统一算子语言：cann/ops-nn 如何为异构AI世界建立通用“方言”

统一算子语言：cann/ops-nn 如何为异构AI世界建立通用"方言"

在当今的AI计算版图中，我们正处在一个前所未有的"硬件大爆炸"时代。除了传统的CPU和NVIDIA GPU，市场上涌现出寒武纪MLU、谷歌TPU、亚马逊Trainium/Inferentia等众多专用AI加速器。每一种硬件都拥有独特的指令集、内存模型和优化策略。这种多样性虽带来了性能红利，却也造成了严重的"碎片化"问题。

面对这一挑战，华为生态中的 cann/ops-nn 开源仓库，以其对标准化接口 和高级抽象的深刻实践，正在尝试为这个支离破碎的异构AI世界，建立一种通用的"算子方言"。

一、异构计算的巴别塔困境

想象一下，一位算法工程师开发了一个基于新型注意力机制的模型。为了在不同客户的硬件上部署，他需要为每种硬件重复开发一套算子。这无异于让同一个人同时精通多种语言，只为表达同一个意思。

行业亟需一个中间层，能够将高层的算子语义与底层的硬件细节解耦，让开发者只需关注"做什么"，而无需过多纠结于"怎么做"。

二、 ops-nn 的解耦之道：前端描述 + 后端实现

cann/ops-nn 的架构设计，正是对上述问题的直接回应。其核心思想是严格的前后端分离，构建了一个清晰的抽象边界。

1. 前端：硬件无关的算子契约

在 ops-nn 中，每个算子的"身份"首先由其前端定义。这部分代码精确地描述了算子的契约（Contract）。

cpp 复制代码

// ops-nn/frontend/ops/matmul.cc
#include "ge/ge_api_types.h"
#include "register/op_impl_registry.h"

namespace ge {

// 注册MatMul算子的元数据
static ge::OperatorCreatorRegister g_matmul_reg("MatMul", []() {
    ge::OperatorCreator creator;
    creator.SetInputNames({"x1", "x2"});          // 输入张量名
    creator.SetOutputNames({"y"});                // 输出张量名
    creator.AddAttr("transpose_x1", ge::AttrValue::CreateFrom(false));
    creator.AddAttr("transpose_x2", ge::AttrValue::CreateFrom(false));
    return creator;
});

// 硬件无关的形状推导函数
IMPLEMT_INFER_SHAPE_AND_TYPE(MatMul) {
    auto x1_desc = op.GetInputDesc("x1"); // [M, K]
    auto x2_desc = op.GetInputDesc("x2"); // [K, N] or [N, K]

    bool trans_a = op.GetAttr("transpose_x1").GetBool();
    bool trans_b = op.GetAttr("transpose_x2").GetBool();

    int64_t m = trans_a ? x1_desc.GetShape().GetDim(1) : x1_desc.GetShape().GetDim(0);
    int64_t k = trans_a ? x1_desc.GetShape().GetDim(0) : x1_desc.GetShape().GetDim(1);
    int6 h = trans_b ? x2_desc.GetShape().GetDim(0) : x2_desc.GetShape().GetDim(1);
    int64 n = trans_b ? x2_desc.GetShape().GetDim(1) : x2_desc.GetShape().GetDim(0);

    // 验证K维度是否匹配
    if (k != h) {
        ERROR_LOG("MatMul dimension mismatch: K=%ld, H=%ld", k, h);
        return GRAPH_FAILED;
    }

    // 推导输出形状 [M, N]
    ge::TensorDesc y_desc(ge::Shape({m, n}), x1_desc.GetFormat(), x1_desc.GetDataType());
    op.UpdateOutputDesc("y", y_desc);
    return GRAPH_SUCCESS;
}

} // namespace ge

这段C++代码只关心 "MatMul是什么" ------它的输入、输出、属性和数学规则。它完全不涉及 "MatMul怎么做" 。这使得MindSpore、TensorFlow或其他任何框架，只要能理解这个契约，就能无缝调用 MatMul 算子。

2. 后端：硬件相关的极致优化

算子的"灵魂"------即具体的执行逻辑------则被封装在后端实现中。

python 复制代码

# ops-nn/tbe/blas/matmul.py
from te import tvm
from te.lang.cce import matmul as cce_matmul

def matmul_compute(x1, x2, y, attrs):
    """昇腾NPU上的GEMM实现"""
    transpose_a = attrs.get("transpose_x1", False)
    transpose_b = attrs.get("transpose_x2", False)
    
    # 调用TBE内置的、针对Cube单元高度优化的matmul原语
    result = cce_matmul(x1, x2, trans_a=transpose_a, trans_b=transpose_b)
    return result

def schedule_matmul(sch, output):
    """调度策略：指导如何高效执行"""
    # 1. 将计算下沉到L1 Buffer以复用数据
    sch[output].set_scope("local.L1")
    
    # 2. 在输出轴上分块，适配Cube的计算粒度
    i, j = output.op.axis
    i_outer, i_inner = sch[output].split(i, factor=16)
    j_outer, j_inner = sch[output].split(j, factor=16)
    sch[output].reorder(i_outer, j_outer, i_inner, j_inner)
    
    # 3. 启用双缓冲，隐藏DMA延迟
    sch[output].buffer_double_buffer()
    
    return sch

在这里，开发者用接近数学公式的方式描述计算（cce_matmul），并通过调度原语精细控制数据流和并行度。所有这些细节都被完美地封装在后端，对前端和上层框架完全透明。

架构示意：

复制代码

+---------------------+
|   MindSpore / TF    |  <-- 框架只看到统一的前端契约
+----------+----------+
           |
+----------v----------+
|   ops-nn Frontend   |  <-- C++: 定义"是什么" (What)
|  (Hardware-Agnostic)|
+----------+----------+
           |
+----------v----------+     +------------------+
|   ops-nn Backend    |<--->| Ascend NPU       |
|  (Hardware-Specific)|     | (TBE DSL -> CCE) |
+----------+----------+     +------------------+
           |
           v
+------------------+
| Future Hardware? |  <-- 只需新增一个Backend!
+------------------+

三、抽象的力量：TBE DSL 作为"中间语言"

TBE DSL扮演了领域特定中间语言（DSIL） 的角色。

1. 高级抽象，屏蔽硬件细节

开发者描述计算时，如同在写NumPy：

python 复制代码

# 声明式计算：C = A @ B + bias
C = topi.matmul(A, B)
D = topi.add(C, bias)

2. 调度即优化，保留控制力

通过调度原语，专家可以进行深度优化：

python 复制代码

# 示例：优化卷积的数据布局
s = tvm.create_schedule(conv_output.op)

# 将输入从NCHW转为FRACTAL_NZ（昇腾友好格式）
s[input].storage_align(input.op.axis[1], 16, 0)

# 将卷积计算绑定到L1 Buffer
s[conv_output].compute_at(s[input], input.op.axis[2])

这种混合范式，让 ops-nn 既能服务普通开发者，也能满足性能极致追求者。

3. 通向跨平台的桥梁

虽然TBE目前服务于昇腾，但其IR（Intermediate Representation）的设计理念与MLIR等项目高度契合。未来，ops-nn 的前端契约和TBE IR，完全可以作为昇腾对MLIR生态的贡献，例如：

mlir 复制代码

// 想象中的MLIR dialect
%c = "tbe.matmul"(%a, %b) {transpose_a = false, transpose_b = true} : (tensor<128x64xf16>, tensor<128x32xf16>) -> tensor<64x32xf16>
%d = "tbe.add"(%c, %bias) : (tensor<64x32xf16>, tensor<32xf16>) -> tensor<64x32xf16>

这样，一个统一的MLIR程序，就可以被不同的后端编译器（昇腾、CUDA、ROCm等）分别优化，真正实现 "一次描述，到处编译"。

四、产业影响：从昇腾生态到行业标准

cann/ops-nn 所倡导的标准化和抽象化理念，其影响早已超越昇腾自身生态。

加速国产硬件生态成熟：为国内其他AI芯片厂商提供了可借鉴的软件栈设计范式。
提升开发者体验：让广大AI开发者从繁琐的底层适配中解放出来。
促进开放标准形成：其成功实践为ONNX、MLIR等国际开源项目提供了宝贵的中国经验。

结语

在AI异构计算的混沌时代，cann/ops-nn 如同一座精心设计的灯塔。它没有试图去统一所有硬件，而是聪明地选择在软件层面建立一套清晰、强大且可扩展的通用语言和抽象机制。通过将算子的"语义"与"实现"解耦，它不仅为昇腾平台打造了高性能、易维护的算子库，更为解决整个行业的"碎片化"难题提供了一条切实可行的道路。

当未来的历史学家回望这段AI基础软件的奠基时期，cann/ops-nn 所践行的标准化与抽象化哲学，或许会被视为通向一个更协同、更高效AI世界的关键一步。

相关链接：

CANN开源组织主页: https://atomgit.com/cann
ops-nn算子仓库地址: https://atomgit.com/cann/ops-nn

统一算子语言：cann/ops-nn 如何为异构AI世界建立通用“方言”

统一算子语言：cann/ops-nn 如何为异构AI世界建立通用"方言"

一、 异构计算的巴别塔困境

二、 ops-nn 的解耦之道：前端描述 + 后端实现

三、 抽象的力量：TBE DSL 作为"中间语言"

四、 产业影响：从昇腾生态到行业标准

结语

一、异构计算的巴别塔困境

三、抽象的力量：TBE DSL 作为"中间语言"

四、产业影响：从昇腾生态到行业标准