容易，终于在6月5日当天搞定了AscendC::Div函数的使用，最终通过了考试。

环境说明

我这里使用的是华为的ModelArts的环境直接在线安装的各类环境，没有使用线下的板子，如果有线下的板子需要看看那个型号的，我是：ascend910b，上下文需要对照，如果你是ascend310b的自己改一下啊。

心得分享

这里分享一些要注意的点，当然不是全部，有需求可以私聊我。

1、环境踩坑

如果重启后请一定要重新安装一下环境，并再次执行。

source ~/.bashrc

2、加载一个特殊的文件

不要问，一问一个不吱声，运行就行了。

source /home/ma-user/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

3、修改文件列表

共计修改4个文件：

1. SigmoidCustom/SigmoidCustom/CMakePresets.json
2. SigmoidCustom/SigmoidCustom/op_host/sigmoid_custom_tiling.h
3. SigmoidCustom/SigmoidCustom/op_host/sigmoid_custom.cpp
4. SigmoidCustom/SigmoidCustom/op_kernel/sigmoid_custom.cpp

看好四个文件啊，一个都别少，少一个都无法得到最终的正确结果。

4、基础代码

基础代码说的是：

1. SigmoidCustom/SigmoidCustom/op_host/sigmoid_custom_tiling.h
2. SigmoidCustom/SigmoidCustom/op_host/sigmoid_custom.cpp

这两个文件的代码，相对好理解一些。

sigmoid_custom_tiling.h添加内容

TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, totalLength);
TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, tileNum);

sigmoid_custom.cpp添加内容：

const uint32_t BLOCK_DIM = 8;
const uint32_t TILE_NUM = 8;
uint32_t totalLength = context->GetInputShape(0)->GetOriginShape().GetShapeSize();
context->SetBlockDim(BLOCK_DIM);
tiling.set_totalLength(totalLength);
tiling.set_tileNum(TILE_NUM);
tiling.SaveToBuffer(context->GetRawTilingData()->GetData(), 
context->GetRawTilingData()->GetCapacity());
context->GetRawTilingData()->SetDataSize(tiling.GetDataSize());
size_t *currentWorkspace = context->GetWorkspaceSizes(1);
currentWorkspace[0] = 0;
return ge::GRAPH_SUCCESS;

5、核心代码（密）

这里的核心代码部分我没有开放，毕竟我搞了一个多星期，很难的好呗，大致方向给了，后面需要自己探索哦。

#include "kernel_operator.h"
using namespace AscendC;
constexpr int32_t BUFFER_NUM = 2;
class KernelSigmoid {
public:
    __aicore__ inline KernelSigmoid() {}
    __aicore__ inline void Init(GM_ADDR x, GM_ADDR y, uint32_t totalLength, uint32_t tileNum)
    {
        //考生补充初始化代码
        ASSERT(GetBlockNum() != 0 && "block dim can not be zero!");
        this->blockLength = totalLength / GetBlockNum();
        this->tileNum = tileNum;
        ASSERT(tileNum != 0 && "tile num can not be zero!");
        this->tileLength = this->blockLength / tileNum / BUFFER_NUM;
        xGm.SetGlobalBuffer((__gm__ DTYPE_X *)x + this->blockLength * GetBlockIdx(), 
        this->blockLength);
        yGm.SetGlobalBuffer((__gm__ DTYPE_Y *)y + this->blockLength * GetBlockIdx(), 
        this->blockLength);
        pipe.InitBuffer(inQueueX, BUFFER_NUM, this->tileLength * sizeof(half));
        pipe.InitBuffer(outQueueY, BUFFER_NUM, this->tileLength * sizeof(half));
        pipe.InitBuffer(tmpBuffer1, this->tileLength * sizeof(half));
        pipe.InitBuffer(tmpBuffer2, this->tileLength * sizeof(half));
        pipe.InitBuffer(tmpBuffer3, this->tileLength * sizeof(half));
        pipe.InitBuffer(tmpBuffer4, this->tileLength * sizeof(half));
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
        // 补充对“loopCount”的定义，注意对Tiling的处理
        int32_t loopCount = this->blockLength / this->tileLength;
        for (int32_t i = 0; i < loopCount; i++) {
            CopyIn(i);
            Compute(i);
            CopyOut(i);
        }
    }

private:
    __aicore__ inline void CopyIn(int32_t progress)
    {
        //考生补充算子代码
        LocalTensor<DTYPE_X> xLocal = inQueueX.AllocTensor<DTYPE_X>();
        DataCopy(xLocal, xGm[progress * this->tileLength ], this->tileLength);
        inQueueX.EnQue(xLocal);
    }
    __aicore__ inline void Compute(int32_t progress)
    {
        //考生补充算子计算代码·核心部分，不开放
        // 从输入队列中取出当前块的数据

        // 从输出队列分配空间用于存储结果

        // 获取临时缓冲区用于中间计算

        // 获取临时缓冲区用于存储全1向量

        // 初始化全1向量

        // 定义sigmoid计算使用的常量
        DTYPE_X inputVal1 = -1.0;
        DTYPE_X inputVal2 = 1.0;
        // 计算步骤1: x = -x
        Muls(tmpTensor1, xLocal, inputVal1, this->tileLength);
        // 计算步骤2: exp(-x)
        Exp(tmpTensor2, tmpTensor1, this->tileLength);
        // 计算步骤3: 1 + exp(-x)
        Adds(tmpTensor3, tmpTensor2, inputVal2, this->tileLength);
        // 计算步骤4: 1 / (1 + exp(-x)) 得到最终的sigmoid结果

        // 将结果放入输出队列

        // 释放输入数据占用的空间
        inQueueX.FreeTensor(xLocal);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut(int32_t progress)
    {
        // 考生补充算子代码
        AscendC::LocalTensor<half> yLocal = outQueueY.DeQue<half>();
        DataCopy(yGm[progress * this->tileLength], yLocal, this->tileLength);
        outQueueY.FreeTensor(yLocal);
    }

private:
    TPipe pipe;
    //create queue for input, in this case depth is equal to buffer num
    TQue<QuePosition::VECIN, BUFFER_NUM> inQueueX;
    //create queue for output, in this case depth is equal to buffer num
    TQue<QuePosition::VECOUT, BUFFER_NUM> outQueueY;
    GlobalTensor<half> xGm;
    GlobalTensor<half> yGm;

    //考生补充自定义成员变量
    TBuf<QuePosition::VECCALC> tmpBuffer1, tmpBuffer2, tmpBuffer3, tmpBuffer4;
    uint32_t blockLength;
    uint32_t tileNum;
    uint32_t tileLength;
};
extern "C" __global__ __aicore__ void sigmoid_custom(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR workspace, GM_ADDR tiling) {
    GET_TILING_DATA(tiling_data, tiling);
    KernelSigmoid op;
    //补充init和process函数调用内容
    op.Init(x, y, tiling_data.totalLength, tiling_data.tileNum);
    op.Process();
}

6、给予权限

预先给于所有权限，在SigmoidCustom/SigmoidCustom/下运行。

chmod +x -R *

总结

以上6个部分的心得分享在你看完所有学习视频后绝对会用得上的，代码逻辑都明白了自己就能写个差不多了，希望这六条能有点价值，如果还搞不定，那就得让我出手了啊。