华为CANN自定义算子开发全流程解析 —— 以Add算子为例

随着AI算力的快速发展，硬件加速器在深度学习模型的高效执行中扮演着重要角色。华为Ascend系列NPU提供了强大的计算能力，而CANN（Compute Architecture for Neural Networks）则为开发者提供了丰富的算子开发工具和接口。在本文中，我们将通过一个具体示例——Add自定义算子，详细解析Ascend C算子的开发流程，帮助开发者掌握从环境搭建到核函数实现再到验证的一整套流程。

一、Ascend C算子开发概览

在正式开发之前，我们需要对整个算子开发流程有一个清晰的认知。通常，开发Ascend C算子主要包括三个阶段：

1. 算子分析：明确算子的数学表达式、输入输出规格、数据格式及计算逻辑。
2. 核函数开发：根据分析结果，在Ascend C上实现算子的具体计算逻辑。
3. 运行验证：通过Host端调用核函数，验证算子的计算正确性。

整个流程可以抽象为如下步骤：

1. 搭建开发环境并配置CANN软件；
2. 对算子进行需求分析，明确输入输出、计算逻辑和核函数参数；
3. 实现核函数，包括内存分配、数据搬运、核心计算以及结果搬出；
4. 编写Host端程序调用核函数；
5. 验证计算结果是否正确。

二、环境准备

在开发之前，必须完成Ascend CANN的环境准备：

2.1 CANN软件安装

开发算子前，需在开发机上安装CANN软件包，并确保安装路径正确。具体安装步骤请参考官方《CANN软件安装指南》。

2.2 环境变量配置

安装完成后，使用CANN运行用户登录环境，执行：

source ${install_path}/set_env.sh

其中${install_path}为CANN的安装路径，例如/usr/local/Ascend/ascend-toolkit。该操作会将CANN相关的编译工具链和运行库加入环境变量。

三、算子分析

以Add算子为例，分析算子实现所需的数学逻辑和数据特性。

3.1 数学表达式与计算逻辑

Add算子功能是对两个张量逐元素相加，其数学表达式为：

[z = x + y]

计算逻辑如下：

1. 将输入数据从Global Memory搬运到Local Memory；
2. 在Local Memory中进行矢量加法计算；
3. 将计算结果搬运回Global Memory。

3.2 输入输出规格

3.3 核函数与接口选择

核函数命名为add_custom，接收三个参数x, y, z。实现过程中主要使用以下接口：

• DataCopy：Global Memory与Local Memory的数据搬运；
• Add：矢量加法计算；
• AllocTensor / FreeTensor：内存申请与释放；
• EnQue / DeQue：多核并行队列管理。

四、核函数开发

核函数开发是算子实现的核心。Add算子采用多核并行 + 数据切块流水线策略。

4.1 数据分片与核函数设计

假设使用8个核进行并行计算，总数据量为8 * 2048个元素，每个核处理2048个元素。进一步可将每核内数据切分成小块（tile），支持双缓冲流水计算。

定义数据切分结构体：

struct AddCustomTilingData {
    uint32_t totalLength; // 总数据长度
    uint32_t tileNum;     // 每核数据块数量
};

4.2 核函数实现

核函数使用__global__和__aicore__限定符，表示在设备端AI Core执行：

__global__ __aicore__ void add_custom(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z, AddCustomTilingData tiling) {
    KERNEL_TASK_TYPE_DEFAULT(KERNEL_TYPE_AIV_ONLY);
    KernelAdd op;
    op.Init(x, y, z, tiling.totalLength, tiling.tileNum);
    op.Process();
}

GM_ADDR为Global Memory指针类型，定义如下：

#define GM_ADDR __gm__ uint8_t*

4.3 核心算子类

KernelAdd类实现了Init和Process两大核心函数：

class KernelAdd {
public:
    __aicore__ inline KernelAdd(){}
    __aicore__ inline void Init(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z, uint32_t totalLength, uint32_t tileNum);
    __aicore__ inline void Process();

private:
    __aicore__ inline void CopyIn(int32_t progress);
    __aicore__ inline void Compute(int32_t progress);
    __aicore__ inline void CopyOut(int32_t progress);

    // 内存和队列管理对象
    AscendC::TPipe pipe;
    AscendC::TQue<AscendC::TPosition::VECIN, BUFFER_NUM> inQueueX, inQueueY;
    AscendC::TQue<AscendC::TPosition::VECOUT, BUFFER_NUM> outQueueZ;
    AscendC::GlobalTensor<float> xGm, yGm, zGm;

    uint32_t blockLength;
    uint32_t tileNum;
    uint32_t tileLength;
};

4.4 流水线计算流程

Process函数调用三个流水任务：

__aicore__ inline void Process() {
    int32_t loopCount = tileNum * BUFFER_NUM; // 双缓冲
    for (int32_t i = 0; i < loopCount; i++) {
        CopyIn(i);
        Compute(i);
        CopyOut(i);
    }
}

• CopyIn：将Global Memory数据搬入Local Memory；
• Compute：使用Add接口完成矢量计算；
• CopyOut：将计算结果搬出至Global Memory。

五、Host端运行验证

核函数开发完成后，需要通过Host程序调用并验证计算结果。

5.1 Host端调用示例

std::vector<float> kernel_add(std::vector<float> &x, std::vector<float> &y) {
    // 初始化环境、分配Host/Device内存
    // 拷贝输入数据到Device
    add_custom<<<blockDim, nullptr, stream>>>(xDevice, yDevice, zDevice, tiling);
    aclrtSynchronizeStream(stream);
    // 拷贝结果回Host
    // 释放资源并返回结果
    return z;
}

5.2 结果验证

通过比较计算结果与预期值，实现算子验证：

if (std::equal(output.begin(), output.end(), golden.begin())) {
    std::cout << "[Success] Verification passed." << std::endl;
} else {
    std::cout << "[Failed] Verification failed!" << std::endl;
}

六、编译与运行

6.1 CMake配置

cmake_minimum_required(VERSION 3.16)
find_package(ASC REQUIRED)
project(kernel_samples LANGUAGES ASC CXX)

add_executable(demo add_custom.asc)

target_compile_options(demo PRIVATE $<$<COMPILE_LANGUAGE:ASC>:--npu-arch=dav-2201>)

6.2 编译运行步骤

mkdir -p build && cd build
cmake ..
make -j
./demo

说明：--npu-arch用于指定NPU架构，不同型号NPU对应不同架构版本。

七、总结与扩展

通过本文的Add算子示例，我们完整演示了：

• Ascend C算子分析与设计；
• 核函数的多核并行与流水线实现；
• Host端调用及结果验证。

理解多核并行、数据切块（Tiling）以及流水线编程是高效实现Ascend算子的核心。在熟练掌握这些概念后，开发者可以进一步实现更复杂的自定义算子，如卷积、矩阵乘法等。

Ascend C算子开发不仅是底层优化的实践，更是理解NPU架构与计算模型的重要途径。掌握这一流程，将为深度学习模型在华为Ascend平台上的高效部署奠定坚实基础。