探讨华为CANN开源生态下，通过ops-nn仓库实现的神经网络算子优化，为AIGC应用提供底层算力支持。
1. CANN与ops-nn：AIGC时代的算力基座
CANN（Compute Architecture for Neural Networks）是华为推出的异构计算架构 ，对上支持多种AI框架（如MindSpore、PyTorch、TensorFlow），对下服务AI处理器与编程，是提升昇腾AI处理器计算效率的关键平台。作为昇腾硬件的"灵魂"，CANN通过提供丰富的算子开发工具和接口，为AI模型在昇腾平台上的高效执行提供了基础保障。
ops-nn仓库 是CANN提供的神经网络类计算算子库 ，实现了网络在NPU上的加速计算。该仓库包含了大量经过深度优化、硬件亲和的高性能算子，为神经网络计算提供了基础支撑。随着CANN开源开放，ops-nn仓库也成为了开发者了解和参与CANN生态建设的重要入口。
在AIGC（人工智能生成内容）时代，模型规模和数据量呈指数级增长，对算力提出了前所未有的要求。ops-nn仓库中的算子优化工作，直接关系到AIGC应用的执行效率、推理速度及算力性能。通过深度优化这些底层算子，可以为AIGC应用提供更高效的算力支持，缩短训练和推理时间，降低硬件成本。
2. CANN架构与算子优化技术体系
CANN架构提供了功能强大、适配性好、可自定义开发的AI异构计算架构。其核心组成部分包括：
- GE图引擎（Graph Engine）：计算图编译和运行的控制中心，提供图优化、图编译管理以及图执行控制等功能。
- Ascend C算子开发语言：CANN针对算子开发场景推出的编程语言，原生支持C和C++标准规范，通过多层接口抽象、自动并行计算、孪生调试等关键技术，极大提高算子开发效率。
- AOL算子加速库（Ascend Operator Library）：提供了丰富的深度优化、硬件亲和的高性能算子，包括神经网络(Neural Network,NN)库、线性代数计算库(BLAS)等。
- HCCL集合通信库（Huawei Collective Communication Library）：基于昇腾硬件的高性能集合通信库，提供单机多卡以及多机多卡间的数据并行、模型并行集合通信方案。
- 毕昇编译器：提供Host-Device异构编程编译能力，利用微架构精准编译优化释放昇腾AI处理器极致性能。
- Runtime运行时：提供了高效的硬件资源管理、媒体数据预处理、单算子加载执行、模型推理等开发接口。
CANN架构组成
GE图引擎
Ascend C算子开发语言
AOL算子加速库
HCCL集合通信库
毕昇编译器
Runtime运行时
图优化
图编译管理
图执行控制
多层接口抽象
自动并行计算
孪生调试
神经网络算子库
线性代数计算库
单机多卡通信
多机多卡通信
Host-Device异构编程
微架构精准优化
硬件资源管理
媒体数据预处理
单算子加载执行
模型推理
在算子优化方面，CANN通过以下技术实现低延迟与高吞吐：
- 内存零拷贝：减少主机与设备间的数据传输开销，直接共享内存地址空间。
- 动态形状支持：自动适应可变输入尺寸（如可变分辨率图像），避免重复编译计算图。
- 混合精度计算：结合FP16与INT8量化，在保持模型精度的同时提升计算速度。
- 算子融合：将多个算子合并为一个计算过程，减少内存访问次数，提高计算效率。
3. ops-nn仓库核心技术剖析
ops-nn仓库作为神经网络算子的核心集合，涵盖了AIGC应用中常用的各类算子实现。这些算子经过高度优化，能够充分发挥昇腾硬件的计算潜力。
3.1 神经网络核心算子实现
神经网络算子是深度学习模型的基础组件，ops-nn仓库提供了包括卷积、矩阵乘法、激活函数等在内的完整算子实现。
卷积算子（Conv2D）是图像处理和计算机视觉任务的核心算子。在ops-nn仓库中，卷积算子通过数据分块、向量化计算和多核并行等技术进行优化，显著提升了计算效率。以下是卷积算子的数学表达式和优化策略：
Y[i, j, k] = ∑_{m=0}^{M-1} ∑_{n=0}^{N-1} ∑_{c=0}^{C-1} X[i+m, j+n, c] * W[m, n, c, k]其中，X表示输入特征图，W表示卷积核权重，Y表示输出特征图，M和N表示卷积核的高度和宽度，C表示输入通道数，K表示输出通道数。
**矩阵乘法算子（MatMul）**是神经网络的"心脏"，优化它至关重要。ops-nn仓库中的MatMul算子通过以下四大关键技术实现性能优化：
- 计算强度优化：通过调整计算与内存访问的比例，提高计算单元利用率。
- 负载均衡：将计算任务均匀分配到多个AI Core上，避免负载不均导致性能瓶颈。
- 内存访问优化：通过数据预取、缓存友好访问模式等技术，减少内存访问延迟。
- 流水线调度：通过指令级并行和数据流水线技术，提高硬件资源利用率。
3.2 算子融合与图优化技术
ops-nn仓库不仅提供单个算子的优化实现，还支持算子融合 和图优化 技术，进一步提升整体计算效率。
算子融合是指将多个算子合并为一个计算过程，减少内存访问次数和数据搬运开销。例如，将卷积层和偏置相加、ReLU激活函数等融合为一个计算过程。这种融合可以在编译阶段完成，避免运行时多次内存访问。
原始计算图
卷积层
偏置相加
ReLU激活
算子融合优化
融合后的算子
图优化技术还包括常量折叠、死代码消除、公共子表达式消除等，这些技术能够在不改变计算结果的前提下，优化计算图结构，提高执行效率。
4. Ascend C算子开发实践
Ascend C是CANN针对算子开发场景推出的编程语言，原生支持C和C++标准规范，最大化匹配用户开发习惯。通过多层接口抽象、自动并行计算、孪生调试等关键技术，极大提高算子开发效率。
4.1 Ascend C编程模型概述
Ascend C基于SPMD（Single Program, Multiple Data） 编程模型，多个AI Core共享相同的指令代码，每个核上的运行实例唯一的区别是block_idx不同。这种编程模型简化了并行计算的实现，提高了开发效率。
AI Core是NPU卡的计算核心，内部支持三种核心计算：
- 标量计算单元：执行地址计算、循环控制等标量计算工作
- 向量计算单元：执行向量计算
- 矩阵计算单元 ：执行矩阵运算
Ascend C编程API主要使用向量计算API和矩阵运算API，计算API都是SIMD（单指令多数据）样式。
4.2 自定义算子开发流程
使用Ascend C开发自定义算子主要包括三个阶段：
- 算子分析：明确算子的数学表达式、输入输出规格、数据格式及计算逻辑。
- 核函数开发：根据分析结果，在Ascend C上实现算子的具体计算逻辑。
- 运行验证 ：通过Host端调用核函数，验证算子的计算正确性。
以下是一个简单的Add算子的核函数实现示例：
cpp
#include "kernel_operator.h"
using namespace AscendC;
// 核函数定义
extern "C" __global__ __aicore__ void add_custom(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z, uint32_t totalLength, uint32_t tileNum)
{
KernelAdd op;
op.Init(x, y, z, totalLength, tileNum);
op.Process();
}
// 算子类实现
class KernelAdd {
public:
__aicore__ inline KernelAdd() {}
__aicore__ inline void Init(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z, uint32_t totalLength, uint32_t tileNum);
__aicore__ inline void Process();
private:
__aicore__ inline void CopyIn(int32_t progress);
__aicore__ inline void Compute(int32_t progress);
__aicore__ inline void CopyOut(int32_t progress);
// 内存和队列管理对象
TPipe pipe;
TQue<QuePosition::VECIN, BufferNum> inQueueX, inQueueY;
TQue<QuePosition::VECOUT, BufferNum> outQueue;
GlobalTensor<half> xGlobal, yGlobal, zGlobal;
LocalTensor<half> xLocal, yLocal, zLocal;
uint32_t blockLength;
uint32_t tileNum;
};4.3 性能优化技巧
在Ascend C算子开发中，有以下几种常见的性能优化技巧：
- 数据分块：将大数据集分成多个小块（tile），每个核处理一个或多个块，提高数据局部性。
- 双缓冲技术：在计算一个数据块的同时，预取下一个数据块，隐藏数据搬运延迟。
- 向量化计算：使用向量计算指令，一次处理多个数据，提高计算吞吐量。
- 流水线并行 ：将数据搬运、计算和结果搬出操作流水线化，提高硬件利用率。
以下是一个使用双缓冲技术的数据分块处理流程：
开始
初始化双缓冲队列
加载第一个数据块到缓冲区1
加载第二个数据块到缓冲区2
同时计算缓冲区1的数据
计算缓冲区2的数据
同时加载第三个数据块到缓冲区1
重复上述过程
直到所有数据处理完成
结束
5. CANN在AIGC场景中的实战应用
CANN和ops-nn仓库的算子优化技术，在AIGC多个应用场景中发挥着重要作用。以下是几个典型应用案例：
5.1 图像生成与编辑
在图像生成任务中，如Stable Diffusion模型，卷积算子和矩阵乘法算子的性能直接影响生成速度。通过使用ops-nn仓库中优化的算子，可以显著提升图像生成效率。
以下是一个使用CANN进行图像推理的示例代码：
python
import numpy as np
from cann import inference
# 初始化推理上下文
context = inference.Context(device_id=0)
# 加载OM模型
model = inference.Model("stability_diffusion.om", context=context)
# 准备输入数据
input_data = np.random.rand(1, 3, 512, 512).astype(np.float16)
# 执行推理
output = model.infer([input_data])
# 后处理输出图像
output_image = post_process(output[0])5.2 自然语言处理
在大型语言模型（LLM）中，注意力机制的优化是性能关键。ops-nn仓库提供了高度优化的注意力算子，支持高效的自注意力计算。
注意力机制的计算公式如下：
Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / sqrt(d_k))V其中，Q、K、V分别表示查询、键和值矩阵，d_k表示键的维度。通过优化这个计算过程，可以显著提升LLM的推理速度。
5.3 语音识别与合成
在语音识别和合成任务中，卷积算子和循环神经网络算子的优化至关重要。ops-nn仓库提供了针对语音任务的专用算子，支持高效的声学模型计算。
以下是一个使用CANN进行语音识别的示例代码：
python
import soundfile as sf
from cann import inference
# 初始化推理引擎
recognizer = inference.Model("wenet.om")
# 读取音频文件
audio_data, sample_rate = sf.read("input.wav")
# 预处理音频
processed_audio = preprocess_audio(audio_data, sample_rate)
# 执行推理
result = recognizer.infer([processed_audio])
# 后处理识别结果
text = post_process(result[0])
print("识别结果:", text)6. CANN开源生态与社区贡献
2025年，华为正式宣布CANN开源开放策略，将其划分为30多个代码仓、16个特殊兴趣小组（SIG），形成扁平化的社区治理结构。这一举措极大地降低了开发者参与CANN生态的门槛，促进了技术创新和生态繁荣。
6.1 参与CANN开源社区的方式
开发者可以通过以下方式参与CANN开源社区：
- 代码贡献：向CANN相关代码仓提交代码，包括算子优化、功能增强、bug修复等。
- 问题反馈：在代码仓中提交Issue，反馈使用过程中遇到的问题或提出改进建议。
- 文档完善：完善CANN相关文档，包括开发指南、API文档、最佳实践等。
- 活动参与：参与CANN训练营、算子挑战赛、众智计划等社区活动。
6.2 CANN算子共建仓
昇腾CANN算子共建仓（CANN-Ops）已经正式上线，这是国内首个面向昇腾开发者的算子共建平台。通过这一平台，开发者可以：
- 零门槛学习：算子源码开放共享，开发者可以直接获取学习参考
- 创新技术共享：鼓励开发者分享在算子上的优化、创新成果
- 丰富的社区项目：参与CANN训练营、算子挑战赛、众智计划等专题活动
7. 总结与展望
CANN和ops-nn仓库为AIGC应用提供了强大的算力支持，通过深度优化的神经网络算子，显著提升了AI模型的执行效率。随着CANN开源开放的推进，越来越多的开发者将能够参与到CANN生态的建设中，共同推动AI技术的创新和发展。
未来，随着AI模型规模的不断增长和新型硬件架构的推出，算子优化技术将面临更多挑战和机遇。CANN将继续演进，提供更高效的算子实现和更灵活的开发工具，为AIGC时代的算力需求提供有力支持。
参考资料：