深入解析华为CANN算子开发：从Tiling到Kernel实现

在AI算子开发中，性能优化与硬件利用率是核心关注点。华为昇腾（Ascend）平台的CANN（Compute Architecture for Neural Networks）提供了一套高效的算子编程框架，使开发者能够充分发挥NPU的计算能力。本文将从算子设计、Tiling策略、核函数实现到临时内存管理等方面，对华为CANN算子开发进行深入解析，并结合矢量算子和bfloat16数据类型的实现案例，为读者呈现完整的算子开发流程。

一、算子实现的双层结构：Host与Device

Ascend C算子开发采用了典型的Host-Device分层设计：

1. Host侧Tiling实现
   NPU内部存储有限，无法一次性容纳算子的所有输入输出。因此，算子通常需要将数据分块（Tile）搬入NPU，完成计算后再搬出。这个过程称为Tiling，对应的算法称为Tiling策略。Tiling在Host端进行标量运算，负责计算每次搬运的数据块大小及循环次数，以便Device侧按策略执行计算。

2. Device侧Kernel实现
   Kernel函数在NPU上执行，通过Host传来的Tiling信息控制Local Memory的数据搬入搬出，并调用计算、内存管理和任务同步接口实现核心算子逻辑。Kernel实现以计算密集型任务为主，充分利用NPU的并行计算能力。

这种分层设计将计算密集型任务交给NPU，而将调度和控制逻辑放在Host端，从而提高了整体算子的执行效率。

二、矢量算子开发流程解析

矢量算子是最基础的算子类型，其开发流程可以概括为以下几步：

1. 算子分析
   以Add算子为例，其数学表达式为：
   [ z = x + y ]
   计算逻辑如下：

   • 将输入数据从Global Memory搬入Local Memory。
   • 调用Ascend C提供的矢量接口进行计算。
   • 将计算结果搬回Global Memory。

   输入输出规格明确：如输入为half类型、shape为(1, 2048)、格式为ND。

2. 核函数定义
   核函数是算子在NPU上的入口函数。典型定义如下：

   extern "C" __global__ __aicore__ void add_custom(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z) {
       KernelAdd op;
       op.Init(x, y, z);
       op.Process();
   }
   

   • __global__表示可被Host端调用。
   • __aicore__表示在NPU上执行。
   • GM_ADDR宏修饰参数，统一表示Global Memory地址。

3. 算子类实现
   核函数内部通过算子类（如KernelAdd）完成三阶段操作：

   • CopyIn：将Global Memory数据搬入Local Memory，并通过Queue同步。
   • Compute：执行矢量计算逻辑。
   • CopyOut：将计算结果搬回Global Memory。

   __aicore__ inline void Process() {
       CopyIn();
       Compute();
       CopyOut();
   }
   

   队列（Queue）用于任务间同步，Pipe对象用于管理内存分配和释放。整个设计保证了矢量计算的流水线执行，充分利用NPU计算能力。

三、支持bfloat16的矢量算子

在部分Ascend产品上，如Atlas A2系列，矢量接口不直接支持bfloat16类型。为保证计算精度，需要先将bfloat16类型转换为float类型，再进行Add计算，最后将结果转换回bfloat16。

核心实现流程如下：

1. 初始化阶段
   除了GlobalTensor和Queue的初始化外，需要为临时缓冲区（TBuf）分配内存，用于存储中间计算结果：

   pipe.InitBuffer(tmpBuf0, TOTAL_LENGTH * sizeof(float));
   pipe.InitBuffer(tmpBuf1, TOTAL_LENGTH * sizeof(float));
   pipe.InitBuffer(tmpBuf2, TOTAL_LENGTH * sizeof(float));
   

2. Compute阶段

   • 从输入Queue取出LocalTensor。
   • 使用TBuf获取临时内存。
   • 调用Cast接口将bfloat16转换为float。
   • 使用Add接口执行计算。
   • 将计算结果通过Cast转换回bfloat16。
   • 将结果入Queue，并释放中间变量。

   AscendC::Cast(tmpTensor0, xLocal, AscendC::RoundMode::CAST_NONE, TOTAL_LENGTH);
   AscendC::Add(tmpTensor2, tmpTensor0, tmpTensor1, TOTAL_LENGTH);
   AscendC::Cast(zLocal, tmpTensor2, AscendC::RoundMode::CAST_RINT, TOTAL_LENGTH);
   outQueueZ.EnQue<bfloat16_t>(zLocal);
   

通过这种方式，算子不仅保证了计算精度，还兼顾了NPU计算性能。

四、算子验证与调试

算子开发完成后，需要在Host端进行验证，确保计算结果正确且性能达标：

• CPU侧验证
  使用CANN提供的ICPU_RUN_KF调测宏，可在CPU上模拟Kernel运行，验证算子逻辑正确性。

• NPU侧验证
  使用Kernel Launch或<<<>>>内核调用符在NPU上运行，结合异步Stream保证执行顺序，完成算子性能测试。

这种双端验证方法既保证了算子逻辑的正确性，也可在正式部署前进行性能优化。

五、总结与实践要点

华为CANN算子开发流程体现了硬件感知的设计理念：

1. Host-Device协同：Host负责Tiling与调度，Device负责计算，充分利用NPU能力。
2. 流水线化处理：CopyIn、Compute、CopyOut分阶段执行，通过Queue和Pipe管理同步与内存。
3. 临时内存管理：使用TBuf管理计算中间结果，支持数据类型转换，保证计算精度。
4. 模块化与可扩展：算子类设计清晰，便于不同数据类型、不同算子逻辑的扩展。

通过理解上述原理与实现方式，开发者能够针对特定应用需求，高效开发高性能NPU算子，充分发挥华为Ascend硬件的计算潜力。

这篇文章既覆盖了Host侧Tiling、Device侧Kernel、矢量算子实现、bfloat16处理流程，又结合了内存管理与调试验证方法，结构清晰、逻辑完整，适合作为技术博客或开发指南使用。