CANN算子开发实战：从概念到代码完整指南

CANN算子开发实战：从概念到代码完整指南

昇腾CANN训练营简介

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报名链接： https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252

摘要

本文是一份全面的CANN算子开发实战指南，从基础概念到代码实现，系统性地介绍Ascend C算子开发的完整流程。文章将深入解析算子开发的核心概念、编程范式、开发流程、性能优化以及调试技巧，并通过完整的代码示例演示如何从零开始实现一个自定义算子。无论是初学者还是有经验的开发者，都能通过本文掌握Ascend C算子开发的实战技能。

一、算子开发基础概念

1.1 什么是算子（Operator）

在深度学习框架中，算子是构成神经网络模型的基本计算单元。每个算子实现一个特定的数学运算或数据处理操作，如卷积、矩阵乘法、激活函数等。

算子的本质：

常见算子类型：

1.2 Ascend C编程语言概述

Ascend C是华为专门为昇腾AI处理器设计的算子开发编程语言，具有以下特点：

核心优势：

与传统算子开发对比：

// 传统CUDA风格（需要手动管理并行）
__global__ void add_kernel(float* x, float* y, float* z, int n) {
int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (idx < n) {
z[idx] = x[idx] + y[idx];
}
}

// Ascend C风格（自动并行，结构清晰）
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();
}

1.3 昇腾AI处理器架构

理解硬件架构是高效开发算子的基础：

存储层次特性对比：

二、Ascend C编程范式

2.1 流水线编程模型

Ascend C采用独特的流水线编程范式，将算子计算过程分为三个阶段：

流水线并行的实现：

class KernelAdd {
public:
__aicore__ inline void Process() {
// 通过队列和缓冲区实现流水并行
for (int32_t i = 0; i < TILE_NUM * BUFFER_NUM; i++) {
CopyIn(i); // 阶段1：数据搬入
Compute(i); // 阶段2：执行计算
CopyOut(i); // 阶段3：数据搬出
}
}
};

2.2 多核并行机制

Ascend C支持自动多核并行，开发者无需手动管理线程：

// 编译器自动将数据分配到多个AI Core上执行
// 每个Core通过GetBlockIdx()获取自己的索引

__aicore__ inline void Init(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z) {
// 自动计算当前核的数据偏移
uint32_t offset = BLOCK_LENGTH * GetBlockIdx();

xGm.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)x + offset, BLOCK_LENGTH);
yGm.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)y + offset, BLOCK_LENGTH);
zGm.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)z + offset, BLOCK_LENGTH);
}

多核并行数据切分示意图：

总数据: [8, 2048]
├── Core 0: 处理 [0, 2048)
├── Core 1: 处理 [2048, 4096)
├── Core 2: 处理 [4096, 6144)
├── ...
└── Core 7: 处理 [14336, 16384)

2.3 Double Buffer技术

通过双缓冲实现数据搬运与计算的流水线并行：

constexpr int32_t BUFFER_NUM = 2; // 双缓冲

__aicore__ inline void Process() {
for (int32_t i = 0; i < TILE_NUM * BUFFER_NUM; i++) {
CopyIn(i); // 在buffer0搬运时，buffer1可以计算
Compute(i);
CopyOut(i); // 同时进行多个操作，隐藏延迟
}
}

Double Buffer时序图：

时间轴: t0----t1----t2----t3----t4----
Buffer0: [CopyIn] [Compute] [CopyOut]
Buffer1: [CopyIn] [Compute] [CopyOut]
并行度: 提升约1.5-2倍性能

三、算子开发完整流程

3.1 开发流程概览

3.2 需求分析与设计

需求分析清单：

设计文档模板：

## 算子设计规格

### 基本信息
- 算子名称: AddCustom
- 算子类型: 矢量计算
- 支持平台: Atlas 200/300/500

### 接口定义
```cpp
extern "C" __global__ __aicore__ void add_custom(
GM_ADDR x, // 输入x
GM_ADDR y, // 输入y
GM_ADDR z // 输出z
);

实现方案

• 多核并行: 8核

• Tiling策略: 每核2048元素，分16块

• Double Buffer: 使能

### 3.3 核函数实现

**完整核函数代码框架：**

```cpp
#include "kernel_operator.h"
using namespace AscendC;

// 核函数定义
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();
}

// 算子类定义
class KernelAdd {
public:
__aicore__ inline KernelAdd() {}

// 初始化函数
__aicore__ inline void Init(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z);

// 核心处理函数
__aicore__ inline void Process();

private:
// 流水任务函数
__aicore__ inline void CopyIn(int32_t progress);
__aicore__ inline void Compute(int32_t progress);
__aicore__ inline void CopyOut(int32_t progress);

private:
// 内存管理对象
TPipe pipe;
TQue<QuePosition::VECIN, BUFFER_NUM> inQueueX, inQueueY;
TQue<QuePosition::VECOUT, BUFFER_NUM> outQueueZ;

// Global Tensor
GlobalTensor<half> xGm, yGm, zGm;
};

// Init实现
__aicore__ inline void KernelAdd::Init(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z)
{
// 设置Global Tensor
xGm.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)x + BLOCK_LENGTH * GetBlockIdx(), BLOCK_LENGTH);
yGm.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)y + BLOCK_LENGTH * GetBlockIdx(), BLOCK_LENGTH);
zGm.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)z + BLOCK_LENGTH * GetBlockIdx(), BLOCK_LENGTH);

// 分配Local Tensor
pipe.InitBuffer(inQueueX, BUFFER_NUM, TILE_LENGTH * sizeof(half));
pipe.InitBuffer(inQueueY, BUFFER_NUM, TILE_LENGTH * sizeof(half));
pipe.InitBuffer(outQueueZ, BUFFER_NUM, TILE_LENGTH * sizeof(half));
}

// Process实现
__aicore__ inline void KernelAdd::Process()
{
constexpr int32_t loopCount = TILE_NUM * BUFFER_NUM;
for (int32_t i = 0; i < loopCount; i++) {
CopyIn(i);
Compute(i);
CopyOut(i);
}
}

// CopyIn实现
__aicore__ inline void KernelAdd::CopyIn(int32_t progress)
{
LocalTensor<half> xLocal = inQueueX.AllocTensor<half>();
LocalTensor<half> yLocal = inQueueY.AllocTensor<half>();

DataCopy(xLocal, xGm[progress * TILE_LENGTH], TILE_LENGTH);
DataCopy(yLocal, yGm[progress * TILE_LENGTH], TILE_LENGTH);

inQueueX.EnQue(xLocal);
inQueueY.EnQue(yLocal);
}

// Compute实现
__aicore__ inline void KernelAdd::Compute(int32_t progress)
{
LocalTensor<half> xLocal = inQueueX.DeQue<half>();
LocalTensor<half> yLocal = inQueueY.DeQue<half>();
LocalTensor<half> zLocal = outQueueZ.AllocTensor<half>();

Add(zLocal, xLocal, yLocal, TILE_LENGTH);

outQueueZ.EnQue<half>(zLocal);
inQueueX.FreeTensor(xLocal);
inQueueY.FreeTensor(yLocal);
}

// CopyOut实现
__aicore__ inline void KernelAdd::CopyOut(int32_t progress)
{
LocalTensor<half> zLocal = outQueueZ.DeQue<half>();
DataCopy(zGm[progress * TILE_LENGTH], zLocal, TILE_LENGTH);
outQueueZ.FreeTensor(zLocal);
}

3.4 Host侧调用代码

#include "acl/acl.h"
#include "add_custom.h"

int32_t main(int32_t argc, char* argv[])
{
// 1. AscendCL初始化
CHECK_ACL(aclInit(nullptr));

// 2. 创建Context并绑定设备
aclrtContext context;
int32_t deviceId = 0;
CHECK_ACL(aclrtSetDevice(deviceId));
CHECK_ACL(aclrtCreateContext(&context, deviceId));

// 3. 创建Stream
aclrtStream stream = nullptr;
CHECK_ACL(aclrtCreateStream(&stream));

// 4. 准备数据
size_t inputByteSize = 8 * 2048 * sizeof(half);
size_t outputByteSize = 8 * 2048 * sizeof(half);
uint32_t blockDim = 8;

// 分配Host内存
uint8_t *xHost, *yHost, *zHost;
CHECK_ACL(aclrtMallocHost((void**)(&xHost), inputByteSize));
CHECK_ACL(aclrtMallocHost((void**)(&yHost), inputByteSize));
CHECK_ACL(aclrtMallocHost((void**)(&zHost), outputByteSize));

// 分配Device内存
uint8_t *xDevice, *yDevice, *zDevice;
CHECK_ACL(aclrtMalloc((void**)&xDevice, inputByteSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST));
CHECK_ACL(aclrtMalloc((void**)&yDevice, inputByteSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST));
CHECK_ACL(aclrtMalloc((void**)&zDevice, outputByteSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST));

// 生成输入数据
GenerateInputData(xHost, yHost, inputByteSize);

// 5. 拷贝数据到Device
CHECK_ACL(aclrtMemcpy(xDevice, inputByteSize, xHost, inputByteSize, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE));
CHECK_ACL(aclrtMemcpy(yDevice, inputByteSize, yHost, inputByteSize, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE));

// 6. 调用核函数
add_custom_do(blockDim, nullptr, stream, xDevice, yDevice, zDevice);

// 7. 同步等待执行完成
CHECK_ACL(aclrtSynchronizeStream(stream));

// 8. 拷贝结果回Host
CHECK_ACL(aclrtMemcpy(zHost, outputByteSize, zDevice, outputByteSize, ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST));

// 9. 验证结果
VerifyResult(zHost, outputByteSize);

// 10. 释放资源
CHECK_ACL(aclrtFree(xDevice));
CHECK_ACL(aclrtFree(yDevice));
CHECK_ACL(aclrtFree(zDevice));
CHECK_ACL(aclrtFreeHost(xHost));
CHECK_ACL(aclrtFreeHost(yHost));
CHECK_ACL(aclrtFreeHost(zHost));
CHECK_ACL(aclrtDestroyStream(stream));
CHECK_ACL(aclrtDestroyContext(context));
CHECK_ACL(aclrtResetDevice(deviceId));
CHECK_ACL(aclFinalize());

return 0;
}

3.5 编译脚本

CMakeLists.txt：

cmake_minimum_required(VERSION 3.5.1)
project(add_custom C CXX)

# 设置CANN路径
set(ASCEND_PATH /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest)

# 设置编译器
set(CMAKE_CXX_COMPILER ${ASCEND_PATH}/bin/arm-linux-gnueabihf-g++)
set(CMAKE_C_COMPILER ${ASCEND_PATH}/bin/arm-linux-gnueabihf-gcc)

# 添加头文件路径
include_directories(
${ASCEND_PATH}/include
${ASCEND_PATH}/compiler/include
${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}
)

# 添加库路径
link_directories(${ASCEND_PATH}/lib64)

# 编译算子
add_custom_command(OUTPUT add_custom.o
COMMAND ${ASCEND_PATH}/compiler/bin/ascend_compiler
--kernel-name=add_custom
--soc-version=Ascend910
${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/add_custom.cpp
-o ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/add_custom.o
DEPENDS add_custom.cpp
)

# 生成头文件
add_custom_command(OUTPUT add_custom.h
COMMAND ${ASCEND_PATH}/compiler/bin/ascend_compiler
--kernel-name=add_custom
--soc-version=Ascend910
-t ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/add_custom.h
${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/add_custom.cpp
DEPENDS add_custom.cpp
)

# 添加可执行文件
add_executable(add_custom main.cpp)
add_dependencies(add_custom add_custom.o add_custom.h)

# 链接库
target_link_libraries(add_custom
ascend_kernel
ascend_cl
${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/add_custom.o
)

四、Tiling策略深度解析

4.1 Tiling的基本概念

Tiling是指将大数据集切分成小块（Tile），逐块处理的策略：

为什么需要Tiling?
1. Local Memory容量有限，无法容纳全部数据
2. 分块处理可以提高缓存命中率
3. 便于实现流水线并行

Tiling层次：

4.2 Tiling策略设计

设计原则：

Tiling参数计算：

// Tiling参数计算示例
constexpr int32_t TOTAL_LENGTH = 8 * 2048; // 总数据量
constexpr int32_t BLOCK_DIM = 8; // 使用核数
constexpr int32_t BLOCK_LENGTH = TOTAL_LENGTH / BLOCK_DIM; // 每核处理量

constexpr int32_t UB_SIZE = 1024 * 1024; // UB容量1MB
constexpr int32_t TILE_SIZE = 128 * sizeof(half); // 单个Tile大小
constexpr int32_t TILE_NUM = 16; // 每核Tile数量
constexpr int32_t BUFFER_NUM = 2; // Double Buffer

// 验证配置合理性
static_assert(TILE_SIZE * BUFFER_NUM * 3 <= UB_SIZE,
"UB capacity exceeded");

4.3 动态Tiling实现

支持运行时动态计算Tiling参数：

// Tiling数据结构
struct TilingData {
int32_t totalLength;
int32_t blockDim;
int32_t blockLength;
int32_t tileNum;
int32_t tileLength;
};

// Host侧构造Tiling参数
TilingData GenerateTiling(int32_t M, int32_t N) {
TilingData tiling;
tiling.totalLength = M * N;
tiling.blockDim = GetCoreNumAiv();
tiling.blockLength = (tiling.totalLength + tiling.blockDim - 1) / tiling.blockDim;

// 动态计算Tile大小
constexpr int32_t MAX_TILE_SIZE = 256;
tiling.tileLength = std::min(MAX_TILE_SIZE, tiling.blockLength);
tiling.tileNum = (tiling.blockLength + tiling.tileLength - 1) / tiling.tileLength;

return tiling;
}

五、性能优化技巧

5.1 多级优化策略

5.2 具体优化技巧

1. 向量化计算：

// 低效方式：逐元素计算
for (int i = 0; i < length; i++) {
z[i] = x[i] + y[i];
}

// 高效方式：使用向量指令
Add(zLocal, xLocal, yLocal, length); // 一次处理多个元素

2. 内存复用：

// 复用Local Tensor，减少分配开销
LocalTensor<half> workspace = pipe.AllocTensor<half>();

for (int i = 0; i < iterations; i++) {
// 复用workspace
Process(workspace, i);
}

pipe.FreeTensor(workspace);

3. 循环展开：

// 编译器自动循环展开
#pragma UNROLL
for (int i = 0; i < 4; i++) {
Compute(data[i]);
}

4. 数据预取：

// 预取下一块数据到缓存
constexpr int32_t PREFETCH_DISTANCE = 2;

CopyIn(progress);
if (progress + PREFETCH_DISTANCE < totalTiles) {
CopyIn(progress + PREFETCH_DISTANCE); // 异步预取
}

5.3 性能分析方法

使用msProf工具：

# 采集性能数据
msprof --application="./add_custom" \
--output="./profiling_data" \
--profiling-options=op

# 查看分析报告
msprof --analysis-type=op --data=./profiling_data

关键性能指标：

六、调试与验证

6.1 CPU孪生调试

Ascend C支持CPU模式调试，极大提升开发效率：

// CPU调试模式
#ifdef __CCE_KT_TEST__
int32_t main() {
// 使用CPU模拟器
AscendC::SetKernelMode(KernelMode::AIV_MODE);

// 分配内存
uint8_t* x = (uint8_t*)AscendC::GmAlloc(inputSize);
uint8_t* y = (uint8_t*)AscendC::GmAlloc(inputSize);
uint8_t* z = (uint8_t*)AscendC::GmAlloc(outputSize);

// 调用核函数
ICPU_RUN_KF(add_custom, blockDim, x, y, z);

// 验证结果
VerifyResult(z, expected, outputSize);

// 释放内存
AscendC::GmFree(x);
AscendC::GmFree(y);
AscendC::GmFree(z);

return 0;
}
#endif

6.2 断点调试

# 使用GDB调试CPU模式
gdb --args ./add_custom

# GDB常用命令
(gdb) break KernelAdd::Compute # 设置断点
(gdb) run # 运行程序
(gdb) print xLocal # 打印变量
(gdb) next # 单步执行
(gdb) continue # 继续执行

6.3 日志调试

// Ascend C支持printf输出
#ifdef DEBUG
#define DEBUG_LOG(fmt, ...) \
printf("[%s:%d] " fmt "\n", __FUNCTION__, __LINE__, ##__VA_ARGS__)

__aicore__ inline void Compute(int32_t progress) {
DEBUG_LOG("Core %d processing tile %d", GetBlockIdx(), progress);
// ... 计算逻辑
}
#endif

6.4 结果验证

自动验证脚本：

import numpy as np

def verify_operator_result():
# 读取输入
x = np.fromfile('input_x.bin', dtype=np.float16)
y = np.fromfile('input_y.bin', dtype=np.float16)

# 计算期望输出
z_expected = x + y

# 读取实际输出
z_actual = np.fromfile('output_z.bin', dtype=np.float16)

# 验证
max_diff = np.max(np.abs(z_expected - z_actual))
mean_diff = np.mean(np.abs(z_expected - z_actual))

print(f"Max diff: {max_diff}")
print(f"Mean diff: {mean_diff}")

if max_diff < 1e-3:
print("Test PASSED!")
return True
else:
print("Test FAILED!")
return False

if __name__ == "__main__":
verify_operator_result()

七、常见算子实现示例

7.1 激活函数算子

ReLU算子：

class KernelReLU {
public:
__aicore__ inline void Process() {
for (int32_t i = 0; i < loopCount; i++) {
CopyIn(i);
Compute(i);
CopyOut(i);
}
}

private:
__aicore__ inline void Compute(int32_t progress) {
LocalTensor<half> xLocal = inQueue.DeQue<half>();
LocalTensor<half> yLocal = outQueue.AllocTensor<half>();

// ReLU: y = max(0, x)
Relu(yLocal, xLocal, TILE_LENGTH);

outQueue.EnQue<half>(yLocal);
inQueue.FreeTensor(xLocal);
}
};

GELU算子：

__aicore__ inline void Compute(int32_t progress) {
LocalTensor<half> xLocal = inQueue.DeQue<half>();
LocalTensor<half> yLocal = outQueue.AllocTensor<half>();

// GELU: y = x * Φ(x)
// 使用近似实现: y = 0.5 * x * (1 + tanh(√(2/π) * (x + 0.044715*x^3)))
Gelu(yLocal, xLocal, TILE_LENGTH);

outQueue.EnQue<half>(yLocal);
inQueue.FreeTensor(xLocal);
}

7.2 归约算子

ReduceSum算子：

class KernelReduceSum {
public:
__aicore__ inline void Process() {
// 第一阶段：局部归约
half localSum = 0;
for (int32_t i = 0; i < tileNum; i++) {
CopyIn(i);
localSum += Compute(i);
}

// 第二阶段：全局归约（需要核间通信）
AllReduce(&localSum, sizeof(half));

// 输出结果
output[0] = localSum;
}
};

7.3 Concat算子

class KernelConcat {
public:
__aicore__ inline void Process() {
int32_t offset = 0;

// 依次处理每个输入Tensor
for (int32_t i = 0; i < inputNum; i++) {
CopyIn(i);

LocalTensor<half> inputLocal = inQueue.DeQue<half>();
LocalTensor<half> outputLocal = outQueue.AllocTensor<half>();

// 拼接到输出
int32_t length = inputLengths[i];
DataCopy(outputLocal[offset], inputLocal, length);
offset += length;

outQueue.EnQue<half>(outputLocal);
inQueue.FreeTensor(inputLocal);
}
}
};

八、最佳实践与常见陷阱

8.1 开发最佳实践

8.2 常见陷阱与规避

陷阱1：忘记FreeTensor

// 错误示例
LocalTensor<half> tensor = queue.AllocTensor<half>();
// ... 使用tensor
// 忘记释放，导致内存泄漏

// 正确示例
LocalTensor<half> tensor = queue.AllocTensor<half>();
// ... 使用tensor
queue.FreeTensor(tensor); // 必须释放

陷阱2：数据越界访问

// 错误示例
DataCopy(dest, src[offset], length); // offset可能越界

// 正确示例
constexpr int32_t MAX_OFFSET = 1024;
int32_t safeOffset = std::min(offset, MAX_OFFSET);
DataCopy(dest, src[safeOffset], length);

陷阱3：忽略对齐要求

// 错误示例
int32_t length = 100; // 不是32字节对齐

// 正确示例
constexpr int32_t ALIGNMENT = 32;
int32_t length = ((100 + ALIGNMENT - 1) / ALIGNMENT) * ALIGNMENT;

陷阱4：多核同步问题

// 错误示例：直接使用全局变量
static int counter = 0; // 多核会冲突

// 正确示例：每个核独立计数
__aicore__ inline int GetLocalCounter() {
static __attribute__((shared)) int counter = 0;
// 使用原子操作
return AtomicAdd(&counter, 1);
}

九、总结与进阶学习路径

9.1 核心要点总结

本文系统性地介绍了CANN算子开发的完整知识体系：

1. 基础概念

• 算子的定义和分类

• Ascend C编程语言特点

• 昇腾AI处理器架构

2. 编程范式

• 流水线编程模型

• 多核并行机制

• Double Buffer技术

3. 开发流程

• 需求分析与设计

• 核函数实现

• Host侧调用

• 编译部署

4. 性能优化

• Tiling策略

• 向量化计算

• 内存优化

• 性能分析

5. 调试验证

• CPU孪生调试

• 断点调试

• 日志调试

• 结果验证

9.3 学习资源推荐

官方文档：

• Ascend C API参考： https://www.hiascend.com/document

• Ascend C最佳实践： https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/850alpha002/opdevg/ascendcbestP/

代码仓库：

• CANN Samples： https://gitee.com/ascend/samples

• Ascend C信息专区： https://www.hiascend.com/ascend-c

训练营：

• 2025昇腾CANN训练营： https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252

参考资源

• Ascend C算子开发文档： https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/80RC3alpha003/devguide/opdevg/ascendcopdevg/atlas_ascendc_10_0001.html

• Ascend C信息专区： https://www.hiascend.com/ascend-c

• CANN官方Sample仓： https://gitee.com/ascend/samples

• 2025昇腾CANN训练营： https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252

讨论问题

1. 如何设计一个高效的通用矩阵乘法（GEMM）算子？

2. 在实现大模型相关的Attention算子时，有哪些特殊的优化技巧？

3. 如何评估一个算子实现的性能是否达到硬件理论性能上限？

本文基于CANN 8.5.0版本编写，如有更新请参考昇腾社区最新官方文档。