华为CANN多核Tiling算子开发详解

随着AI算力需求的不断增长，如何高效利用华为Ascend处理器的多核计算能力，成为算子开发的关键技术点。在CANN（Compute Architecture for Neural Networks）框架下，算子开发不仅关注功能实现，更强调性能优化与多核协作。本文将以一个典型的Add算子为例，深入解析在Ascend C方式下，多核Tiling算子开发的设计思路、实现流程及运行验证。

1. 多核Tiling算子开发概述

在Ascend C算子开发中，Tiling是一种常用的性能优化手段，其核心思想是将输入数据划分为多个块（tile），通过多核并行计算提高整体吞吐量。多核Tiling开发流程大致如下：

1. 算子分析：明确输入输出数据形状、数据类型及操作类型。
2. Tiling参数设计：计算每个核处理的数据长度、核内切分的块数及每块数据长度。
3. Host侧准备：根据输入输出的shape信息，生成Tiling参数并传递给Kernel。
4. Kernel实现：在核函数内使用Tiling参数完成数据搬运、计算及结果写回。
5. 运行验证：通过CPU和NPU两种模式进行算子功能和性能验证。

通过以上流程，可以实现算子的高效多核计算，同时保持灵活的动态shape支持。

2. 算子分析与Tiling策略

以Add算子为例，假设输入数据长度为TOTAL_LENGTH = 8 * 2048，将其分配到8个核进行并行处理，每个核处理的数据长度为BLOCK_LENGTH = 2048。为了更精细的调度，每个核内的数据进一步划分为16块，每块长度为TILE_LENGTH = 128。这种划分方式能够充分利用Pipe和Queue进行数据搬运和并行计算。

2.1 算子输入输出规格

核函数名称为add_custom，主要使用的接口包括：

• DataCopy：负责数据搬入和搬出。
• Add：矢量基础算术操作。
• EnQue、DeQue：用于队列管理。

3. Tiling实现细节

在实际开发中，算子往往需要支持动态shape，即输入shape在运行时才能确定。此时Tiling参数的计算就需要Host侧根据实际shape动态生成，并传递给Kernel。

3.1 Tiling参数定义

在C++中，可以通过结构体定义Tiling参数：

struct AddCustomTilingData {
    uint32_t blockLength;  // 每个核处理的数据长度
    uint32_t tileNum;      // 每个核内切分的数据块数
    uint32_t tileLength;   // 每块数据长度
};

3.2 Host侧Tiling参数生成

在Host侧，通过读取输入输出shape信息，计算每个核的blockLength、tileNum和tileLength，并写入Tiling结构体：

constexpr int32_t CORE_NUM = 8;
constexpr int32_t TILE_NUM = 16;

void GenerateTilingData(uint8_t* tilingBuf)
{
    AddCustomTilingData *tiling = reinterpret_cast<AddCustomTilingData *>(tilingBuf);
    uint32_t blockLength = TOTAL_LENGTH / CORE_NUM;
    uint32_t tileNum = TILE_NUM;
    uint32_t tileLength = blockLength / tileNum;

    tiling->blockLength = blockLength;
    tiling->tileNum = tileNum;
    tiling->tileLength = tileLength;
}

生成的Tiling参数会在Host侧分配内存，并在调用Kernel时传入核函数。

4. 核函数实现与数据搬运

在Kernel侧，算子实现遵循以下流程：

1. 设置Global Tensor：每个核处理的数据在Global Memory上有独立偏移，需要通过SetGlobalBuffer设置。
2. Pipe内存管理：使用Pipe为每块数据分配Queue内存。
3. Tiling循环计算：对每块数据执行搬入（CopyIn）、计算（Compute）和搬出（CopyOut）。

4.1 数据搬运示例

__aicore__ inline void CopyIn(int32_t progress)
{
    AscendC::DataCopy(xLocal, xGm[progress * this->tileLength], this->tileLength);
    AscendC::DataCopy(yLocal, yGm[progress * this->tileLength], this->tileLength);
}

__aicore__ inline void CopyOut(int32_t progress)
{
    AscendC::DataCopy(zGm[progress * this->tileLength], zLocal, this->tileLength);
}

4.2 核函数循环执行

__aicore__ inline void Process()
{
    for (int32_t i = 0; i < this->tileNum; i++) {
        CopyIn(i);
        Compute(i);
        CopyOut(i);
    }
}

通过上述方式，每个核可以独立完成自己数据块的处理，实现Pipeline并行计算。

5. 运行验证

为了保证算子正确性与性能，需要在CPU和NPU两种模式下进行验证。

5.1 CPU调试模式

constexpr uint32_t BLOCK_DIM = 8;
ICPU_RUN_KF(add_custom, BLOCK_DIM, x, y, z, *reinterpret_cast<AddCustomTilingData *>(tiling));

5.2 NPU模式

constexpr uint32_t BLOCK_DIM = 8;
ACLRT_LAUNCH_KERNEL(add_custom)(BLOCK_DIM, stream, xDevice, yDevice, zDevice, *reinterpret_cast<AddCustomTilingData *>(tiling));

这种双模式验证能够确保算子在开发阶段与实际硬件上都能正确运行。

6. 总结与实践经验

通过本文示例可以看出，多核Tiling算子开发的核心在于合理的数据切分与内存管理：

• Host侧Tiling参数生成是算子性能优化的关键。
• 核函数需要精确控制Global Memory地址偏移，保证每个核处理的数据独立。
• Pipe和Queue机制可以高效管理核内数据搬运，支持Pipeline并行。
• 动态shape场景下，Tiling参数计算必须实时完成，保证算子灵活性。

掌握这些核心技巧，可以帮助开发者在Ascend平台上高效实现高性能算子，为深度学习模型加速打下坚实基础。