华为CANN算子开发深度解析

在深度学习模型加速中，算子是最核心的计算单元，而华为CANN框架为昇腾AI处理器提供了完整的算子开发与优化生态。CANN不仅允许开发者实现单个算子的高性能Kernel，还支持算子入图，通过GE（Graph Engine）在图模式下优化模型执行效率，减少内存占用，并支持多流并行和内存复用。

算子开发流程以工程化为基础：首先通过msOpGen创建算子工程，定义算子原型，包括输入、输出及属性信息；随后在Kernel端完成算子核心计算实现，并在Host端提供Tiling策略以适配硬件；最后，算子入图阶段需要额外提供Shape推导、DataType推导、ShapeRange推导以及数据依赖声明，实现算子在GE中的正确注册与执行。

以自定义加法算子为例，可以通过如下方式定义原型并注册算子入图：

namespace ops {
class AddCustom : public OpDef {
public:
    AddCustom(const char* name) : OpDef(name)
    {
        this->Input("x")
            .ParamType(REQUIRED)
            .DataType({ge::DT_FLOAT16, ge::DT_FLOAT, ge::DT_INT32})
            .Format({ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND});
        this->Input("y")
            .ParamType(REQUIRED)
            .DataType({ge::DT_FLOAT16, ge::DT_FLOAT, ge::DT_INT32})
            .Format({ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND});
        this->Output("z")
            .ParamType(REQUIRED)
            .DataType({ge::DT_FLOAT16, ge::DT_FLOAT, ge::DT_INT32})
            .Format({ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND});

        // 图模式下推导函数绑定
        this->SetInferShape(ge::InferShape);
        this->SetInferShapeRange(ge::InferShapeRange);
        this->SetInferDataType(ge::InferDataType);

        // Tiling策略绑定
        this->AICore()
            .SetTiling(optiling::TilingFunc)
            .AddConfig("ascendxxx"); // 替换为具体AI处理器型号
    }
};
OP_ADD(AddCustom);
} // namespace ops

在图模式下，GE需要提前知道每个Tensor的Shape和DataType，以便进行静态内存分配和计算优化。加法算子输出DataType可直接与输入保持一致，推导函数示例：

namespace ge {
static graphStatus InferDataType(gert::InferDataTypeContext* context)
{
    const auto inputDataType = context->GetInputDataType(0);
    context->SetOutputDataType(0, inputDataType);
    return ge::GRAPH_SUCCESS;
}
} // namespace ge

对于Shape推导，如果输出Shape与输入Shape相同，可使用Follow接口：

this->Output("y1")
    .ParamType(REQUIRED)
    .DataType({ge::DT_FLOAT, ge::DT_FLOAT})
    .Format({ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND})
    .Follow("x1", FollowType::SHAPE);

但对于依赖输入数据的算子，如Reshape，其输出Shape需要读取第二个输入Tensor的值，实现InferShape如下：

template<typename T>
ge::graphStatus ReshapeInferShapeImpl(
    const T *reshape_dims, const gert::Shape &x_shape, gert::Shape &output_shape, int32_t reshape_rank) 
{
    constexpr T UNKNOWN_DIM = -1;
    output_shape.SetDimNum(reshape_rank);
    int64_t output_shapesize = 1;
    size_t unknown_dim_idx = std::numeric_limits<size_t>::max();

    for (int32_t i = 0; i < reshape_rank; i++) {
        if (reshape_dims[i] != UNKNOWN_DIM) {
            output_shape.SetDim(i, reshape_dims[i]);
            output_shapesize *= reshape_dims[i];
        } else {
            output_shape.SetDim(i, 1);
            unknown_dim_idx = i;
        }
    }

    if (unknown_dim_idx == std::numeric_limits<size_t>::max() && output_shapesize == x_shape.GetShapeSize()) {
        return ge::GRAPH_SUCCESS;
    } else if (unknown_dim_idx != std::numeric_limits<size_t>::max() &&
               x_shape.GetShapeSize() % output_shapesize == 0) {
        output_shape.SetDim(unknown_dim_idx, x_shape.GetShapeSize() / output_shapesize);
        return ge::GRAPH_SUCCESS;
    }
    return ge::GRAPH_FAILED;
}

ge::graphStatus InferShapeForReshape(InferShapeContext *context) {
    const gert::Shape *x_shape = context->GetInputShape(0);
    const gert::Tensor *shape_tensor = context->GetInputTensor(1);
    gert::Shape *output_shape = context->GetOutputShape(0);
    if (!x_shape || !shape_tensor || !output_shape) return ge::GRAPH_FAILED;

    auto reshape_size = static_cast<int32_t>(shape_tensor->GetShapeSize());
    if (reshape_tensor->GetDataType() == ge::DT_INT32) {
        return ReshapeInferShapeImpl<int32_t>(shape_tensor->GetData<int32_t>(), *x_shape, *output_shape, reshape_size);
    } else {
        return ReshapeInferShapeImpl<int64_t>(shape_tensor->GetData<int64_t>(), *x_shape, *output_shape, reshape_size);
    }
}

CANN还支持动态Shape场景，如Unique算子，其输出长度取决于输入去重结果。开发者需实现InferShapeRange来申请最大输出内存：

ge::graphStatus UniqueInferShapeRangeFunc(gert::InferShapeRangeContext *context) {
    auto x_shape_range = context->GetInputShapeRange(0U);
    auto y_shape_range = context->GetOutputShapeRange(0U);

    auto x_max = x_shape_range->GetMax();
    auto x_min = x_shape_range->GetMin();
    y_shape_range->GetMax()->SetDimNum(1);
    y_shape_range->GetMin()->SetDimNum(1);

    int64_t x_dim = x_max->GetDim(0);
    y_shape_range->GetMax()->SetDim(0, x_dim);
    y_shape_range->GetMin()->SetDim(0, x_shape_range->GetMin());

    auto idx_shape_range = context->GetOutputShapeRange(1U);
    *(idx_shape_range->GetMax()) = *(x_shape_range->GetMax());
    *(idx_shape_range->GetMin()) = *(x_shape_range->GetMin());

    return ge::GRAPH_SUCCESS;
}

对于Optional或Dynamic类型输入，如DynamicRNNV3算子，实例化后索引可能不固定。开发者可通过以下方式获取对应输入Shape：

auto project_shape = context->GetOptionalInputShape(kProjectInputIndex);
auto dynamic_shape = context->GetDynamicInputShape(ir_index, relative_index);

通过这些机制，CANN能够支持复杂算子在图模式下的正确执行，并充分利用昇腾AI处理器的计算能力。

总结

总结来看，CANN算子开发强调工程化、静态分析和图模式优化。理解Shape/DataType推导、ShapeRange处理、数据依赖声明以及动态输入适配，是实现高性能自定义算子的核心。通过合理利用这些机制，开发者能够在昇腾硬件上实现高效、可扩展的神经网络计算，为AI模型加速提供坚实基础。