算子开发到底在做什么？

"算子开发（Operator Kernel Development）"在真实工业环境里，绝对不只是"写一个 conv 的实现"，而是：

围绕一个 Operator，在特定硬件 + 特定编译器 + 特定 workload 下，设计最优 kernel + schedule + memory layout + fusion 策略。

下面我给你一个完全真实的岗位工作分解（GPU / AI 加速器公司基本一致）。

一、算子开发到底在做什么（真实职责分层）

算子开发 ≠ 写算法

算子开发 =

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Operator Semantics
      ↓
Kernel Design
      ↓
Loop Schedule
      ↓
Memory Movement
      ↓
Hardware Mapping

二、你说的 "设计不同底层实现" ------ 是对的，但要具体到这 5 类工作

① Kernel 实现（最核心）

比如 Conv2D。

不会只有一个实现。

常见 kernel family：

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direct conv
im2col + GEMM
winograd
fft conv
implicit GEMM
tensorcore conv

算子开发做的就是：

为不同 shape / 硬件 / dtype 设计不同 kernel

例如：

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small batch → direct conv
large batch → tensorcore GEMM conv
1x1 conv → GEMM
depthwise → special kernel

② Schedule 设计（DL 编译器核心）

你应该非常熟悉这个层级（因为你做体系结构）。

他们会设计：

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tiling
blocking
loop reorder
unroll
vectorize
tensorize
pipeline

例如 TVM：

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s[C].tile(i,j,32,32)
s[C].tensorize(...)

本质：

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设计 loop nest 结构

③ Memory Layout & Dataflow 设计（真正的性能关键）

算子开发大量时间花在：

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NHWC vs NCHW
COL32 layout
TensorCore fragment layout
shared memory swizzle
bank conflict removal

因为：

性能瓶颈 70% 在 memory，而不是 compute

④ Kernel Fusion（现在最热门）

例如：

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matmul + bias + gelu + residual

算子开发会写：

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fused kernel

原因：

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减少 global memory traffic

FlashAttention 就是：

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attention 算子级 fusion

⑤ Auto-tuning & Kernel Selection

真实系统不会只有一个 kernel。

而是：

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kernel registry
+
shape-based dispatch

例如：

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if M<128 → kernel A
if head_dim=64 → kernel B
if bf16 → kernel C

三、一个真实 NVIDIA / ByteDance / Huawei 算子开发工作日

你可能会：

Step1

分析 profile：

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conv2d 占 40% latency

Step2

看 IR：

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lowered loop
memory access pattern

Step3

设计新 kernel：

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warp tile = 64x64
block tile = 128x128

Step4

写：

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CUDA
Triton
CUTLASS
TVM TensorIR
MLIR Linalg

Step5

调：

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occupancy
bank conflict
register pressure
L2 hit rate

四、不同公司的"算子开发"差别非常大（这是关键）

1️⃣ GPU 公司（NVIDIA / AMD）

重点：

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TensorCore mapping
warp-level MMA
PTX
CUTLASS

2️⃣ AI Compiler 公司（TVM / ByteDance / OpenAI infra）

重点：

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IR lowering
schedule search
fusion
autotuning

3️⃣ AI 芯片公司（寒武纪 / 华为昇腾 / 壁仞）

重点：

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mapping to NPU dataflow
on-chip SRAM scheduling
DMA orchestration

4️⃣ LLM Infra 公司（DeepSeek / Anthropic infra）

重点：

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fused transformer kernels
flash attention
kv-cache kernels
quant kernels

五、一个非常重要的认知（90%新人完全误解）

算子开发：

❌ 不是写 PyTorch operator

❌ 不是写算法

❌ 不是写模型

而是：

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写 HPC Kernel
+
写 Compiler Schedule
+
写 Hardware Mapping

本质岗位：

AI 时代的 HPC Kernel Engineer

六、基于你的背景（体系结构 + ysyx + Verilog）

我非常明确告诉你：

你其实非常适合做：

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AI Hardware Mapping 型算子开发

比普通 CS 出身更适合。

因为你已经理解：

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loop
dataflow
memory hierarchy

而这些就是算子优化的核心。