前言
在异构计算领域，CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为连接上层深度学习框架与底层昇腾（Ascend）硬件的桥梁，提供了强大的算力支持。对于开发者而言，深入理解并掌握CANN算子的开发流程，是释放NPU潜能的关键。
在CANN的开源生态中，ops-nn仓库汇集了大量针对神经网络场景深度优化的基础算子。本文将以该仓库的规范为背景，带你从零开始，实战开发一个深度学习中常用的"广播"算子，帮助理解CANN算子开发的底层逻辑。
1. 理解需求与仓库背景
Broadcast（广播）机制是张量运算中的基础操作，它允许不同形状的张量进行算术运算。例如，将一个形状为 [M, 1] 的张量与一个形状为 [1, N] 的张量相加，结果会被自动"广播"为 [M, N]。
在ops-nn仓库中，类似的算子通常包含两个核心部分：
- 算子原型定义：描述算子的输入、输出、属性及数据类型，供上层框架（如MindSpore、PyTorch）调用。
- 算子实现：基于TBE（Tensor Boost Engine）DSL或Ascend C编写的具体计算逻辑，运行在AI Core上。
2. 算子原型定义
在CANN开发流程中，首先需要定义算子的接口。我们通常使用JSON格式的原型注册文件来描述该算子的输入输出属性。
假设我们要实现的算子名为 BroadcastAdd，它接受两个输入 x 和 y，执行广播加法后输出 z。
代码示例：broadcast_add.json
json
{
"op": "BroadcastAdd",
"input_desc": [
{
"name": "x",
"param_type": "required",
"format": [
"ND",
"NCHW",
"NHWC"
],
"dtype": [
"float16",
"float32",
"int32"
}
},
{
"name": "y",
"param_type": "required",
"format": [
"ND",
"NCHW",
"NHWC"
],
"dtype": [
"float16",
"float32",
"int32"
]
}
],
"output_desc": [
{
"name": "z",
"param_type": "required",
"format": [
"ND",
"NCHW",
"NHWC"
],
"dtype": [
"float16",
"float32",
"int32"
]
}
]
}3. 算子实现
这是最核心的步骤。为了适配ops-nn仓库的高性能要求，我们将使用TBE DSL进行开发。TBE提供了Python风格的API，能够自动生成底层指令。
在实现广播逻辑时，我们需要处理不同Shape的对齐问题。TBE提供了 te.lang.cce.broadcast 接口来自动处理这一逻辑。
代码示例：broadcast_add_compute.py
python
import te.lang.cce as tbe
from te import tvm
from topi import generic
from te.platform.fusion_manager import fusion_manager
# 算子计算函数装饰器，用于算子融合
@fusion_manager.register("broadcast_add")
def broadcast_add_compute(x, y, z, kernel_name="broadcast_add"):
"""
算子计算逻辑实现
:param x: 输入张量x
:param y: 输入张量y
:param z: 输出张量z
:param kernel_name: 算子在内核中的名称
:return: 输出张量
"""
# 1. 获取输入张量的shape
shape_x = tbe.util.shape_to_list(x.shape)
shape_y = tbe.util.shape_to_list(y.shape)
# 2. 数据类型转换（可选），确保计算精度
# 假设我们需要在float32下进行计算
x_cast = tbe.cast_to(x, "float32")
y_cast = tbe.cast_to(y, "float32")
# 3. 执行广播操作
# 这一步会自动将较小的shape广播到较大的shape
# 例如: [3, 1] + [1, 4] -> [3, 4]
y_broadcast = tbe.broadcast(y_cast, shape_x)
# 4. 执行加法运算
res = tbe.add(x_cast, y_broadcast)
# 5. 如果需要，将结果转回原始类型
res = tbe.cast_to(res, "float16")
return res4. 算子入口与调度
完成了计算逻辑后，我们需要编写算子的主入口函数，负责Tiling（切块）、调度以及生成最终的二进制文件。
代码示例：broadcast_add.py (主入口)
python
from te import tvm
from te.platform import cce_conf
from .broadcast_add_compute import broadcast_add_compute
def op_select_format(x, y, output_z, kernel_name="broadcast_add"):
"""
算子格式选择函数，用于支持不同的数据格式组合
"""
# 此处简化处理，实际ops-nn库中会根据硬件支持情况返回多种format组合
input0_dtype = x.get("dtype").lower()
input1_dtype = y.get("dtype").lower()
# 简单校验输入输出类型一致性
if input0_dtype != input1_dtype:
raise RuntimeError("The dtype of x and y must be the same")
return None
def broadcast_add(x, y, y, kernel_name="broadcast_add"):
"""
算子主入口函数
"""
# 获取输入shape
shape_x = x.get("shape")
shape_y = y.get("shape")
# 获取数据类型
dtype = x.get("dtype")
# 1. 生成Tensor数据对象
input_x = tvm.placeholder(shape_x, name="input_x", dtype=dtype)
input_y = tvm.placeholder(shape_y, name="input_y", dtype=dtype)
# 2. 调用计算逻辑生成输出
output_z = broadcast_add_compute(input_x, input_y, y, kernel_name)
# 3. 自动调度与构建
# 这里使用generic auto scheduler，在实际高性能开发中可能需要手动配置Multi-Core或Double Buffer策略
with tvm.target.cce():
sch = generic.auto_schedule(output_z)
# 4. 编译生成算子二进制文件 (.o 和 .json)
config = {"name": kernel_name, "tensor_list": [input_x, input_y, output_z]}
tbe.cce.build_code(sch, config)
return sch5. 编译与验证
将上述代码放入ops-nn仓库对应的目录结构中，利用CANN提供的python3.7.x环境进行编译。
通常在仓库的根目录下会有类似build.sh的脚本。编译成功后，会生成算子定义文件（.json）和算子二进制文件（.o）。最后，通过CANN提供的msopgen工具将算子信息导入到自定义算子包中，即可在MindSpore或PyTorch框架中通过 import 语句加载并测试。
bash
# 编译命令示例
python3.7m -m te_compile.sh -i broadcast_add.json -m broadcast_add.py -o ./output/总结
通过本文的实战演练，我们不仅了解了广播算子的实现原理，更熟悉了CANN算子开发的标准流程，从原型定义到计算实现，再到最终的编译构建。这种开发模式正是ops-nn仓库中成百上千个高性能算子的构建基石。掌握这些技能，将让你能够灵活定制底层算子，最大化昇腾硬件的计算效率。
cann组织链接：https://atomgit.com/cann
ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn