CANN赋能AIGC：深度剖析与实践，解锁智能生成新范式

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文章目录

- - 一、CANN：AIGC模型的坚实基石
  - 二、深度实践：AIGC定制算子的开发与优化
  - - [1. 算子原型定义（op_proto）](#1. 算子原型定义（op_proto）)
    - [2. TBE算子核函数实现（kernel）](#2. TBE算子核函数实现（kernel）)
    - [3. 部署与集成](#3. 部署与集成)
  - 三、AIGC模型部署与推理优化
  - 四、CANN赋能AIGC的未来展望

一、CANN：AIGC模型的坚实基石

AIGC模型，尤其是大型预训练模型，其参数量动辄数十亿、千亿，对计算资源的需求极其庞大。无论是训练阶段的海量数据处理，还是推理阶段的实时内容生成，都需要极致的性能优化。CANN正是为解决这一挑战而生。它向上提供了丰富易用的API，支持主流AI框架（如MindSpore、PyTorch、TensorFlow），向下则充分发挥昇腾处理器的强大异构计算能力。

对于AIGC应用而言，CANN的价值体现在：

高效模型部署与推理 ：CANN通过其模型转换工具ATC（Ascend Tensor Compiler），将主流框架训练出的模型转换为昇腾AI处理器专用的.om格式，并进行图优化（如算子融合、内存优化），确保模型在昇腾硬件上以最高效率运行，这对于AIGC的低延迟、高吞吐生成至关重要。
灵活的算子扩展能力：AIGC模型架构日新月异，常常包含大量定制化的算子。CANN的TBE（Tensor Boost Engine）算子开发接口允许开发者根据模型需求，自主开发高性能的自定义算子，从而支持前沿模型的快速迭代和部署。
系统级性能优化：CANN提供了一整套性能调优工具和运行时接口（如ACL，Ascend Computing Language），使得开发者能够精细控制计算流程，最大限度地挖掘硬件潜力，为AIGC的高质量、多样化生成提供保障。

二、深度实践：AIGC定制算子的开发与优化

AIGC模型，例如扩散模型中的U-Net模块、Transformer中的Attention机制等，往往包含独特且计算密集的核心算子。当现有算子库无法满足性能或功能需求时，TBE自定义算子开发就成了关键。我们将以 ops-nn 仓库为例，探索如何为AIGC模型开发和优化算子。

ops-nn 仓库是CANN生态中专门用于存放和演示神经网络算子开发的实践宝库。它展示了如何利用TBE进行算子原型定义、C++实现、TBE DSL（Domain Specific Language）核函数编写等一系列流程。

1. 算子原型定义（op_proto）

首先，我们需要在 op_proto 目录下定义算子的基本信息，包括输入、输出、属性等。以一个假设的AIGC模型中可能用到的自定义激活函数为例（例如，一个非常规的S-shaped激活），其定义可能如下：

cpp 复制代码

// 示例：定义一个名为 "CustomSActivation" 的算子原型
// 位于 ops_nn/op_proto/custom_s_activation_op.cc (简化示意)
#include "graph/operator_reg.h"

namespace ge {
REG_OP(CustomSActivation)
    .INPUT(x, TensorType({DT_FLOAT16, DT_FLOAT, DT_INT32})) // 输入特征图
    .OUTPUT(y, TensorType({DT_FLOAT16, DT_FLOAT, DT_INT32})) // 输出特征图
    .ATTR(alpha, Float, 1.0f) // 可配置的形状参数
    .OP_END_DEFINE();
} // namespace ge

这个C++代码片段定义了一个名为 CustomSActivation 的算子，它有一个输入 x、一个输出 y，以及一个浮点型属性 alpha。这个原型是CANN识别和调度算子的基础。

2. TBE算子核函数实现（kernel）

接下来是算子性能的核心------TBE核函数实现。我们需要在 tbe/impl 目录下，使用TBE提供的DSL来描述算子的计算逻辑。TBE DSL允许开发者以类似Python Numpy的语法高效编写并行计算代码，最终由TBE编译成能在昇腾AI处理器上高效运行的二进制代码。

python 复制代码

# 示例：CustomSActivation 算子的TBE核函数实现
# 位于 ops_nn/tbe/impl/custom_s_activation_impl.py (简化示意)
import te.lang.cce as cce
from te import platform as tbe_platform
from te import tvm
from topi import generic
from topi.cce import util

# 获取用户定义的参数
def _get_param(param_value, default_value):
    return param_value if param_value is not None else default_value

@util.check_input_type(dict, dict, dict, float, str)
def custom_s_activation_compute(x, y, kernel_name="custom_s_activation", alpha=1.0):
    """
    Compute for Custom S Activation.
    y = 1 / (1 + exp(-alpha * x))  (Sigmoid-like，为简化示例)
    """
    shape = x.get("shape")
    dtype = x.get("dtype").lower()

    data_input = tvm.placeholder(shape, name="data_input", dtype=dtype)

    # 核心计算逻辑，这里以Sigmoid为例简化，实际可更复杂
    exp_data = cce.exp(cce.mul(data_input, tvm.const(-alpha, dtype)))
    res = cce.div(tvm.const(1.0, dtype), cce.add(tvm.const(1.0, dtype), exp_data))

    with tvm.tag_scope(tag=generic.emit_elemwise_tag):
        output = cce.cast_to(res, dtype) # 确保输出数据类型一致

    return output

@util.check_input_type(dict, dict, dict, float, str)
def custom_s_activation(x, y, alpha=1.0, kernel_name="custom_s_activation"):
    """
    Entry function for custom s activation.
    """
    # 检查输入数据格式、形状、类型等
    util.check_shape_rule(x.get("shape"))
    util.check_tensor_shape_size(x.get("shape"))
    util.check_dtype_rule(x.get("dtype"), ("float16", "float32"))

    res = custom_s_activation_compute(x, y, kernel_name, alpha)

    with tvm.target.cce():
        sch = generic.auto_schedule(res) # 自动调度优化

    config = {"name": kernel_name,
              "tensor_list": [x, y], # 输入输出张量列表
              "op_pattern": 0} # 算子模式，0表示element-wise

    return sch, config

这个Python代码段展示了TBE DSL编写算子计算逻辑的框架。custom_s_activation_compute 函数定义了核心的数学运算，而custom_s_activation 则是算子实现的入口函数，负责参数校验、调用计算函数，并利用TBE的调度器进行性能优化。通过这种方式，我们可以针对AIGC模型中特有的计算模式，编写出极致优化的底层算子。

3. 部署与集成

完成自定义算子开发后，将其编译注册到CANN环境，AIGC模型在通过ATC转换时就能识别并使用这些高性能算子。这大大提升了AIGC模型的部署灵活性和执行效率。

三、AIGC模型部署与推理优化

除了算子级的优化，CANN还提供了系统级的AIGC模型部署和推理优化能力。

通过ACL（Ascend Computing Language）接口，开发者可以灵活地控制模型的加载、输入数据的处理、模型执行以及结果获取。

python 复制代码

# 示例：使用ACL进行AIGC模型推理 (概念性代码)
import acl
import numpy as np

# 假设已有一个转换好的AIGC模型文件 (如扩散模型的U-Net部分)
MODEL_PATH = "path/to/your/aigc_model.om"

def run_aigc_inference(input_data_np, model_path):
    # 1. 初始化ACL环境
    acl.init()
    context = acl.create_context()
    
    # 2. 加载模型
    model_id, _ = acl.load_model(model_path)
    
    # 3. 创建输入输出数据描述
    input_desc = acl.create_data_buffer_from_numpy(input_data_np)
    # output_desc 根据模型输出创建
    # ...
    
    # 4. 执行模型
    output_buffers = acl.execute_model(model_id, [input_desc], []) # 简化：输出Buffer创建与获取
    
    # 5. 处理输出结果
    output_np = acl.get_numpy_from_data_buffer(output_buffers[0]) # 假设只有一个输出
    
    # 6. 资源释放
    acl.destroy_data_buffer(input_desc)
    # ... 销毁所有输出buffer
    acl.unload_model(model_id)
    acl.destroy_context(context)
    acl.finalize()
    
    return output_np

# 假设AIGC模型需要一个随机噪声作为输入来生成图像
# noise_input = np.random.randn(1, 4, 64, 64).astype(np.float32) 
# generated_image_features = run_aigc_inference(noise_input, MODEL_PATH)
# 后续处理：将特征转换为图像

通过ACL接口，AIGC应用可以实现对模型推理的精细控制，例如多模型并行推理、异步推理等，以满足不同场景下AIGC应用的性能需求，如实时生成、批量生成等。

四、CANN赋能AIGC的未来展望

随着AIGC技术的持续演进，模型规模更大、生成质量更高、模态更丰富的趋势将更加明显。CANN作为昇腾AI全栈软件体系的核心，将持续通过以下方面赋能AIGC：

更强大的算子库：持续丰富和优化通用算子，并支持更多前沿AIGC模型所需的特殊算子。
更智能的编译优化：进一步提升ATC的图优化能力，实现更高效的模型转换和执行。
更易用的开发体验：简化TBE算子开发流程，降低开发者门槛，让更多创新想法能迅速落地。

CANN组织链接 ：https://atomgit.com/cann
本文实践参考仓库链接 ：https://atomgit.com/cann/ops-nn