深入解析华为CANN算子编程范式：从矢量到融合算子

在AI加速器领域，算子的高效实现是性能优化的关键。华为昇腾CANN（Compute Architecture for Neural Networks）通过其独特的算子编程范式，为开发者提供了高性能算子实现框架。本文将从CANN的抽象硬件架构出发，系统讲解三类典型算子——矢量算子、矩阵算子以及融合算子——的编程模式，并结合示例解析其实现机制。

1. CANN算子编程范式概览

CANN算子在AI Core上的执行本质是一种异步并行流水线。每个执行单元专注于特定任务，多个单元协作完成算子操作。可以把它类比为生产流水线：每个工人只负责一道工序，完成后将半成品传给下一个工序，整个生产过程高效且并行。

在CANN中，这种流水线思想通过TPipe和TQue得以实现：

• TPipe：资源管理模块，统一管理内存分配、事件、队列等。
• TQue：任务队列，用于流水阶段间的数据传递与同步。

通过这些机制，开发者可以将算子核函数划分为多个流水任务，实现数据分片的并行处理，从而显著提升算子执行效率。

2. 矢量编程范式（Vector）

矢量算子是最基础的计算单元，其编程范式主要分为三个阶段：

1. CopyIn：从Global Memory（GM）搬运输入数据到Local Memory（VECIN）。
2. Compute：执行矢量计算，从VECIN读取数据并生成计算结果。
3. CopyOut：将计算结果从Local Memory（VECOUT）搬运回Global Memory。

在CANN中，矢量编程使用TPosition抽象存储位置，例如：

• VECIN：矢量输入数据
• VECCALC：临时计算变量
• VECOUT：矢量输出数据

示例代码

AscendC::TPipe pipe;
AscendC::TQue<AscendC::TPosition::VecIn, 1> queIn;
AscendC::TQue<AscendC::TPosition::VecOut, 1> queOut;

pipe.InitBuffer(queIn, 2, 1024);
pipe.InitBuffer(queOut, 2, 1024);

for (int i = 0; i < numSlices; ++i) {
    // CopyIn
    auto tensor = queIn.AllocTensor<half>();
    AscendC::DataCopy(tensor, gmInput, 1024);
    queIn.EnQue(tensor);

    // Compute
    tensor = queIn.DeQue<half>();
    auto tensorOut = queOut.AllocTensor<half>();
    AscendC::Abs(tensorOut, tensor, 1024);
    queIn.FreeTensor(tensor);
    queOut.EnQue(tensorOut);

    // CopyOut
    tensorOut = queOut.DeQue<half>();
    AscendC::DataCopy(gmOutput, tensorOut, 1024);
    queOut.FreeTensor(tensorOut);
}

这种方式保证了流水线内的数据并行处理能力，每个数据片可以被不同阶段的任务同时处理。

3. 矩阵编程范式（Cube / MatMul）

矩阵算子（如MatMul）涉及复杂的数据分块与矩阵乘运算，其编程范式同样遵循CopyIn → Compute → CopyOut的流程，但数据搬运与存储位置更加细化：

• A1/B1/C1：矩阵在L1 Buffer的存储
• A2/B2/C2/CO1：分块矩阵在L0缓存的存储
• CO2：最终计算结果存放在GM或统一缓冲区

矩阵运算可以使用CANN提供的高阶MatMul API，简化CopyIn/Compute/CopyOut的操作。

示例流程

Matmul<aType, bType, cType, biasType> mm;
REGIST_MATMUL_OBJ(&pipe, GetSysWorkSpacePtr(), mm, &tiling);

// CopyIn
mm.SetTensorA(gm_a);
mm.SetTensorB(gm_b);
mm.SetBias(gm_bias);

// Compute
while (mm.Iterate()) {
    // CopyOut
    mm.GetTensorC(gm_c);
}

// 结束操作
mm.End();

矩阵算子在内部将输入矩阵切片到局部缓冲，执行分块计算后，再汇总回全局结果，从而实现高性能矩阵计算。

4. 融合算子编程范式（Vector + Cube）

融合算子同时包含矢量与矩阵计算，典型数据流如下：

• Cube输出作为Vector输入：CO2 → VECIN
• Vector输出作为Cube输入：VECOUT → A1/B1 → A2/B2

基于高阶MatMul API，融合算子流程可以简化为：

1. 初始化MatMul对象，将输入搬运到Cube核。
2. 执行矩阵乘运算。
3. 将结果搬运到Vector核。
4. 执行矢量计算（如LeakyReLU）。
5. 将输出结果搬运到Global Memory。

示例代码

template<typename aType, typename bType, typename cType, typename biasType>
__aicore__ inline void MatmulLeakyKernel::Process()
{
    REGIST_MATMUL_OBJ(&pipe, GetSysWorkSpacePtr(), matmulObj);
    matmulObj.Init(&tiling);
    matmulObj.SetTensorA(aGlobal);
    matmulObj.SetTensorB(bGlobal);
    matmulObj.SetBias(biasGlobal);

    while (matmulObj.template Iterate<true>()) {
        auto reluOutLocal = reluOutQueue_.AllocTensor<cType>();
        matmulObj.template GetTensorC<true>(reluOutLocal, false, true);

        AscendC::LeakyRelu(reluOutLocal, reluOutLocal, (cType)alpha, tiling.baseM * tiling.baseN);
        reluOutQueue_.EnQue(reluOutLocal);

        reluOutQueue_.DeQue<cType>();
        AscendC::DataCopy(cGlobal[startOffset], reluOutLocal, copyParam);
        reluOutQueue_.FreeTensor(reluOutLocal);
    }

    matmulObj.End();
}

这种方式将矩阵与矢量计算高效融合，使开发者在保持高性能的同时，能够灵活实现复杂算子。

5. 总结

华为CANN算子编程范式提供了清晰、高效的开发路径：

• 矢量编程范式：适用于基础向量计算，关注CopyIn/Compute/CopyOut。
• 矩阵编程范式：适用于矩阵乘运算，支持分块计算和高阶API封装。
• 融合算子编程范式：结合矢量与矩阵计算，实现复杂算子。

通过TPipe和TQue，CANN提供了统一的资源管理和数据流水线机制，使算子实现可以在单核上实现任务并行，同时便于扩展到多核、多算子融合场景。掌握这些范式，对于AI加速器开发者而言，是提升算子性能、降低开发复杂度的核心技能。