CANN训练营实战指南：从算子分析到核函数定义的完整开发流程

CANN训练营实战指南：从算子分析到核函数定义的完整开发流程

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，即可领取精美证书，完成社区任务更有机会赢取华为手机，平板、开发板等大奖。 本次训练营依托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。

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摘要

本文详细解析昇腾CANN训练营中Ascend C算子开发的完整流程，从算子分析到核函数定义，再到实现与验证。通过系统化的步骤分解和实战代码示例，帮助开发者掌握昇腾AI处理器自定义算子开发的核心技能，为参与CANN训练营和获得Ascend C算子中级认证打下坚实基础。

1. Ascend C算子开发概述

1.1 Ascend C技术背景

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。 作为昇腾AI处理器的核心开发工具，Ascend C为开发者提供了从基础到高阶的完整API体系，使得开发者能够充分发挥昇腾硬件的计算性能。

1.2 算子开发完整流程

Ascend C算子开发遵循一套标准化流程，主要包括以下几个关键环节：

• 算子分析：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。
• 核函数定义：定义Ascend C算子入口函数，确定函数原型和参数。
• 算子类实现：根据矢量编程或矩阵编程范式实现算子类的具体逻辑。
• 编译部署：将算子代码编译为可在昇腾设备上运行的格式。
• 调试验证：通过孪生调试等技术验证算子功能正确性。

这个流程确保了算子开发的系统性和可维护性，是CANN训练营重点教授的核心内容。

2. 算子分析阶段

2.1 算子需求分析

在开始编码前，必须对目标算子进行深入分析。以Add算子为例，其数学表达式为z = x + y，其中x和y为输入张量，z为输出张量。 算子分析需要明确以下关键点：

• 输入输出规格：数据类型、形状、排布格式
• 计算逻辑：数学公式、算法复杂度、性能瓶颈
• 硬件特性：昇腾AI处理器的计算单元特性、内存访问模式
• 接口选择：基础API还是高阶API，矢量编程还是矩阵编程

2.2 算子规格定义

完成分析后，需要将需求转化为具体的开发规格。以下是一个典型算子规格定义表：

规格项	Add算子示例	Matmul算子示例
输入数量	2个 (x, y)	2个 (a, b)
输出数量	1个 (z)	1个 (c)
支持数据类型	float16, float32	float16
数据排布格式	ND	ND
计算公式	z = x + y	c = a × b
访存模式	顺序读写	分块读写
并行策略	元素级并行	矩阵分块并行

通过这样结构化的规格定义，开发者可以清晰地理解算子需求，为后续开发奠定基础。

3. 核函数定义阶段

3.1 核函数基础概念

核函数（Kernel Function）是Ascend C算子设备侧实现的入口。Ascend C允许用户使用C/C++函数的语法扩展来编写设备端的运行代码，用户在核函数中进行数据访问和计算。 核函数的正确定义是算子开发的关键第一步。

3.2 核函数原型设计

核函数的原型设计需要考虑输入输出参数、内存地址传递等关键要素。以下是一个Add算子的核函数定义示例：

// Add算子核函数定义
extern "C" __global__ __aicore__ void add_custom(
    __gm__ float16_t* x, 
    __gm__ float16_t* y, 
    __gm__ float16_t* z, 
    uint32_t totalElements
) {
    // 核函数实现
    KernelAdd addOp;
    addOp.Init(x, y, z, totalElements);
    addOp.Process();
}

这段代码定义了一个名为add_custom的核函数，包含三个全局内存指针参数（x, y, z）和一个元素总数参数。__global__和__aicore__关键字指定了函数在设备端的执行位置，__gm__关键字表示全局内存访问。

3.3 核函数命名规范

核函数名称可以自定义，但需要遵循一定的命名规范。例如，在Matmul算子示例中，核函数被命名为matmul_leakyrelu_custom，清晰地表达了算子功能。 良好的命名规范有助于代码的可读性和维护性。

4. 算子类实现阶段

4.1 矢量编程范式

对于元素级操作的算子（如Add、Sinh等），通常采用矢量编程范式。实现步骤包括：

1. 定义算子类：继承自Ascend C的基础类
2. 实现Init方法：初始化内存地址和计算参数
3. 实现Process方法：核心计算逻辑
4. 实现内存访问：使用Ascend C提供的内存操作API

以下是一个Sinh算子的算子类实现示例：

class KernelSinh {
public:
    __aicore__ inline KernelSinh() {}
    
    __aicore__ inline void Init(GM_ADDR x, GM_ADDR y, uint32_t totalElements) {
        this->x = x;
        this->y = y;
        this->totalElements = totalElements;
        // 初始化片上内存
        this->tile.SetBuffer(0, inputBuffer.buffer, inputBuffer.buffer_size);
        this->tile.SetBuffer(1, outputBuffer.buffer, outputBuffer.buffer_size);
    }
    
    __aicore__ inline void Process() {
        // 计算需要处理的块数
        uint32_t loopCount = totalElements / BUFFER_NUM;
        for (uint32_t i = 0; i < loopCount; i++) {
            // 从全局内存加载数据到片上内存
            DataCopy(inputBuffer, x + i * BUFFER_NUM, BUFFER_NUM);
            // 执行Sinh计算
            SinhCompute();
            // 将结果写回全局内存
            DataCopy(y + i * BUFFER_NUM, outputBuffer, BUFFER_NUM);
        }
    }
    
private:
    __aicore__ inline void SinhCompute() {
        // 获取输入和输出指针
        float16_t* src = inputBuffer.template Get<float16_t>();
        float16_t* dst = outputBuffer.template Get<float16_t>();
        // 逐元素计算Sinh
        for (uint32_t i = 0; i < BUFFER_NUM; i++) {
            dst[i] = sinh(src[i]); // sinh计算
        }
    }
    
    GM_ADDR x;            // 输入地址
    GM_ADDR y;            // 输出地址
    uint32_t totalElements; // 总元素数
    TPipe pipe;           // 数据管道
    TBuf<QuePosition::VECIN> inputBuffer;  // 输入缓冲区
    TBuf<QuePosition::VECOUT> outputBuffer; // 输出缓冲区
    Tiling<1> tile;       // 内存分片
};

这个实现展示了Sinh算子的核心逻辑，通过分块处理大张量数据，充分利用昇腾AI处理器的片上内存和计算资源。

4.2 矩阵编程范式

对于矩阵运算类算子（如Matmul），需要采用矩阵编程范式。其实现流程更加复杂，通常包括：

• 核函数定义：定义Ascend C算子入口函数。
• 算子类实现 ：根据矩阵编程范式实现算子类，调用私有成员函数CopyIn、SplitA、SplitB、Compute、Aggregate、CopyOut完成完整计算流程。

以下是一个Matmul算子的核心实现框架：

class KernelMatmul {
public:
    __aicore__ inline KernelMatmul() {}
    
    __aicore__ inline void Init(GM_ADDR a, GM_ADDR b, GM_ADDR c, 
                               uint32_t m, uint32_t n, uint32_t k) {
        // 初始化矩阵维度和内存地址
        this->a = a; this->b = b; this->c = c;
        this->m = m; this->n = n; this->k = k;
        
        // 初始化片上内存
        this->tiling.SetBuffer(0, aLocal.buffer, aLocal.buffer_size);
        this->tiling.SetBuffer(1, bLocal.buffer, bLocal.buffer_size);
        this->tiling.SetBuffer(2, cLocal.buffer, cLocal.buffer_size);
    }
    
    __aicore__ inline void Process() {
        // 矩阵乘法分块计算
        for (uint32_t i = 0; i < m; i += BLOCK_SIZE) {
            for (uint32_t j = 0; j < n; j += BLOCK_SIZE) {
                // 加载A矩阵块
                CopyInA(i, j);
                // 加载B矩阵块
                CopyInB(i, j);
                // 计算分块结果
                ComputeBlock();
                // 聚合结果
                AggregateResult();
                // 写回C矩阵
                CopyOutC(i, j);
            }
        }
    }
    
private:
    __aicore__ inline void CopyInA(uint32_t i, uint32_t j) {
        // 从全局内存加载A矩阵到片上内存
        // 实现矩阵分块加载逻辑
    }
    
    __aicore__ inline void CopyInB(uint32_t i, uint32_t j) {
        // 从全局内存加载B矩阵到片上内存
    }
    
    __aicore__ inline void ComputeBlock() {
        // 执行矩阵乘法核心计算
        // 利用昇腾AI处理器的矩阵计算单元
    }
    
    __aicore__ inline void AggregateResult() {
        // 聚合分块计算结果
    }
    
    __aicore__ inline void CopyOutC(uint32_t i, uint32_t j) {
        // 将计算结果写回全局内存
    }
    
    // 成员变量定义
    GM_ADDR a, b, c;
    uint32_t m, n, k;
    Tiling<3> tiling;
    // 其他缓冲区定义...
};

矩阵乘法的实现需要考虑数据分块、内存访问优化、计算单元利用率等多个维度，是CANN训练营中的高阶内容。

5. 算子开发完整流程图

graph TD
    A[算子需求分析] --> B[算子规格定义]
    B --> C[核函数原型设计]
    C --> D[算子类实现]
    D --> E[内存访问优化]
    E --> F[编译部署]
    F --> G[功能验证]
    G --> H[性能调优]
    H --> I[文档编写]
    
    subgraph 算子分析阶段
        A
        B
    end
    
    subgraph 核函数定义阶段
        C
    end
    
    subgraph 算子实现阶段
        D
        E
    end
    
    subgraph 部署验证阶段
        F
        G
        H
        I
    end

上图展示了Ascend C算子开发的完整流程，从需求分析到最终部署，每个阶段都有其特定的技术要求和最佳实践。参与CANN训练营的开发者需要系统掌握这一完整流程。

6. 实战案例：Add算子完整实现

6.1 项目结构设计

一个完整的Ascend C算子项目通常包含以下文件结构：

add_operator/
├── CMakeLists.txt          # 编译配置文件
├── src/
│   ├── add_custom.cpp      # 核函数实现
│   └── kernel_add.cpp      # 算子类实现
├── include/
│   └── kernel_add.h        # 算子类头文件
├── test/
│   └── test_add.py         # Python测试脚本
└── build/                  # 编译输出目录

6.2 完整代码实现

以下是Add算子的核心实现代码：

// src/add_custom.cpp
#include "kernel_add.h"

// 核函数定义
extern "C" __global__ __aicore__ void add_custom(
    __gm__ float16_t* x, 
    __gm__ float16_t* y, 
    __gm__ float16_t* z, 
    uint32_t totalElements
) {
    KernelAdd addOp;
    addOp.Init(x, y, z, totalElements);
    addOp.Process();
}

// include/kernel_add.h
#ifndef KERNEL_ADD_H
#define KERNEL_ADD_H

#include "ascendc.h"
#include "common.h"

using namespace AscendC;

constexpr uint32_t BUFFER_NUM = 128; // 每次处理128个元素
constexpr uint32_t BUFFER_SIZE = BUFFER_NUM * sizeof(float16_t);

class KernelAdd {
public:
    __aicore__ inline KernelAdd() {}
    __aicore__ inline void Init(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z, uint32_t totalElements);
    __aicore__ inline void Process();
    
private:
    __aicore__ inline void AddCompute();
    
    GM_ADDR x_;
    GM_ADDR y_;
    GM_ADDR z_;
    uint32_t totalElements_;
    TPipe pipe_;
    TBuf<QuePosition::VECIN> inQueueX_;
    TBuf<QuePosition::VECIN> inQueueY_;
    TBuf<QuePosition::VECOUT> outQueue_;
    Tiling<3> tiling_;
};

#endif // KERNEL_ADD_H

// src/kernel_add.cpp
#include "kernel_add.h"

__aicore__ inline void KernelAdd::Init(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z, uint32_t totalElements) {
    x_ = x;
    y_ = y;
    z_ = z;
    totalElements_ = totalElements;
    
    // 设置内存分片
    tiling_.SetGlobalBuffer(0, x_, totalElements_ * sizeof(float16_t));
    tiling_.SetGlobalBuffer(1, y_, totalElements_ * sizeof(float16_t));
    tiling_.SetGlobalBuffer(2, z_, totalElements_ * sizeof(float16_t));
    
    // 设置片上内存
    pipe_.InitBuffer(inQueueX_, 1, BUFFER_SIZE);
    pipe_.InitBuffer(inQueueY_, 1, BUFFER_SIZE);
    pipe_.InitBuffer(outQueue_, 1, BUFFER_SIZE);
}

__aicore__ inline void KernelAdd::Process() {
    uint32_t loopCount = totalElements_ / BUFFER_NUM;
    
    for (uint32_t i = 0; i < loopCount; i++) {
        // 从全局内存加载数据
        pipe_.RecvTensor(inQueueX_, x_ + i * BUFFER_NUM, BUFFER_NUM, 0);
        pipe_.RecvTensor(inQueueY_, y_ + i * BUFFER_NUM, BUFFER_NUM, 1);
        
        // 执行计算
        AddCompute();
        
        // 将结果写回全局内存
        pipe_.SendTensor(z_ + i * BUFFER_NUM, outQueue_, BUFFER_NUM, 2);
    }
}

__aicore__ inline void KernelAdd::AddCompute() {
    // 获取输入数据指针
    float16_t* srcX = inQueueX_.GetData();
    float16_t* srcY = inQueueY_.GetData();
    float16_t* dst = outQueue_.GetData();
    
    // 逐元素执行加法运算
    for (uint32_t i = 0; i < BUFFER_NUM; i++) {
        dst[i] = srcX[i] + srcY[i];
    }
}

这个完整实现展示了Add算子的核心逻辑，包括内存管理、数据加载、计算执行和结果回写等关键环节。

6.3 编译与部署

算子开发完成后，需要通过CANN提供的编译工具链进行编译部署。典型的编译命令如下：

# 创建编译目录
mkdir -p build && cd build

# 配置CMake
cmake .. -DCANN_PACKAGE_PATH=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest

# 编译算子
make -j8

# 部署算子
cp libadd_custom.so /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/opp/op_impl/built-in/ai_core/tbe/op_lib/

编译成功后，算子就可以在昇腾AI处理器上运行了。CANN训练营提供了完整的开发环境和免费算力，帮助开发者顺利完成这一过程。

7. 调试与验证技巧

7.1 孪生调试技术

Ascend C提供了强大的孪生调试功能，可以在CPU上模拟设备端的执行行为。使用ICPU_RUN_KF CPU调测宏可以完成算子核函数CPU侧调试，极大提高了开发效率。 以下是调试示例：

// 启用CPU调试模式
#define ICPU_RUN_KF

#ifdef ICPU_RUN_KF
#include "icpu_run_kf.h"
#endif

// 在main函数中调用核函数
int main() {
    // 初始化测试数据
    float16_t x[256], y[256], z[256];
    // 填充测试数据...
    
    // 调用核函数
    add_custom(x, y, z, 256);
    
    // 验证结果
    for (int i = 0; i < 256; i++) {
        if (fabs(z[i] - (x[i] + y[i])) > 1e-3) {
            printf("Error at index %d: expected %f, got %f\n", 
                   i, x[i] + y[i], z[i]);
            return -1;
        }
    }
    printf("All tests passed!\n");
    return 0;
}

7.2 性能分析工具

CANN提供了丰富的性能分析工具，帮助开发者优化算子性能。关键指标包括：

• 计算效率：计算单元利用率
• 内存带宽：数据加载/存储效率
• 并行度：任务并行执行程度
• 延迟：单次计算耗时

通过系统化的性能分析和优化，开发者可以将算子性能提升到接近硬件极限的水平，这也是CANN训练营的重要教学内容。

8. CANN训练营学习建议

8.1 学习路径规划

参与2025年昇腾CANN训练营第二季的开发者，建议按照以下路径学习：

1. 0基础入门系列：掌握Ascend C基础语法和编程模型
2. 码力全开特辑：挑战复杂算子开发任务
3. 开发者案例：学习实际项目中的最佳实践
4. 中级认证准备：系统复习核心知识点

8.2 实战经验分享

根据往期训练营学员的经验，以下几点对成功完成学习目标至关重要：

• 动手实践：每个知识点都要通过编码验证
• 社区参与：积极参与社区讨论，解决疑难问题
• 文档精读：深入理解CANN官方文档，掌握核心概念
• 性能优化：不仅实现功能，更要追求高性能

9. 总结与展望

本文详细介绍了CANN训练营中Ascend C算子开发的完整流程，从算子分析到核函数定义，再到具体实现和验证。通过系统化的步骤分解和实战代码示例，开发者可以全面掌握昇腾AI处理器自定义算子开发的核心技能。

昇腾CANN训练营为开发者提供了高质量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。 通过参与训练营，完成Ascend C算子中级认证，开发者不仅可以获得专业认证证书，还有机会赢取华为手机、平板、开发板等丰厚奖品。

随着AI技术的快速发展，掌握底层算子开发技能将成为AI工程师的核心竞争力。昇腾CANN通过开源开放的全场景能力，为开发者提供了广阔的创新空间。我们期待更多开发者加入2025年昇腾CANN训练营第二季，共同构筑昇腾AI算力新生态。

参考资料

标签

#AscendC #CANN训练营 #算子开发 #昇腾AI #AI加速 #深度学习 #华为昇腾 #高性能计算