ops-nn 算子开发快速入门指南

cann组织链接 ：https://atomgit.com/cann
ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

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前言

算子（Operator）是深度学习框架的基本计算单元，算子的性能直接决定了模型的运行效率。对于想要深入理解AI底层实现、优化模型性能的开发者来说，掌握算子开发技能至关重要。本文将基于ops-nn项目，为大家提供一份详细的算子开发入门指南，帮助零基础的开发者快速上手算子开发。

开发环境准备

硬件与驱动要求

算子开发首先需要准备好昇腾NPU硬件环境。以Atlas A2产品（910B）为例，需要确保：

1. NPU硬件：至少一张昇腾NPU卡（如910B）
2. 驱动固件：安装Ascend HDK 24.1.0版本以上的驱动与固件
3. 查看设备 ：通过npu-smi info命令确认设备正常识别

Docker环境搭建

为了快速搭建开发环境，推荐使用官方提供的Docker镜像。该镜像已预集成CANN软件包及ops-nn所需的全部依赖。

拉取镜像：

# ARM架构
docker pull --platform=arm64 swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/ascendhub/cann:8.5.0-910b-ubuntu22.04-py3.10-ops

# X86架构
docker pull --platform=amd64 swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/ascendhub/cann:8.5.0-910b-ubuntu22.04-py3.10-ops

运行容器：

docker run --name cann_container \
    --device /dev/davinci0 \
    --device /dev/davinci_manager \
    --device /dev/devmm_svm \
    --device /dev/hisi_hdc \
    -v /usr/local/Ascend/driver/lib64/:/usr/local/Ascend/driver/lib64/ \
    -it swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/ascendhub/cann:8.5.0-910b-ubuntu22.04-py3.10-ops bash

环境验证：

进入容器后，执行以下命令验证环境：

# 检查NPU设备
npu-smi info

# 检查CANN版本
cat /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/opp/version.info

源码获取

在容器内克隆ops-nn仓库：

git clone https://gitcode.com/cann/ops-nn.git
cd ops-nn

第一个算子：AddExample实战

ops-nn项目提供了一个完整的示例算子AddExample，位于examples/add_example目录。我们将通过这个示例来学习算子开发的完整流程。

算子结构解析

AddExample算子实现了两个张量的逐元素相加功能。其目录结构如下：

examples/add_example/
├── op_host/                    # Host侧实现
│   ├── add_example_tiling.h   # Tiling策略
│   └── op_api/                # API接口
│       └── add_example.cpp    # 接口实现
├── op_kernel/                 # Kernel实现
│   └── add_example.h          # 核心计算逻辑
└── examples/                  # 测试示例
    └── test_aclnn_add_example.cpp

编译算子

ops-nn提供了统一的编译脚本build.sh，可以方便地编译指定算子：

bash build.sh --pkg --soc=ascend910b --ops=add_example -j16

参数说明：

• --pkg：打包生成run包
• --soc：指定芯片型号（如ascend910b）
• --ops：指定要编译的算子名称
• -j16：使用16个并行任务加速编译

编译成功后会在build_out目录生成run包：

Self-extractable archive "cann-ops-nn-custom-linux.${arch}.run" successfully created.

安装算子包

执行生成的run包进行安装：

./build_out/cann-ops-nn-*linux*.run

算子会被安装到${ASCEND_HOME_PATH}/opp/vendors/custom_nn/目录。

配置环境变量

为了让运行时能找到自定义算子，需要配置环境变量：

export LD_LIBRARY_PATH=${ASCEND_HOME_PATH}/opp/vendors/custom_nn/op_api/lib:${LD_LIBRARY_PATH}

运行算子示例

使用提供的脚本运行算子示例：

bash build.sh --run_example add_example eager cust --vendor_name=custom

预期输出：

add_example first input[0] is: 1.000000, second input[0] is: 1.000000, result[0] is: 2.000000
add_example first input[1] is: 1.000000, second input[1] is: 1.000000, result[1] is: 2.000000
...

至此，我们成功编译、安装并运行了第一个算子！

修改算子实现

接下来，我们尝试修改算子的核心逻辑，将加法操作改为乘法操作。

修改Kernel代码

打开examples/add_example/op_kernel/add_example.h文件，找到Compute函数：

__aicore__ inline void AddExample<T>::Compute(int32_t progress)
{
    AscendC::LocalTensor<T> xLocal = inputQueueX.DeQue<T>();
    AscendC::LocalTensor<T> yLocal = inputQueueY.DeQue<T>();
    AscendC::LocalTensor<T> zLocal = outputQueueZ.AllocTensor<T>();
    
    // 将 Add 改为 Mul
    // AscendC::Add(zLocal, xLocal, yLocal, tileLength_);
    AscendC::Mul(zLocal, xLocal, yLocal, tileLength_);
    
    outputQueueZ.EnQue<T>(zLocal);
    inputQueueX.FreeTensor(xLocal);
    inputQueueY.FreeTensor(yLocal);
}

重新编译与验证

修改后需要重新编译、安装并测试：

# 重新编译
bash build.sh --pkg --soc=ascend910b --ops=add_example -j16

# 重新安装
./build_out/cann-ops-nn-*linux*.run

# 运行验证
bash build.sh --run_example add_example eager cust --vendor_name=custom

此时输出应该变为乘法结果：

add_example first input[0] is: 1.000000, second input[0] is: 1.000000, result[0] is: 1.000000

通过这个简单的修改，我们体验了算子开发的完整闭环！

算子开发核心概念

Tiling策略

Tiling是算子开发中的关键概念。由于AI Core的片上存储（Local Memory）容量有限，大规模数据无法一次性加载。Tiling就是将大任务切分为多个小任务（Tile），每次处理一个Tile的数据。

Tiling策略需要考虑：

• 数据块大小：如何切分输入数据
• 并行粒度：如何在多个核之间分配任务
• 内存对齐：确保数据访问的高效性

流水并行

AI Core采用流水线架构，包含多个处理阶段。通过双缓冲（Double Buffer）技术，可以实现计算与数据搬运的重叠，提升整体性能。

典型的流水包含：

1. CopyIn阶段：从Global Memory搬入数据到Local Memory
2. Compute阶段：在Local Memory上进行计算
3. CopyOut阶段：将结果搬出到Global Memory

Ascend C编程模型

Ascend C提供了丰富的API，主要包括：

数据管理API：

• GlobalTensor：全局内存张量
• LocalTensor：本地内存张量
• Queue：队列管理，支持流水线

计算API：

• Add/Sub/Mul/Div：基础算术运算
• Exp/Log/Sin/Cos：数学函数
• ReduceSum/ReduceMax：归约操作

调试API：

• PRINTF：打印标量数据
• DumpTensor：输出张量内容

算子调试技巧

添加打印输出

在算子开发过程中，打印中间结果是最常用的调试手段：

// 打印标量
AscendC::PRINTF("Tiling blockLength is %llu\n", blockLength_);

// 输出张量
DumpTensor(zLocal, 0, 128);  // 输出前128个元素

性能分析

使用msprof工具采集算子性能数据：

# 进入可执行文件目录
cd build/

# 性能采集
msprof --application="./test_aclnn_add_example"

msprof会生成详细的性能报告，包括：

• 算子执行时间
• 内存带宽利用率
• 计算效率
• 流水线效率

通过分析这些指标，可以定位性能瓶颈并进行针对性优化。

使用Simulator仿真

CANN Simulator支持在无物理设备的情况下进行算子仿真调试。这对于算法验证、快速迭代非常有帮助。

算子开发最佳实践

1. 从简单开始

初学者建议从简单的逐元素操作（Element-wise）算子开始，如Add、Mul等。熟悉后再尝试复杂的矩阵运算、归约操作。

2. 参考现有实现

ops-nn项目包含了数百个算子的实现，是最好的学习资料。建议：

• 查看相似算子的实现
• 理解Tiling策略的设计思路
• 学习性能优化技巧

3. 重视测试

算子开发必须重视测试：

• 功能测试：验证计算结果的正确性
• 边界测试：测试极端情况（如空张量、单元素等）
• 性能测试：对比参考实现，确保性能达标

4. 文档先行

良好的文档是算子可维护性的保证。每个算子应包含：

• 功能说明
• 接口定义
• 使用示例
• 性能数据
• 注意事项

自定义算子开发

ops-nn的experimental目录专门用于存放用户自定义算子。开发流程如下：

1. 创建算子目录：在experimental下创建新算子文件夹
2. 实现交付件：包括op_host、op_kernel、op_api等
3. 添加编译配置：修改CMakeLists.txt
4. 编译测试：使用build.sh编译并测试
5. 提交贡献：通过Pull Request贡献到社区

详细的贡献流程可参考项目的CONTRIBUTING.md文档。

常见问题与解决

Q1：编译报错找不到头文件？

A：检查CANN软件包是否正确安装，环境变量是否配置。

Q2：运行时提示找不到算子？

A：确认LD_LIBRARY_PATH是否包含算子库路径。

Q3：算子结果不正确？

A：使用DumpTensor输出中间结果，对比参考实现。

Q4：性能不达预期？

A：使用msprof分析性能瓶颈，优化Tiling策略和数据搬运。

进阶学习路径

掌握基础后，可以按以下路径深入学习：

1. 学习高级算子：研究LayerNorm、Softmax等复杂算子的实现
2. 优化技巧：学习向量化、流水并行、指令调度等优化方法
3. 融合算子：理解算子融合的原理，开发高效的融合算子
4. 适配框架：了解如何将自定义算子集成到PyTorch、TensorFlow等框架

总结

本文详细介绍了基于ops-nn项目进行算子开发的完整流程，从环境搭建、示例运行，到修改实现、调试优化，为开发者提供了一条清晰的学习路径。算子开发虽然有一定门槛，但通过系统学习和大量实践，完全可以掌握这门技能。

ops-nn项目提供了丰富的学习资源和完善的工具链，是入门算子开发的最佳平台。建议开发者充分利用项目提供的文档、示例和社区资源，在实践中不断提升算子开发和优化能力。随着经验的积累，你将能够开发出高性能的自定义算子，为AI应用提供强大的底层支撑。