深入解析华为CANN Matmul算子：从数据流到高性能实现

深入解析华为CANN Matmul算子：从数据流到高性能实现

在深度学习计算中，矩阵乘法（Matmul）是核心算子之一，也是AI计算加速性能的关键瓶颈。华为CANN（Compute Architecture for Neural Networks）提供了高效的Matmul算子实现，通过合理的数据布局、分块（Tiling）和多核并行策略，实现了在Ascend AI处理器上的高性能矩阵乘计算。本文将全面解析CANN Matmul算子的设计理念、数据流、分块策略以及高阶API使用方法。

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一、Matmul矩阵乘法基础

矩阵乘法的基本计算公式为：

C = A \\cdot B + \\text{bias}

其中：

• A：左矩阵，形状 ([M, K])
• B：右矩阵，形状 ([K, N])
• C：输出矩阵，形状 ([M, N])
• bias：偏置矩阵，形状 ([1, N])，对C矩阵每行进行偏置加法

在实际硬件上，为了保证计算效率，CANN对矩阵乘法引入了多级缓存逻辑，类似于CPU的多级缓存体系，以减少数据搬运时间并提升算子吞吐。

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二、Matmul数据流设计

矩阵乘法的性能优化核心在于数据在存储层级间的高效流转。CANN将矩阵和偏置的存储逻辑分为多个层级：

存储位置	功能	类比CPU缓存
A1/B1/C1	存放整块矩阵或Bias	L2缓存
A2/B2/C2	存放分块矩阵或Bias	L1缓存
CO1	存放小块计算结果	Cube Out
CO2	存放整块计算结果	Cube Out
VECCALC	临时计算变量	寄存器级缓存

数据搬运流程示例：

• A矩阵：GM → A1 → A2 → 参与Cube计算
• B矩阵：GM → B1 → B2 → 参与Cube计算
• 计算结果：CO1 → CO2 → GM/VECIN输出

这种分层设计允许在大规模矩阵计算中，通过缓存减少GM访问次数，从而大幅提升计算效率。

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三、矩阵数据格式：ND与NZ

在AI Core上，矩阵数据格式对性能影响显著。CANN支持以下主要数据格式：

1. ND（Normal Data）
   普通N维张量格式，数据按行优先或列优先线性存储。
2. NZ（分形格式）
   为适配Cube计算单元的高性能计算，NZ格式将矩阵拆分为多个小块（分形），并进行列优先和行优先的交错排列。

例如，一个4×4矩阵在2×2分形格式下：

• ND: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15
• NZ: 0,1,4,5,8,9,12,13,2,3,6,7,10,11,14,15

这种排列保证了Cube计算单元在分块计算时的高吞吐和对齐效率。

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四、数据分块（Tiling）与多核计算

为了充分利用Ascend AI处理器的多核架构，CANN将矩阵分为多核切分 和核内切分两层策略：

4.1 多核切分

• A矩阵 沿M轴分块，每块大小为singleCoreM × K
• B矩阵 沿N轴分块，每块大小为K × singleCoreN
• C矩阵 每个核输出对应singleCoreM × singleCoreN的结果分块

例如，在8核计算下，A矩阵可分为4块，B矩阵分为2块，每个核心处理特定分块，完成局部计算后累加到C矩阵。

4.2 核内切分

Local Memory（LM）容量有限，不能一次性加载整个矩阵。核内切分将单核处理的矩阵再分为：

• baseM / baseN / baseK：分别沿M/N/K轴切分，用于逐块搬运计算
• 迭代策略（iterateOrder）：定义C矩阵分块叠加顺序，可灵活设置先M后N或先N后M

通过多级切分，CANN可以在保证内存可控的同时，实现高效的矩阵乘累加。

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五、Matmul算子实现流程

5.1 Host侧Tiling设置

开发者通过CANN高阶API可快速完成矩阵乘操作。主要步骤包括：

1. 创建Platform对象与Tiling对象

   auto ascendcPlatform = platform_ascendc::PlatformAscendC(context->GetPlatformInfo());
   matmul_tiling::MatmulApiTiling cubeTiling(ascendcPlatform);

2. 设置矩阵数据类型、存储位置与格式

   cubeTiling.SetAType(AscendC::TPosition::GM, CubeFormat::ND, DT_FLOAT16);
   cubeTiling.SetBType(AscendC::TPosition::GM, CubeFormat::ND, DT_FLOAT16);
   cubeTiling.SetCType(AscendC::TPosition::GM, CubeFormat::ND, DT_FLOAT);
   cubeTiling.SetBiasType(AscendC::TPosition::GM, CubeFormat::ND, DT_FLOAT);

3. 设置矩阵shape信息

   包括原始形状（M,N,K）和可用Buffer空间

4. 获取Tiling参数并序列化

   高阶API会计算合理的切分策略与缓冲区分配方案

5.2 Kernel侧矩阵计算

• Matmul对象创建

  typedef AscendC::MatmulType<AscendC::TPosition::GM, CubeFormat::ND, half> aType;
  AscendC::Matmul<aType, bType, cType, biasType> mm;

• 初始化与设置workspace

  系统workspace由框架申请，开发者需确保workspace空间设置正确。

• 加载矩阵与Bias

  mm.SetTensorA(gm_a);
  mm.SetTensorB(gm_b);
  mm.SetBias(gm_bias);

• 执行矩阵乘操作

  可选择迭代方式（Iterate）或一次性完成（IterateAll）：

  while (mm.Iterate()) {
      mm.GetTensorC(gm_c);
  }
  // 或
  mm.IterateAll(gm_c);

• 结束计算

  mm.End();

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六、Shape与格式的灵活控制

在Host和Kernel两端，CANN支持对矩阵Shape和分块参数进行灵活配置：

参数	用途
orgShape	原始矩阵M,N,K
singleCoreShape	单核处理矩阵分块尺寸
baseShape	核内切分基本块尺寸
singleShape	实际参与计算的分块尺寸

此外，CANN支持ND、NZ和ND_ALIGN三种数据格式，开发者可根据计算场景选择合适的数据布局，以优化对齐和访问效率。

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七、总结

华为CANN的Matmul算子通过多级缓存逻辑、分形数据格式、Tiling策略以及高阶API封装，实现了在Ascend AI处理器上的高性能矩阵乘计算。核心设计亮点包括：

1. 数据流优化：通过A1/B1缓存和A2/B2小块缓存减少搬运等待
2. 多核与核内切分：充分利用硬件并行能力，适配不同矩阵规模
3. 数据格式适配：ND与NZ格式提升Cube计算吞吐
4. 高阶API封装：简化Tiling参数计算和算子调用，开发者可快速上手

掌握CANN Matmul算子的原理与实现方法，是深度优化深度学习模型性能的关键步骤。通过合理的数据分块和并行策略，可以在Ascend AI处理器上实现极高的计算效率，为大规模模型训练和推理提供坚实基础。

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