本文基于CANN开源社区的catlass仓库进行技术解读
- CANN组织链接：https://atomgit.com/cann
- 仓库链接：https://atomgit.com/cann/catlass
前言
在高性能计算领域，矩阵乘法是最核心的基础运算。无论是深度学习中的全连接层、卷积层，还是科学计算中的线性代数求解，都大量依赖矩阵乘法。NVIDIA推出的CUTLASS（CUDA Templates for Linear Algebra Subroutines）以其模板化、高性能的设计著称，而CANN生态中的catlass正是面向AscendNPU的对标之作。
第一次接触catlass时，我就被它的设计理念所吸引------通过C++模板技术将高性能计算与灵活性完美结合。今天就来深入解读这个项目，看看华为是如何在Ascend平台上实现高效的矩阵运算库的。
项目定位
catlass的名字很有意思，cat(C和AT的组合，暗指Ascend Template)+lass(与CUTLASS呼应)。它是CANN提供的算子模板库，专注于NPU上高性能矩阵乘及其相关融合计算的实现。
硬件抽象
catlass模板库
应用层
ops-transformer
ops-nn
自定义算子
GEMM模板
融合GEMM模板
分块策略模板
内存访问模板
Cube Unit封装
Vector Unit封装
Buffer管理
catlass的核心价值在于：
- 性能：接近硬件理论峰值的矩阵运算性能
- 灵活性：通过模板参数定制各种矩阵运算变体
- 可组合性：支持与激活函数、归一化等算子融合
- 易用性：隐藏底层硬件细节，降低开发门槛
核心技术解析
1. GEMM计算模型
GEMM（General Matrix Multiply）是catlass的核心计算模式：
C = α * A × B + β * C看似简单的公式，要在NPU上高效实现却需要大量优化工作。catlass采用分层分块的计算策略：
Core Level
Block Level
Global Level
完整矩阵A\nM×K
完整矩阵B\nK×N
结果矩阵C\nM×N
A Block\nBM×BK
B Block\nBK×BN
C Block\nBM×BN
A Tile\nTM×TK
B Tile\nTK×TN
C Tile\nTM×TN
这种多级分块策略的目的是：
- Global Level：将大矩阵划分给多个AI Core并行处理
- Block Level：每个AI Core处理的子矩阵，适配L1 Buffer大小
- Core Level：Cube Unit一次计算的数据块，适配L0 Buffer
2. 模板化设计
catlass最大的特点是模板化设计。通过C++模板参数，开发者可以灵活配置：
cpp
// catlass GEMM模板示例
template<
typename TA, // A矩阵数据类型
typename TB, // B矩阵数据类型
typename TC, // C矩阵数据类型
int BM, // Block M维度
int BN, // Block N维度
int BK, // Block K维度
typename LayoutA, // A矩阵布局
typename LayoutB, // B矩阵布局
typename Epilogue // 后处理操作
>
class GemmOperation {
// ... 实现细节
};这种设计的优势：
- 编译期优化：很多参数在编译时确定，消除运行时开销
- 代码复用：核心逻辑一份，通过模板实例化适配各种场景
- 性能调优：针对不同shape可以选择不同的分块参数
3. AscendCube Unit最佳实践
在Ascend达芬奇架构中，Cube Unit是矩阵运算的核心。catlass的设计充分考虑了Cube Unit的特性：
计算粒度对齐
Cube Unit对矩阵维度有特定的对齐要求，例如：
- FP16：16 × 16 × 16 的基本计算块
- INT8：32 × 32 × 16 的基本计算块
catlass会自动处理维度对齐，对于非对齐的矩阵维度进行padding或splitting。
流水线设计
Cube Unit L0 Buffer L1 Buffer L2 Cache Cube Unit L0 Buffer L1 Buffer L2 Cache 流水线重叠 Load A[0], B[0] Transfer A[0], B[0] Compute A[0]×B[0] Load A[1], B[1] Transfer A[1], B[1] Result[0] Compute A[1]×B[1]
通过double buffer技术，catlass实现了数据加载与计算的重叠，最大化硬件利用率。
4. 融合计算支持
矩阵乘法之后往往需要后续处理，如加偏置、激活函数等。catlass通过Epilogue机制支持灵活的融合计算：
cpp
// 融合ReLU激活的GEMM
using GemmWithReLU = GemmOperation<
half, // TA
half, // TB
half, // TC
64, 64, 32, // Block sizes
RowMajor, // LayoutA
ColMajor, // LayoutB
EpilogueReLU // 后处理：ReLU激活
>;常见的Epilogue类型包括：
| Epilogue | 功能 |
|---|---|
| EpilogueLinear | 线性缩放 αC + β |
| EpilogueBias | 加偏置 C + bias |
| EpilogueReLU | ReLU激活 max(0, C) |
| EpilogueGELU | GELU激活 |
| EpilogueSoftmax | Softmax归一化 |
融合计算避免了中间结果写回HBM再读取的开销，是性能优化的重要手段。
使用方法指南
编译环境准备
catlass依赖CANN开发环境，编译前需要：
bash
# 配置CANN环境变量
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
# 克隆仓库
git clone https://atomgit.com/cann/catlass.git
cd catlass
# 编译
mkdir build && cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make -j8基础使用示例
以下是一个简单的GEMM调用示例：
cpp
#include <catlass/gemm.h>
void example_gemm() {
// 定义矩阵维度
const int M = 1024;
const int N = 1024;
const int K = 512;
// 分配设备内存
half *d_A, *d_B, *d_C;
aclrtMalloc(&d_A, M * K * sizeof(half));
aclrtMalloc(&d_B, K * N * sizeof(half));
aclrtMalloc(&d_C, M * N * sizeof(half));
// 配置GEMM
using Gemm = catlass::Gemm<
half, half, half,
catlass::layout::RowMajor,
catlass::layout::ColMajor,
catlass::layout::RowMajor
>;
Gemm::Arguments args{
{M, N, K},
{d_A, K}, // A矩阵及leading dimension
{d_B, N}, // B矩阵
{d_C, N}, // C矩阵
{d_C, N}, // D矩阵（输出）
{1.0f, 0.0f} // alpha, beta
};
// 执行计算
Gemm gemm;
gemm(args, stream);
aclrtSynchronizeStream(stream);
}性能调优指南
选择合适的模板参数对性能至关重要：
1. Block Size选择
Block Size决定了单个AI Core处理的数据量，需要考虑：
- L1 Buffer容量限制（通常512KB-1MB）
- AI Core数量（并行度）
- 矩阵形状（方阵vs细长矩阵）
经验法则：
- 大方阵：BM=BN=128或256
- 细长矩阵：调整BM或BN适应短边
2. 数据布局选择
AscendNPU对特定布局有加速支持：
- 通用场景：RowMajor/ColMajor
- 高性能场景：FractalZ格式
3. 融合程度选择
融合越多的操作，性能提升越明显，但需要注意：
- 确保所有融合操作都被支持
- 复杂融合可能增加开发难度
与CUTLASS的对比
作为NVIDIA CUTLASS的对标产品，catlass在设计理念上有继承也有创新：
| 方面 | CUTLASS | catlass |
|---|---|---|
| 目标硬件 | NVIDIA GPU | AscendNPU |
| 编程模型 | CUDA | Ascend C |
| 模板设计 | C++ Templates | 类似设计 |
| 计算核心 | Tensor Core | Cube Unit |
| 调度单元 | Block/Warp/Thread | AI Core/Task |
| 成熟度 | 非常成熟 | 持续完善中 |
对于熟悉CUTLASS的开发者，迁移到catlass的学习成本相对较低，主要需要了解Ascend硬件的特性差异。
典型应用场景
catlass在以下场景中表现出色：
1. 大模型推理
大语言模型（LLM）的核心计算就是大量的矩阵乘法。catlass为ops-transformer提供了底层的GEMM实现：
Attention\nQ×K^T×V
catlass GEMM
FFN\nLinear×2
Embedding\nLUT→Dense
2. 模型训练
训练过程中的前向传播和反向传播都涉及大量GEMM：
- 前向：激活值计算
- 反向：梯度计算、权重更新
catlass支持FP32、FP16、BF16等训练常用精度。
3. 科学计算
除AI场景外，catlass也可用于通用矩阵运算，如：
- 稠密线性方程组求解
- 矩阵分解
- 数值模拟
代码结构解读
catlass的代码组织清晰，主要结构如下：
catlass/
├── include/catlass/
│ ├── gemm/ # GEMM主要实现
│ │ ├── device/ # 设备级接口
│ │ ├── kernel/ # Kernel实现
│ │ └── epilogue/ # 后处理模块
│ ├── layout/ # 内存布局定义
│ ├── tile_iterator/ # 分块迭代器
│ └── util/ # 工具类
├── src/ # 源文件
├── tests/ # 测试用例
├── benchmarks/ # 性能测试
└── examples/ # 使用示例性能数据参考
根据官方benchmark和社区反馈，catlass在主流shape下的性能表现：
| 矩阵规模 | 精度 | 性能(TFLOPS) | 硬件利用率 |
|---|---|---|---|
| 4096×4096×4096 | FP16 | ~280 | ~85% |
| 8192×8192×8192 | FP16 | ~310 | ~90% |
| 1024×1024×4096 | FP16 | ~200 | ~60% |
| 4096×4096×4096 | INT8 | ~500 | ~80% |
测试环境：Ascend910B，数据仅供参考
从数据可以看出，catlass在规则的大方阵场景能够接近硬件理论峰值，在细长矩阵场景效率有所下降（这也是业界普遍现象）。
常见问题解答
Q1：catlass和ops-nn中的MatMul有什么关系？
catlass是底层模板库，提供高度定制化的GEMM实现；ops-nn中的MatMul通常会调用catlass来完成实际计算，并封装成更易用的接口。
Q2：什么时候需要直接使用catlass？
当你需要：
- 特殊的分块策略
- 非标准的融合计算
- 极致的性能优化
- 开发自定义算子
普通场景直接使用ops-nn即可。
Q3：如何选择最优的模板参数？
建议流程：
- 从推荐参数开始
- 使用benchmark工具测试
- 根据profiling结果调整
- 多组参数对比选优
总结与展望
catlass作为CANN生态中的核心模板库，为Ascend平台提供了高性能、高灵活性的矩阵运算支持。其模板化的设计理念既保证了性能，又提供了良好的可扩展性。
对于深入参与Ascend生态建设的开发者，理解catlass的设计思想和使用方法非常有价值。它不仅是ops-transformer等上层项目的基础，也是自定义高性能算子的利器。
展望未来，随着Ascend硬件的持续升级，catlass也将不断演进，支持更多的精度类型、更丰富的融合模式、更智能的自动调优能力。
参考资料
- catlass仓库：https://atomgit.com/cann/catlass
- NVIDIA CUTLASS项目：https://github.com/NVIDIA/cutlass
- 达芬奇架构技术文档
- Ascend C编程指南
本文基于catlass仓库公开信息撰写，如有技术问题欢迎交流讨论。