Ascend_C自定义算子开发

Ascend C自定义算子开发完全指南

引言

Ascend C是CANN提供的高性能算子开发编程语言，它基于C++扩展，专门为AI处理器优化，提供了类CUDA的编程体验。当现有算子库无法满足需求时，开发者可以使用Ascend C开发自定义算子。本文将详细介绍Ascend C自定义算子的完整开发流程。

Ascend C编程模型概述

核心概念

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Ascend C 编程模型                             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                 │
│  ┌──────────────┐      ┌──────────────┐      ┌──────────────┐ │
│  │   Host侧     │──────│  Device侧    │──────│   Global     │ │
│  │  (CPU代码)   │      │  (AI Core)   │      │   Memory     │ │
│  └──────────────┘      └──────────────┘      └──────────────┘ │
│         │                       │                              │
│         │                       │                              │
│         ▼                       ▼                              │
│  ┌──────────────┐      ┌──────────────┐                        │
│  │  API调用     │      │  Kernel执行   │                        │
│  │  内存管理    │      │  并行计算    │                        │
│  │  数据传输    │      │  数据搬运    │                        │
│  └──────────────┘      └──────────────┘                        │
│                                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

编程范式

概念	说明	CUDA类比
Global Memory	全局内存，容量大访问慢	Global Memory
Unified Buffer	本地缓存，快速访问	Shared Memory
Scalar	标量寄存器	Register
Vector	向量寄存器，SIMD计算	-
Block	处理块，包含多个Core	Thread Block
Core	计算核心单元	Streaming Multiprocessor

自定义算子开发流程

┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              Ascend C 自定义算子开发完整流程                     │
├───────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                               │
│  1. 算子设计阶段                                                │
│     ├─ 功能定义：输入输出规格                                   │
│     ├─ 计算策略：数据分块与并行策略                              │
│     └─ 性能分析：理论性能评估                                   │
│                                                               │
│  2. 算子实现阶段                                                │
│     ├─ Host侧代码：                                          │
│     │   ├─ extern "C" 接口定义                                 │
│     │   ├─ 输入参数校验                                         │
│     │   └─ Kernel调用                                          │
│     │                                                         │
│     └─ Kernel侧代码：                                         │
│         ├─ 数据搬运：GM to UB                                  │
│         ├─ 计算逻辑：Vector/Scalar操作                          │
│         └─ 结果写回：UB to GM                                   │
│                                                               │
│  3. 算子编译阶段                                                │
│     ├─ Tiling计算：动态分块策略                                 │
│     ├─ 算子原型：Proto定义                                      │
│     └─ 编译命令：npu_op_library                                │
│                                                               │
│  4. 算子测试阶段                                                │
│     ├─ 单元测试：小数据集验证                                   │
│     ├─ 性能测试：大矩阵benchmark                                │
│     └─ 对比验证：与CPU结果对比                                  │
│                                                               │
└───────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心代码实现

1. 算子：矩阵加法 (Matrix Add)

这是一个简单的入门算子，用于展示基本的Ascend C编程模式。

/*
 * 算子名称：MatrixAdd
 * 功能：两个相同形状的矩阵对应元素相加
 * 输入：两个矩阵A和B
 * 输出：矩阵C = A + B
 */

#include "kernel_operator.h"
#include "kernel_tensor.h"
#include "kernel_lib.h"

using namespace AscendC;

// 算子Kernel实现
extern "C" __global__ __aicore__ void matrix_add(GM_ADDR inputA, GM_ADDR inputB,
                                                   GM_ADDR outputC,
                                                   const uint32_t totalLength)
{
    // 1. 获取当前核函数的Tensor信息
    Tensor tensorA;
    Tensor tensorB;
    Tensor tensorC;

    // 2. 分配Global Tensor
    tensorA.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)inputA, totalLength * sizeof(half));
    tensorB.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)inputB, totalLength * sizeof(half));
    tensorC.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)outputC, totalLength * sizeof(half));

    // 3. 分配Unified Buffer (本地缓存)
    UnifiedBuffer ubA;
    UnifiedBuffer ubB;
    UnifiedBuffer ubC;

    ubA.Alloc();
    ubB.Alloc();
    ubC.Alloc();

    // 4. 数据搬运：从Global Memory到Unified Buffer
    // 每次搬运一个block的数据（假设每次处理32个元素）
    const uint32_t BLOCK_SIZE = 32;

    for (uint32_t offset = 0; offset < totalLength; offset += BLOCK_SIZE) {
        uint32_t currentLength = (offset + BLOCK_SIZE) > totalLength ?
                                  (totalLength - offset) : BLOCK_SIZE;

        // 搬运数据到UB
        tensorA.GetValue(ubA, offset, currentLength);
        tensorB.GetValue(ubB, offset, currentLength);

        // 5. 计算操作：向量加法
        for (uint32_t i = 0; i < currentLength; ++i) {
            half a = ubA.GetValue(i);
            half b = ubB.GetValue(i);
            half c = Float2Half(Half2Float(a) + Half2Float(b));
            ubC.SetValue(i, c);
        }

        // 6. 结果写回：从Unified Buffer到Global Memory
        tensorC.PutValue(ubC, offset, currentLength);
    }

    // 7. 释放Unified Buffer
    ubA.Free();
    ubB.Free();
    ubC.Free();
}

2. 算子：矩阵乘法 (Matrix Multiplication)

这是一个更复杂的算子，展示了数据分块和并行计算策略。

/*
 * 算子名称：MatMul
 * 功能：矩阵乘法 C = A * B
 * 算法：分块矩阵乘法，利用Unified Buffer缓存
 */

#include "kernel_operator.h"
#include "kernel_tensor.h"
#include "kernel_lib.h"

using namespace AscendC;

#define BLOCK_SIZE 32
#define TILE_M 32
#define TILE_K 32
#define TILE_N 32

extern "C" __global__ __aicore__ void matmul_kernel(
    GM_ADDR inputA, GM_ADDR inputB, GM_ADDR outputC,
    uint32_t M, uint32_t K, uint32_t N)
{
    // 1. 初始化Tensor
    Tensor tensorA, tensorB, tensorC;
    tensorA.SetGlobalBuffer((__gm__ float*)inputA, M * K * sizeof(float));
    tensorB.SetGlobalBuffer((__gm__ float*)inputB, K * N * sizeof(float));
    tensorC.SetGlobalBuffer((__gm__ float*)outputC, M * N * sizeof(float));

    // 2. 分配Unified Buffer
    UnifiedBuffer ubA;     // A的tile块 (TILE_M x TILE_K)
    UnifiedBuffer ubB;     // B的tile块 (TILE_K x TILE_N)
    UnifiedBuffer ubC;     // C的累加块 (TILE_M x TILE_N)

    ubA.Alloc();
    ubB.Alloc();
    ubC.Alloc();

    // 3. 初始化输出为0
    for (uint32_t i = 0; i < TILE_M * TILE_N; ++i) {
        ubC.SetValue(i, 0.0f);
    }

    // 4. 分块计算
    // 对于每个K方向的tile
    for (uint32_t k_tile = 0; k_tile < K; k_tile += TILE_K) {
        uint32_t k_size = (k_tile + TILE_K) > K ? (K - k_tile) : TILE_K;

        // 加载A的tile块 (M x k_size)
        for (uint32_t m = 0; m < M; ++m) {
            for (uint32_t k = 0; k < k_size; ++k) {
                uint32_t idxA = m * K + k_tile + k;
                float valA;
                tensorA.GetValue((uint8_t*)&valA, idxA * sizeof(float), sizeof(float));
                ubA.SetValue(m * TILE_K + k, valA);
            }
        }

        // 加载B的tile块 (k_size x N)
        for (uint32_t k = 0; k < k_size; ++k) {
            for (uint32_t n = 0; n < N; ++n) {
                uint32_t idxB = (k_tile + k) * N + n;
                float valB;
                tensorB.GetValue((uint8_t*)&valB, idxB * sizeof(float), sizeof(float));
                ubB.SetValue(k * TILE_N + n, valB);
            }
        }

        // 计算累加：C_tile += A_tile * B_tile
        for (uint32_t m = 0; m < M; ++m) {
            for (uint32_t n = 0; n < N; ++n) {
                float sum = 0.0f;
                for (uint32_t k = 0; k < k_size; ++k) {
                    float a = ubA.GetValue(m * TILE_K + k);
                    float b = ubB.GetValue(k * TILE_N + n);
                    sum += a * b;
                }

                // 累加到C
                float current = ubC.GetValue(m * TILE_N + n);
                ubC.SetValue(m * TILE_N + n, current + sum);
            }
        }
    }

    // 5. 写回结果
    for (uint32_t m = 0; m < M; ++m) {
        for (uint32_t n = 0; n < N; ++n) {
            uint32_t idxC = m * N + n;
            float valC = ubC.GetValue(m * TILE_N + n);
            tensorC.SetValue((uint8_t*)&valC, idxC * sizeof(float), sizeof(float));
        }
    }

    // 6. 释放资源
    ubA.Free();
    ubB.Free();
    ubC.Free();
}

3. 算子：Softmax激活函数

Softmax是深度学习中的常用激活函数，展示了更复杂的计算模式。

/*
 * 算子名称：Softmax
 * 功能：对输入进行Softmax归一化
 * 公式：softmax(x_i) = exp(x_i) / sum(exp(x_j))
 */

#include "kernel_operator.h"
#include "kernel_tensor.h"
#include "kernel_lib.h"

using namespace AscendC;

// 快速指数近似
inline float fast_exp(float x) {
    // 使用泰勒展开或查表法优化
    // 这里使用简化版本
    float result = 1.0f + x + x * x / 2.0f + x * x * x / 6.0f;
    return result > 0 ? result : 0.0f;
}

extern "C" __global__ __aicore__ void softmax_kernel(
    GM_ADDR input, GM_ADDR output,
    const uint32_t batch_size, const uint32_t feature_dim)
{
    Tensor inputTensor, outputTensor;
    inputTensor.SetGlobalBuffer((__gm__ float*)input, batch_size * feature_dim * sizeof(float));
    outputTensor.SetGlobalBuffer((__gm__ float*)output, batch_size * feature_dim * sizeof(float));

    UnifiedBuffer ubInput;
    UnifiedBuffer ubExp;
    UnifiedBuffer ubOutput;

    ubInput.Alloc();
    ubExp.Alloc();
    ubOutput.Alloc();

    // 对每个batch进行处理
    for (uint32_t batch = 0; batch < batch_size; ++batch) {
        uint32_t batch_offset = batch * feature_dim;

        // 1. 找到最大值（数值稳定性优化）
        float max_val = -1e10f;

        // 第一次加载数据找最大值
        for (uint32_t i = 0; i < feature_dim; ++i) {
            float val;
            inputTensor.GetValue((uint8_t*)&val, (batch_offset + i) * sizeof(float), sizeof(float));
            ubInput.SetValue(i, val);
            if (val > max_val) {
                max_val = val;
            }
        }

        // 2. 计算exp(x - max)和sum
        float sum_exp = 0.0f;
        for (uint32_t i = 0; i < feature_dim; ++i) {
            float val = ubInput.GetValue(i);
            float exp_val = fast_exp(val - max_val);
            ubExp.SetValue(i, exp_val);
            sum_exp += exp_val;
        }

        // 3. 归一化
        for (uint32_t i = 0; i < feature_dim; ++i) {
            float exp_val = ubExp.GetValue(i);
            float softmax_val = exp_val / sum_exp;
            ubOutput.SetValue(i, softmax_val);
        }

        // 4. 写回结果
        for (uint32_t i = 0; i < feature_dim; ++i) {
            float out_val = ubOutput.GetValue(i);
            outputTensor.SetValue((uint8_t*)&out_val, (batch_offset + i) * sizeof(float), sizeof(float));
        }
    }

    ubInput.Free();
    ubExp.Free();
    ubOutput.Free();
}

4. Host侧调用接口

/*
 * Host侧接口实现
 * 负责参数校验、Tiling计算、Kernel调用
 */

#include "acl/acl.h"
#include "aclrtlaunch_matmul_kernel.h"

class MatMulOp {
public:
    // Tiling结构体
    struct MatMulTiling {
        uint32_t M;
        uint32_t K;
        uint32_t N;
        uint32_t tileM;
        uint32_t tileK;
        uint32_t tileN;
    };

    // 计算Tiling参数
    static MatMulTiling CalculateTiling(uint32_t M, uint32_t K, uint32_t N) {
        MatMulTiling tiling;

        // 根据数据大小计算最优分块
        // 这里使用简单的启发式策略
        tiling.M = M;
        tiling.K = K;
        tiling.N = N;
        tiling.tileM = std::min(M, 32u);
        tiling.tileK = std::min(K, 32u);
        tiling.tileN = std::min(N, 32u);

        return tiling;
    }

    // 算子调用接口
    static aclError Launch(aclrtStream stream,
                           void* inputA, void* inputB, void* outputC,
                           uint32_t M, uint32_t K, uint32_t N) {
        // 1. 参数校验
        if (inputA == nullptr || inputB == nullptr || outputC == nullptr) {
            std::cerr << "Invalid input/output pointers" << std::endl;
            return ACL_ERROR_INVALID_PARAM;
        }

        // 2. 计算Tiling
        MatMulTiling tiling = CalculateTiling(M, K, N);

        // 3. 获取Kernel
        auto kernel = (decltype(&matmul_kernel))(
            aclGetKernelFunc("matmul_kernel"));

        if (kernel == nullptr) {
            std::cerr << "Failed to get kernel function" << std::endl;
            return ACL_ERROR_FAILURE;
        }

        // 4. 调用Kernel
        // 注意：实际调用需要根据block和core配置调整
        // 这里是简化版本
        aclError ret = kernel(stream, inputA, inputB, outputC, M, K, N);

        if (ret != ACL_ERROR_NONE) {
            std::cerr << "Kernel launch failed, ret=" << ret << std::endl;
            return ret;
        }

        return ACL_ERROR_NONE;
    }
};

5. 编译脚本

#!/bin/bash

# Ascend C算子编译脚本

# 设置环境变量
export ASCEND_HOME=/usr/local/Ascend
export TOOLCHAIN_HOME=${ASCEND_HOME}/ascend-toolkit/latest
export PYTHONPATH=${TOOLCHAIN_HOME}/tools/op_compiler/python:${PYTHONPATH}

# 算子源文件
KERNEL_FILES="matmul_kernel.cpp softmax_kernel.cpp matrix_add.cpp"

# 算子类型：0=单算子API调用，1=算子入图
OP_TYPE=0

# 输出目录
BUILD_DIR="./build"
mkdir -p ${BUILD_DIR}

# 编译命令
npu_op_library \
    --kernel-name=matmul_kernel \
    --op-type=${OP_TYPE} \
    --output=${BUILD_DIR} \
    --target-hip=Ascend910 \
    --cann-version=850 \
    ${KERNEL_FILES}

if [ $? -eq 0 ]; then
    echo "Build success! Output in ${BUILD_DIR}"
    ls -lh ${BUILD_DIR}
else
    echo "Build failed!"
    exit 1
fi

6. 测试框架

/*
 * 算子单元测试
 */

#include <gtest/gtest.h>
#include <vector>
#include <cmath>

class MatMulTest : public ::testing::Test {
protected:
    void SetUp() override {
        // 初始化ACL
        aclInit(nullptr);

        // 设置设备
        aclrtSetDevice(0);
        aclrtCreateContext(&context_, 0);
        aclrtCreateStream(&stream_);
    }

    void TearDown() override {
        aclrtDestroyStream(stream_);
        aclrtDestroyContext(context_);
        aclrtResetDevice(0);
        aclFinalize();
    }

    aclrtContext context_;
    aclrtStream stream_;
};

// 简单矩阵乘法测试
TEST_F(MatMulTest, SimpleMatMul) {
    // 准备数据
    const uint32_t M = 4, K = 4, N = 4;

    // Host数据
    std::vector<float> hostA = {
        1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f,
        5.0f, 6.0f, 7.0f, 8.0f,
        9.0f, 10.0f, 11.0f, 12.0f,
        13.0f, 14.0f, 15.0f, 16.0f
    };

    std::vector<float> hostB = {
        16.0f, 15.0f, 14.0f, 13.0f,
        12.0f, 11.0f, 10.0f, 9.0f,
        8.0f, 7.0f, 6.0f, 5.0f,
        4.0f, 3.0f, 2.0f, 1.0f
    };

    // 分配Device内存
    void *devA, *devB, *devC;
    aclrtMalloc(&devA, M * K * sizeof(float), ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    aclrtMalloc(&devB, K * N * sizeof(float), ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    aclrtMalloc(&devC, M * N * sizeof(float), ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);

    // 拷贝数据
    aclrtMemcpy(devA, M * K * sizeof(float), hostA.data(),
                M * K * sizeof(float), ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
    aclrtMemcpy(devB, K * N * sizeof(float), hostB.data(),
                K * N * sizeof(float), ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);

    // 调用算子
    aclError ret = MatMulOp::Launch(stream_, devA, devB, devC, M, K, N);
    ASSERT_EQ(ret, ACL_ERROR_NONE);

    // 同步
    aclrtSynchronizeStream(stream_);

    // 拷贝结果
    std::vector<float> hostC(M * N);
    aclrtMemcpy(hostC.data(), M * N * sizeof(float), devC,
                M * N * sizeof(float), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);

    // 验证结果（与CPU计算对比）
    std::vector<float> expectedC(M * N, 0.0f);
    for (uint32_t m = 0; m < M; ++m) {
        for (uint32_t n = 0; n < N; ++n) {
            for (uint32_t k = 0; k < K; ++k) {
                expectedC[m * N + n] += hostA[m * K + k] * hostB[k * N + n];
            }
        }
    }

    for (uint32_t i = 0; i < M * N; ++i) {
        EXPECT_NEAR(hostC[i], expectedC[i], 1e-3f);
    }

    // 清理
    aclrtFree(devA);
    aclrtFree(devB);
    aclrtFree(devC);
}

int main(int argc, char** argv) {
    ::testing::InitGoogleTest(&argc, argv);
    return RUN_ALL_TESTS();
}

性能优化技巧

1. 数据复用策略

// 优化：双缓冲技术，隐藏数据传输延迟
template<typename T>
class DoubleBuffer {
private:
    UnifiedBuffer buffer_[2];
    int current_ = 0;

public:
    void Alloc(size_t size) {
        buffer_[0].Alloc();
        buffer_[1].Alloc();
    }

    UnifiedBuffer& GetCurrent() { return buffer_[current_]; }
    UnifiedBuffer& GetNext() { return buffer_[1 - current_]; }
    void Swap() { current_ = 1 - current_; }

    void Free() {
        buffer_[0].Free();
        buffer_[1].Free();
    }
};

2. 向量化计算

// 使用Vector指令进行SIMD计算
void vector_add(UnifiedBuffer& dst, const UnifiedBuffer& src1,
                const UnifiedBuffer& src2, size_t count) {
    // 使用Vector指令，每次处理多个元素
    for (size_t i = 0; i < count; i += 8) {
        // 每次处理8个float32（256-bit向量）
        Vector vec1;
        Vector vec2;
        Vector result;

        vec1.Load(src1, i);
        vec2.Load(src2, i);
        result = vec1 + vec2;
        result.Store(dst, i);
    }
}

3. Tiling策略

// 自适应Tiling计算
struct TilingConfig {
    uint32_t tile_size;

    static TilingConfig Optimal(uint32_t total_size) {
        TilingConfig config;

        // 根据数据大小选择最优分块
        if (total_size < 1024) {
            config.tile_size = total_size;
        } else if (total_size < 1024 * 1024) {
            config.tile_size = 1024;
        } else {
            config.tile_size = 4096;
        }

        return config;
    }
};

常见问题与调试

问题1：编译错误

# 检查环境变量是否正确设置
echo $ASCEND_HOME
echo $PYTHONPATH

# 检查头文件路径
ls -la ${ASCEND_HOME}/ascend-toolkit/latest/compiler/include/

问题2：运行时错误

// 添加详细的错误检查
#define CHECK_ACL_ERROR(msg) \
    do { \
        aclError ret = (msg); \
        if (ret != ACL_ERROR_NONE) { \
            std::cerr << "ACL Error at " << __FILE__ << ":" << __LINE__ \
                      << ", ret=" << ret << std::endl; \
            return ret; \
        } \
    } while(0)

问题3：性能分析

// 使用性能分析工具
#include "aclprof.h"

// 创建性能分析配置
aclprofConfig* config = aclprofCreateConfig();

// 启用性能分析
aclprofStart(config);

// 执行算子
// ...

// 停止性能分析
aclprofStop(config);
aclprofDestroyConfig(config);

总结

本文详细介绍了Ascend C自定义算子的完整开发流程：

1. 编程模型：Host-Device架构，Global Memory和Unified Buffer
2. 算子实现：从简单加法到复杂矩阵运算
3. Tiling策略：数据分块和并行计算优化
4. 编译测试：完整的开发工具链
5. 性能优化：数据复用、向量化等技巧

通过掌握Ascend C编程，开发者可以充分发挥AI处理器的计算能力，实现高性能的自定义算子。

参考资料

• Ascend C编程指南
• TIK C++开发手册
• 算子开发最佳实践