2025昇腾CANN训练营第二季：0基础入门Ascend C算子开发全攻略

2025昇腾CANN训练营第二季：0基础入门Ascend C算子开发全攻略

报名链接： https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252#cann-camp-2502-intro

训练营简介：2025年昇腾CANN训练营第二季，基于CANN开源开放全场景，推出0基础入门系列、码力全开特辑、开发者案例等专题课程，助力不同阶段开发者快速提升算子开发技能。完成Ascend C算子中级认证和实操挑战，即可领取结业证书，完成社区任务更有机会赢取华为手机、平板、开发板等大奖。

摘要

本文全面解析2025年昇腾CANN训练营第二季的课程体系，针对0基础开发者提供Ascend C算子开发的完整学习路径。通过深入浅出的技术讲解、实战代码示例和开发流程图解，帮助读者快速掌握算子开发核心技术，为参与训练营并获得认证做好充分准备。文章涵盖Ascend C编程模型、算子开发全流程、调试技巧以及性能优化策略，是昇腾AI开发者必备的入门指南。

一、昇腾CANN训练营概述

1.1 训练营背景与价值

2025年昇腾CANN训练营焕新升级，依托CANN全面开源开放，推出四大定制化专题课程，满足开发者不同阶段的学习需求，快速提升Ascend C算子开发技术。 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）是昇腾AI处理器的异构计算架构，对上承接多种AI框架，对下服务AI处理器与编程，是提升昇腾AI处理器计算效率的关键。

训练营为开发者提供高质量AI学习课程、开发环境和免费算力，助力开发者从0基础学习到AI技术落地。 参与训练营不仅能获得昇腾算力体验券，还能通过完成认证和挑战任务赢取丰厚奖品，包括华为手机、平板、开发板等。

1.2 课程体系与学习路径

2025昇腾CANN训练营2.0提供四大专题直播课程，涵盖从基础到进阶的算子开发知识，助力不同阶段的开发者快速成长。 课程体系分为：

• 0基础入门系列：适合小白开发者，快速掌握算子开发基础知识，直播时间为每周一19:00。

• 码力全开特辑：基于开放仓样例解读，快速掌握开发实操要点。

• 开发者案例：分享真实项目中的算子开发经验与最佳实践。

• 企业对话专场：了解行业应用需求与技术趋势。

二、Ascend C算子开发基础

2.1 Ascend C语言概述

Ascend C是CANN针对算子开发场景推出的编程语言，原生支持C和C++标准规范，最大化匹配用户开发习惯；通过多层接口抽象、自动并行计算、孪生调试等关键技术，极大提高算子开发效率。 其核心优势包括：

• 遵循C/C++编程规范，匹配用户开发习惯

• 自动并行调度，获得最优执行性能

• 结构化核函数编程，简化算子开发逻辑

• CPU/NPU孪生调试，快速定位问题

2.2 算子开发基本流程

Ascend C算子开发的基本流程包括：使用Ascend C完成算子核函数开发；使用ICPU_RUN_KF CPU调测宏完成算子核函数CPU侧运行验证；使用<<<>>>内核调用符完成算子核函数NPU侧运行验证。 下图展示了矢量算子实现的完整流程：

flowchart TD A[算子分析] --> B[核函数定义] B --> C[算子实现] C --> D[Host侧实现] D --> E[编译部署] E --> F[运行验证] F --> G[性能优化]

图1：矢量算子实现流程

2.3 算子分析方法

算子分析是开发的第一步，需要分析算子的数学表达式、输入、输出以及计算逻辑的实现，明确需要调用的Ascend C接口。 以Add算子为例，其数学表达式为：z = x + y，其中x、y为输入Tensor，z为输出Tensor。

三、Ascend C算子开发实战

3.1 基于Kernel直调的开发方式

Kernel直调是初学者最易上手的开发方式，无需复杂的工程配置，可以直接在单个文件中完成算子开发与验证。下面展示一个简单的AddCustom算子实现：

#include "ascendcl/aclrt.h"
#include "ascendc/aclops.h"
#include "ascendc/kernel.h"

// 定义Add算子核函数
extern "C" __global__ void AddCustomKernel(const float* x, const float* y, float* z, int32_t size) {
int32_t idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (idx < size) {
z[idx] = x[idx] + y[idx];
}
}

// CPU侧调测宏验证
void TestAddCustom() {
const int size = 1024;
float x[size], y[size], z[size], z_ref[size];

// 初始化数据
for (int i = 0; i < size; i++) {
x[i] = static_cast<float>(i);
y[i] = static_cast<float>(i * 2);
z_ref[i] = x[i] + y[i];
}

// CPU侧运行验证
ICPU_RUN_KF(AddCustomKernel, 1, 1024, x, y, z, size);

// 验证结果
for (int i = 0; i < size; i++) {
if (fabs(z[i] - z_ref[i]) > 1e-5) {
printf("CPU验证失败 at index %d: %f vs %f\n", i, z[i], z_ref[i]);
return;
}
}
printf("CPU验证成功！\n");
}

代码说明：以上代码展示了AddCustom算子的核函数实现和CPU侧验证。核函数使用CUDA风格的并行编程模型，通过blockIdx和threadIdx计算全局索引。ICPU_RUN_KF宏允许在CPU上运行核函数，方便快速验证逻辑正确性。

3.2 工程化算子开发流程

工程化开发适合生产环境，提供完整的算子注册、编译和部署能力。CANN软件包中提供了工程创建工具msOpGen，开发者可以输入算子原型定义文件生成Ascend C算子开发工程。 以下是Host侧Tiling实现的关键代码：

#include "tiling/platform_ascendc.h"
#include "tiling/tiling_api.h"

using namespace tiling;

template <typename T>
class AddCustomTiling : public TilingAlgorithm {
public:
TILING_TENSOR_DESC input_desc[2];
TILING_TENSOR_DESC output_desc;
TILING_ATTR attr;

int32_t ParseParams() override {
// 解析输入输出Tensor描述
GetInputTensorDesc(0, &input_desc[0]);
GetInputTensorDesc(1, &input_desc[1]);
GetOutputTensorDesc(0, &output_desc);

// 获取算子属性
GetAttr("scale", &attr.scale);

return 0;
}

int32_t Tiling() override {
// 计算tiling策略
uint32_t total_size = input_desc[0].dims[0] * input_desc[0].dims[1];
SetBlockDim(1, 1, 1);
SetThreadNum(128);
SetTilingSize(total_size);

return 0;
}
};
REGISTER_TILING(AddCustomTiling<float>);

代码说明：Host侧Tiling实现负责计算算子的执行策略，包括block维度、线程数量等。TilingAlgorithm类提供了ParseParams和Tiling两个核心方法，分别用于解析参数和计算tiling策略。REGISTER_TILING宏将实现注册到系统中。

3.3 NPU侧算子实现

NPU侧是算子的核心逻辑实现部分，需要充分利用昇腾处理器的硬件特性。以下是一个完整的AddCustom算子NPU实现：

#include "ascendc/aclops.h"
#include "ascendc/kernel.h"

using namespace AscendC;

template <typename T>
class AddCustomKernel {
public:
__aicore__ inline void Init(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z, uint32_t size) {
this->x = x;
this->y = y;
this->z = z;
this->size = size;

// 初始化Tensor描述
TensorDesc x_desc = {size, 1, 1, 1};
TensorDesc y_desc = {size, 1, 1, 1};
TensorDesc z_desc = {size, 1, 1, 1};

// 创建Tensor
x_tensor = Tensor<T>(x_desc, GM);
y_tensor = Tensor<T>(y_desc, GM);
z_tensor = Tensor<T>(z_desc, GM);

// 申请workspace
workspace = AllocWorkspace();
}

__aicore__ inline void Process() {
// 数据搬入
DataCopy(x_tensor, this->x, this->size);
DataCopy(y_tensor, this->y, this->size);

// 计算逻辑
for (uint32_t i = 0; i < this->size; i++) {
z_tensor[i] = x_tensor[i] + y_tensor[i];
}

// 数据搬出
DataCopy(this->z, z_tensor, this->size);
}

private:
GM_ADDR x, y, z;
uint32_t size;
Tensor<T> x_tensor, y_tensor, z_tensor;
void* workspace;
};

代码说明：NPU侧实现使用AscendC命名空间，通过__aicore__修饰符标记AI核心函数。Init方法负责初始化Tensor描述和内存分配，Process方法实现核心计算逻辑。DataCopy函数用于在Global Memory和Local Memory之间高效传输数据。

四、算子开发工具与调试技巧

4.1 开发环境搭建

昇腾提供完善的开发工具链，包括算子工程创建工具msOpGen、编译部署工具、性能分析工具等。对于云上开发，华为云ModelArts平台提供了完整的Ascend C算子开发环境。 本地开发建议使用CANN 8.0.RC2及以上版本，以获得最新的API支持和性能优化。

4.2 调试与验证策略

Ascend C提供CPU/NPU孪生调试能力，极大提高算子开发效率。 调试流程如下：

1. CPU侧验证：使用ICPU_RUN_KF宏在CPU上运行核函数，验证逻辑正确性

2. NPU侧验证：使用<<<>>>内核调用符在NPU上运行，验证硬件兼容性

3. 精度对比：与CPU参考实现进行结果对比，确保数值精度

4. 性能分析：使用性能分析工具定位性能瓶颈

4.3 常见问题与解决方案

表1：Ascend C算子开发常见问题及解决方案

五、训练营参与指南与学习建议

5.1 学习路线规划

针对0基础开发者，建议按照以下路线学习：

1. 基础阶段（第1-2周）：学习C/C++基础，理解昇腾架构和CANN框架

2. 入门阶段（第3-4周）：掌握Ascend C基本语法和矢量编程模型

3. 进阶阶段（第5-6周）：学习矩阵编程、融合算子开发等高级技术

4. 实战阶段（第7-8周）：完成训练营实操任务，准备认证考试

5.2 参与策略与获奖机会

完成Ascend C算子中级认证和实操挑战，即可领取结业证书。 为了最大化获奖机会，建议：

• 每周按时参加直播课程并完成课后任务

• 积极参与社区讨论，分享学习心得

• 挑战高难度实操任务，展示创新思维

• 组建学习小组，互相帮助共同进步

六、结语与展望

2025昇腾CANN训练营第二季为AI开发者提供了难得的学习机会，通过系统化的课程体系和实战项目，帮助开发者快速掌握Ascend C算子开发技术。 随着昇腾生态的不断发展，掌握底层算子开发能力将成为AI工程师的核心竞争力。

本文详细介绍了Ascend C算子开发的技术体系，从基础概念到实战代码，为0基础开发者提供了完整的学习路径。通过参与训练营，开发者不仅能获得技术提升，还能赢取丰厚奖品，更重要的是能够加入昇腾开发者社区，与行业专家共同成长。

未来，随着CANN架构的持续演进和昇腾处理器性能的不断提升，Ascend C将在AI算子开发领域发挥更加重要的作用。建议开发者持续关注昇腾社区动态，积极参与开源项目，共同推动中国AI基础软件生态的发展。