CANN算子开发新范式：基于ops-nn探索aclnn两阶段调用架构

在当前AI模型日益复杂、计算需求不断攀升的背景下，底层算子库的性能与易用性成为决定整体推理与训练效率的关键因素。CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为一套面向神经网络的异构计算架构，通过模块化设计和软硬协同优化，为开发者提供了高效、灵活的算子开发与调用能力。其中，ops-nn 仓库作为CANN生态中核心的神经网络类算子库，不仅封装了大量深度优化的基础算子，还引入了一种全新的 aclnn 两阶段调用架构，显著提升了算子使用的灵活性与执行效率。

aclnn 两阶段调用架构概述

传统算子调用方式通常采用"一次调用、同步执行"的模式，这种方式在简单场景下表现良好，但在高并发、多设备或需要精细控制资源调度的复杂应用中显得力不从心。为此，CANN在 ops-nn 中引入了 aclnn（Asynchronous Compute Library for Neural Networks） 的两阶段调用机制：

第一阶段：算子准备（Prepare）

在此阶段，开发者通过接口描述算子类型、输入输出张量信息、属性参数等元数据，系统据此完成内存分配、内核选择、图优化等预处理工作，并返回一个可复用的执行句柄（handle）。该阶段不涉及实际计算，因此开销极低，适合频繁调用前的初始化。
第二阶段：算子执行（Execute）

利用第一阶段生成的句柄，在实际数据就绪后触发异步执行。此阶段可灵活绑定到不同流（stream）上，支持多流并行、流水线调度等高级特性，从而最大化硬件利用率。

这种分离式设计使得算子调用逻辑更加清晰，同时为动态批处理、算子融合、图级优化等高级功能提供了天然支持。

ops-nn 中的实践示例

以 ops-nn 仓库中的卷积算子为例，开发者可通过如下伪代码体验 aclnn 架构：

cpp 复制代码

// 第一阶段：准备
auto handle = aclnnConv2dPrepare(input_desc, weight_desc, output_desc, ...);

// 第二阶段：执行（可多次调用）
aclnnConv2dExecute(handle, input_data, weight_data, output_data, stream);

值得注意的是，Prepare 阶段的结果可被缓存并在多个 Execute 调用中复用，尤其适用于推理服务中模型结构固定但输入数据动态变化的场景。此外，ops-nn 还提供了 Python 接口封装（如通过 pyasc 或 pypto），进一步降低使用门槛。

开发者价值与生态意义

aclnn 两阶段架构不仅提升了单算子的执行效率，更重要的是为上层框架（如 PyTorch、TensorFlow）提供了更细粒度的控制接口，便于实现端到端的图优化与运行时调度。对于希望深度定制高性能算子的开发者而言，ops-nn 提供了完整的文档、模板工程和调试工具链，支持从 Tiling 设计到 Kernel 编写的全流程开发。

同时，该架构的设计理念也体现了 CANN 社区对"软硬协同"与"开发者友好"的双重重视------既贴近硬件特性以榨取极致性能，又通过抽象层屏蔽底层复杂性，让算法工程师也能高效参与算子优化。

结语

随着大模型和多模态应用的普及，对底层算子库的要求已从"能用"转向"好用+高效"。CANN 通过 ops-nn 仓库所推动的 aclnn 两阶段调用范式，正是对这一趋势的积极回应。它不仅是一种技术演进，更代表了一种新的协作模式：让硬件能力、系统软件与应用开发在统一架构下高效协同。

未来，随着更多算子迁移至 aclnn 架构，以及社区贡献的持续涌入，CANN 生态有望成为 AI 基础软件领域的重要开源力量。

cann组织链接：https://atomgit.com/cann

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