基于ATVC模板库的Ascend C Vector算子快速开发指南

基于ATVC模板库的Ascend C Vector算子快速开发指南

引言

在AI加速器开发中，Vector算子的开发占据了相当大的工作量。传统的Ascend C算子开发需要开发者深入了解硬件架构、手动管理内存层次、编写大量重复代码。CANN开源社区推出的ATVC（Ascend C Templates for Vector Compute）模板库，为Vector算子开发提供了高效的模板化解决方案。

ATVC概述

ATVC是为基于Ascend C开发的典型Vector算子封装的一系列模板头文件的集合，可帮助用户快速开发典型Vector算子。该模板库将常用的Vector计算模式抽象为可复用的模板组件，使开发者能够像搭积木一样组装高性能算子。

核心优势

• 极简开发体验：大幅减少样板代码，专注于核心算法逻辑
• 高性能保证：模板经过深度优化，充分利用Vector计算单元
• 类型安全：基于C++模板，编译期类型检查
• 易于扩展：支持自定义算子模板开发
• 完整覆盖：涵盖常用的Vector计算算子类型

技术架构

模板层次结构

ATVC采用分层模板设计：

ATVC模板库
├── 基础类型模板
│   ├── 数据类型定义
│   ├── 形状描述模板
│   └── 内存布局模板
├── 计算模板
│   ├── 算术运算模板
│   ├── 逻辑运算模板
│   └── 数学函数模板
├── 内存操作模板
│   ├── 数据搬运模板
│   ├── 数据重排模板
│   └── 缓冲区管理模板
└── 融合算子模板
    ├── 元素级融合模板
    ├── 归约融合模板
    └── 复杂融合模板

设计模式

ATVC采用多种设计模式确保代码的高效性和可维护性：

• 策略模式：支持不同的计算策略选择
• 模板方法模式：定义算法骨架，子步骤可定制
• CRTP（奇异递归模板模式）：实现编译期多态

快速入门

环境准备

# 安装必要的开发环境
sudo apt install cmake g++ python3

# 下载ATVC模板库
git clone https://atomgit.com/cann/atvc.git
cd atvc

# 配置CANN环境变量
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

基础算子开发

1. 简单元素级算子

/**
 * @file relu_op.cpp
 * @brief 基于ATVC的ReLU算子实现
 */

#include "atvc/atvc_core.h"
#include "atvc/operators/atvc_elementwise.h"

using namespace atvc;

template<typename T, typename Context>
class ReluOp {
public:
    using DataType = T;
    static constexpr int32_t BUFFER_NUM = 1;

    // 核心计算函数
    __aicore__ inline void Process(Context& ctx) {
        // 使用ATVC元素级操作模板
        ElementwiseOp<UnaryOp::RELU, T>()(
            ctx,
            input_tensor_,
            output_tensor_,
            total_length_
        );
    }

private:
    Tensor input_tensor_;
    Tensor output_tensor_;
    int32_t total_length_;

public:
    // 初始化函数
    __aicore__ inline void Init(Context& ctx,
                                GlobalTensor* input_gm,
                                GlobalTensor* output_gm,
                                int32_t total_length) {
        input_tensor_ = ctx.AllocTensor(input_gm);
        output_tensor_ = ctx.AllocTensor(output_gm);
        total_length_ = total_length;

        // 使用ATVC的数据搬运模板
        DataCopyOp<T>()(ctx, input_tensor_, *input_gm, total_length);
    }

    // 完成函数
    __aicore__ inline void Finish(Context& ctx) {
        DataCopyOp<T>()(ctx, output_tensor_, output_tensor_, total_length_);
        ctx.FreeTensor(input_tensor_);
        ctx.FreeTensor(output_tensor_);
    }
};

// 外部调用接口
extern "C" __global__ __aicore__ void relu_op(GM_ADDR input,
                                               GM_ADDR output,
                                               uint32_t total_length) {
    using DataType = half;
    using Context = AscendC::Context<DataType>;

    Context ctx;
    ctx.Init();

    ReluOp<DataType, Context> op;
    op.Init(ctx, input, output, total_length);
    op.Process(ctx);
    op.Finish(ctx);
}

2. 二元运算算子

/**
 * @file add_op.cpp
 * @brief 基于ATVC的加法算子实现
 */

#include "atvc/atvc_core.h"
#include "atvc/operators/atvc_binary.h"

using namespace atvc;

template<typename T, typename Context>
class AddOp {
public:
    using DataType = T;

    __aicore__ inline void Process(Context& ctx) {
        // 使用ATVC二元操作模板
        BinaryOp<BinaryOpCode::ADD, T>()(
            ctx,
            lhs_tensor_,
            rhs_tensor_,
            output_tensor_,
            total_length_
        );
    }

private:
    Tensor lhs_tensor_;
    Tensor rhs_tensor_;
    Tensor output_tensor_;
    int32_t total_length_;

public:
    __aicore__ inline void Init(Context& ctx,
                                GlobalTensor* lhs_gm,
                                GlobalTensor* rhs_gm,
                                GlobalTensor* output_gm,
                                int32_t total_length) {
        lhs_tensor_ = ctx.AllocTensor(lhs_gm);
        rhs_tensor_ = ctx.AllocTensor(rhs_gm);
        output_tensor_ = ctx.AllocTensor(output_gm);
        total_length_ = total_length;
    }
};

高级算子开发

1. 归约算子

/**
 * @file reduce_sum_op.cpp
 * @brief 基于ATVC的归约求和算子
 */

#include "atvc/atvc_core.h"
#include "atvc/operators/atvc_reduce.h"

using namespace atvc;

template<typename T, typename Context>
class ReduceSumOp {
public:
    using DataType = T;
    using AccType = float;  // 累加器类型，防止溢出

    __aicore__ inline void Process(Context& ctx) {
        // 使用ATVC归约操作模板
        ReduceOp<ReduceOpCode::SUM, T, AccType>()(
            ctx,
            input_tensor_,
            output_tensor_,
            reduce_dim_,
            input_shape_
        );
    }

private:
    Tensor input_tensor_;
    Tensor output_tensor_;
    int32_t reduce_dim_;
    Shape input_shape_;
};

2. RMSNorm算子

/**
 * @file rms_norm_op.cpp
 * @brief 基于ATVC的RMS归一化算子
 * 大模型中常用的Layer Norm变体
 */

#include "atvc/atvc_core.h"
#include "atvc/operators/atvc_normalization.h"

using namespace atvc;

template<typename T, typename Context>
class RMSNormOp {
public:
    using DataType = T;
    static constexpr float EPSILON = 1e-6f;

    __aicore__ inline void Process(Context& ctx) {
        // 使用ATVC归一化模板
        auto mean_square = ElementwiseOp<UnaryOp::SQUARE, T>()(
            ctx, input_tensor_, temp_tensor_, total_length_
        );

        auto sum = ReduceOp<ReduceOpCode::SUM, T, float>()(
            ctx, temp_tensor_, partial_sum_, axis_, shape_
        );

        auto rms = ElementwiseOp<BinaryOp::MUL, T>()(
            ctx, sum_, epsilon_tensor_, rms_tensor_, 1
        );

        auto sqrt_rms = ElementwiseOp<UnaryOp::SQRT, T>()(
            ctx, rms_tensor_, sqrt_rms_tensor_, 1
        );

        // 归一化
        ElementwiseOp<BinaryOp::DIV, T>()(
            ctx, input_tensor_, sqrt_rms_tensor_, normalized_tensor_,
            total_length_
        );

        // 仿射变换
        ElementwiseOp<BinaryOp::MUL, T>()(
            ctx, normalized_tensor_, gamma_tensor_, output_tensor_,
            total_length_
        );
    }

private:
    Tensor input_tensor_;
    Tensor gamma_tensor_;
    Tensor output_tensor_;
    Tensor temp_tensor_;
    Tensor partial_sum_;
    Tensor normalized_tensor_;
    Tensor rms_tensor_;
    Tensor sqrt_rms_tensor_;
    Tensor epsilon_tensor_;

    int32_t total_length_;
    int32_t axis_;
    Shape shape_;
};

融合算子开发

ATVC最强大的特性之一是支持算子融合：

/**
 * @file fused_add_relu_op.cpp
 * @brief 融合加法和ReLU的算子
 * 展示ATVC的算子融合能力
 */

#include "atvc/atvc_core.h"
#include "atvc/operators/atvc_fusion.h"

using namespace atvc;

template<typename T, typename Context>
class FusedAddReluOp {
public:
    using DataType = T;

    __aicore__ inline void Process(Context& ctx) {
        // 使用ATVC融合模板
        // 一次kernel启动完成加法和激活
        FusedOp<
            BinaryOp<BinaryOpCode::ADD, T>,
            UnaryOp<UnaryOp::RELU, T>
        >()(ctx, lhs_, rhs_, output_, total_length_);
    }

private:
    Tensor lhs_;
    Tensor rhs_;
    Tensor output_;
    int32_t total_length_;
};

复杂算子实现示例

GEMM算子

/**
 * @file gemm_op.cpp
 * @brief 基于ATVC的通用矩阵乘法算子
 */

#include "atvc/atvc_core.h"
#include "atvc/operators/atvc_gemm.h"

using namespace atvc;

template<typename T, typename Context>
class GemmOp {
public:
    using DataType = T;

    __aicore__ inline void Process(Context& ctx) {
        // 使用ATVC的GEMM模板
        // 自动处理tiling、分块计算
        GemmScheduler<T, Context> scheduler;

        scheduler.Configure(
            M_, N_, K_,
            tile_m_, tile_n_, tile_k_
        );

        scheduler.Execute(
            ctx,
            a_tensor_, b_tensor_, c_tensor_
        );
    }

private:
    Tensor a_tensor_;  // [M, K]
    Tensor b_tensor_;  // [K, N]
    Tensor c_tensor_;  // [M, N]

    int32_t M_, N_, K_;
    int32_t tile_m_, tile_n_, tile_k_;
};

Softmax算子

/**
 * @file softmax_op.cpp
 * @brief 基于ATVC的Softmax算子实现
 */

#include "atvc/atvc_core.h"
#include "atvc/operators/atvc_activation.h"

using namespace atvc;

template<typename T, typename Context>
class SoftmaxOp {
public:
    using DataType = T;

    __aicore__ inline void Process(Context& ctx) {
        // 使用ATVC的Softmax模板
        SoftmaxScheduler<T, Context> scheduler;

        // 指定归约轴（通常是最后一维）
        scheduler.SetAxis(axis_);
        scheduler.SetStable(true);  // 使用数值稳定版本

        scheduler.Compute(
            ctx,
            input_tensor_,
            output_tensor_,
            shape_
        );
    }

private:
    Tensor input_tensor_;
    Tensor output_tensor_;
    int32_t axis_;
    Shape shape_;
};

性能优化技巧

1. 使用Counter模式

/**
 * @brief 使用ATVC Counter模式优化循环
 */
template<typename T, typename Context>
class CounterModeExample {
public:
    __aicore__ inline void Process(Context& ctx) {
        // 使用Counter模式自动处理数据量控制
        constexpr int32_t BLOCK_SIZE = 32;

        Counter<CounterMode::NORMAL> counter(
            total_length_, BLOCK_SIZE
        );

        while (counter.HasNext()) {
            auto current_count = counter.GetNextCount();

            // 处理当前block
            ProcessBlock(ctx, current_count);
        }
    }

private:
    __aicore__ inline void ProcessBlock(Context& ctx,
                                       int32_t count) {
        // 处理一个数据块
    }
};

2. 双缓冲优化

/**
 * @brief 使用ATVC双缓冲模板减少等待
 */
template<typename T, typename Context>
class DoubleBufferExample {
public:
    __aicore__ inline void Process(Context& ctx) {
        // 使用ATVC双缓冲模板
        DoubleBuffer<DataType> double_buffer;

        double_buffer.Init(ctx, buffer_size_);

        while (has_data_) {
            // 异步加载下一块数据
            auto* compute_buffer = double_buffer.GetComputeBuffer();
            auto* load_buffer = double_buffer.GetLoadBuffer();

            // 在计算当前块的同时，异步加载下一块
            ctx.EnqueueLoad(load_buffer, next_src_);
            ProcessBlock(ctx, compute_buffer);
            ctx.WaitForLoad();
        }
    }
};

3. 数据重排优化

/**
 * @brief 使用ATVC数据重排模板优化内存访问
 */
template<typename T, typename Context>
class DataReorderExample {
public:
    __aicore__ inline void Process(Context& ctx) {
        // 使用数据重排模板优化访问模式
        using ReorderPolicy =
            InterleaveReorder<T, 32, 8>;  // 交错重排策略

        DataReorder<T, ReorderPolicy> reorder;

        reorder.Process(ctx, input_, output_, size_);
    }
};

自定义模板开发

ATVC支持开发者扩展自己的模板：

/**
 * @file custom_template.h
 * @brief 自定义ATVC模板示例
 */

namespace atvc {

/**
 * @brief 自定义激活函数模板
 */
template<typename T>
class CustomActivationOp {
public:
    // Swish激活函数: x * sigmoid(x)
    template<typename Context>
    __aicore__ inline void operator()(
        Context& ctx,
        const Tensor& input,
        Tensor& output,
        int32_t length
    ) {
        // 先计算sigmoid
        ElementwiseOp<UnaryOp::SIGMOID, T>()(
            ctx, input, temp_, length
        );

        // 再计算乘法
        ElementwiseOp<BinaryOp::MUL, T>()(
            ctx, input, temp_, output, length
        );
    }

private:
    Tensor temp_;
};

/**
 * @brief 自定义融合算子模板
 */
template<typename... Ops>
class CustomFusedOp {
public:
    template<typename Context, typename... Tensors>
    __aicore__ inline void operator()(
        Context& ctx,
        Tensors&&... tensors
    ) {
        // 编译时展开所有操作
        ProcessAll<Ops...>(
            ctx,
            std::forward<Tensors>(tensors)...
        );
    }

private:
    template<typename FirstOp, typename... RestOps,
             typename Context, typename... Tensors>
    __aicore__ inline void ProcessAll(
        Context& ctx,
        Tensors&&... tensors
    ) {
        // 执行当前操作
        FirstOp()(ctx, std::forward<Tensors>(tensors)...);

        // 递归执行剩余操作
        if constexpr (sizeof...(RestOps) > 0) {
            ProcessAll<RestOps...>(
                ctx,
                std::forward<Tensors>(tensors)...
            );
        }
    }
};

}  // namespace atvc

完整应用示例

Transformer MLP层

/**
 * @file transformer_mlp.cpp
 * @brief 基于ATVC实现的Transformer MLP层
 * 展示ATVC在复杂模型组件中的应用
 */

#include "atvc/atvc_core.h"
#include "atvc/models/atvc_transformer.h"

using namespace atvc;

template<typename T, typename Context>
class TransformerMLP {
public:
    using DataType = T;

    __aicore__ inline void Forward(Context& ctx,
                                   const Tensor& input,
                                   const Tensor& w1,
                                   const Tensor& w2,
                                   Tensor& output) {
        // 第一层线性变换 + GELU激活
        Tensor hidden;
        GemmOp<T, Context>()(ctx, input, w1, hidden);

        GeluOp<T, Context>()(ctx, hidden, hidden);

        // 第二层线性变换
        GemmOp<T, Context>()(ctx, hidden, w2, output);
    }

private:
    // 使用ATVC内置的GELU实现
    template<typename X, typename Y>
    __aicore__ inline void GeluOp(Context& ctx,
                                  const X& input,
                                  Y& output) {
        // GELU = x * Phi(x)
        // Phi(x) ≈ 0.5 * (1 + tanh(√(2/π) * (x + 0.044715 * x³)))
        constexpr float SQRT_2_OVER_PI = 0.7978845608f;
        constexpr float C = 0.044715f;

        Tensor x_cube;
        ElementwiseOp<UnaryOp::MUL, T>()(ctx, input, input, x_cube);
        ElementwiseOp<BinaryOp::MUL, T>()(ctx, x_cube, C, x_cube);

        Tensor tanh_input;
        ElementwiseOp<BinaryOp::MUL, T>()(ctx, input, SQRT_2_OVER_PI, tanh_input);
        ElementwiseOp<BinaryOp::ADD, T>()(ctx, tanh_input, x_cube, tanh_input);

        Tensor phi;
        ElementwiseOp<UnaryOp::TANH, T>()(ctx, tanh_input, phi);
        ElementwiseOp<BinaryOp::ADD, T>()(ctx, phi, 1.0f, phi);
        ElementwiseOp<BinaryOp::MUL, T>()(ctx, phi, 0.5f, phi);

        ElementwiseOp<BinaryOp::MUL, T>()(ctx, input, phi, output);
    }
};

与其他方案对比

特性	ATVC	纯Ascend C	Triton
开发效率	高	低	中
代码量	少	多	中
性能	优化后高	需手动优化	中
学习曲线	平缓	陡峭	中等
扩展性	强	强	中
硬件支持	昇腾全系列	昇腾全系列	NVIDIA GPU

最佳实践

1. 优先使用内置模板：ATVC提供的模板经过充分优化，优先使用
2. 合理使用融合：将多个小算子融合为一个大算子可显著提升性能
3. 注意数据类型：合理选择float16、float32、bfloat16等数据类型
4. 利用Tile计算：对于大tensor，使用ATVC的tiling机制
5. 性能profiling：使用profiling工具找出性能瓶颈

总结

ATVC模板库为Ascend C Vector算子开发提供了高效的解决方案。通过模板化、组件化的设计思路，ATVC大大降低了算子开发的门槛，同时保证了优秀的性能表现。对于需要在昇腾平台上进行AI算子开发的开发者来说，ATVC是一个值得深入学习和使用的工具库。

随着CANN开源社区的持续发展，ATVC将不断丰富和完善，为AI开发者提供更加强大的算子开发能力。

参考资料

• CANN组织链接：https://atomgit.com/cann
• ATVC仓库链接：https://atomgit.com/cann/atvc
• Ascend C算子开发文档
• CANN训练营-算子挑战赛冠军"法宝"大揭秘