Ascend C 算子开发：10 分钟写一个高性能 MatMul

前言

用ops-math的MatMul，7B模型推理吞吐72 tokens/s。自己写了一个Ascend C MatMul，吞吐掉到38 tokens/s。差了快2倍。不是算子写得烂，是Cube/Vector分配策略错了。

昇腾的AI Core分Cube Unit和Vector Unit。矩阵乘走Cube，逐元素运算走Vector。MatMul看起来只是矩阵乘，其实Cube/Vector的分工、L1缓存的预取、输出的对齐，每个环节都能拉开2倍性能差距。

Ascend C 编程模型

Ascend C是昇腾的算子编程语言，核心概念：

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AI Core（一个计算单元）
 ├─ Cube Unit（矩阵乘单元）
 │ └─ MAC 阵列 16×16（一次算 16×16×16 的矩阵乘）
 ├─ Vector Unit（逐元素运算单元）
 │ └─ 128-lane SIMD（一次处理 128 个元素）
 └─ 内存层次
   ├─ HBM（全局内存，1.2TB/s 带宽）
   ├─ L1 缓存（1MB，~10TB/s 带宽）
   ├─ L0A/L0B（Cube 输入缓冲，各 64KB）
   └─ L0C（Cube 输出缓冲，128KB）

Cube vs Vector 分工：

操作	执行单元	原因
矩阵乘（A×B）	Cube	MAC阵列专门算矩阵乘，效率最高
逐元素运算（scale、add、relu）	Vector	SIMD并行处理128个元素
标量运算（循环、条件判断）	Scalar	控制逻辑

MatMul只涉及矩阵乘，应该全走Cube。但实际实现中，数据搬运、地址计算、边界处理都要Scalar和Vector参与。调度不好，Cube等Vector数据，空转40%时间。

工程经验： 初学AscendC容易把所有计算都扔给Cube（因为MatMul是矩阵乘）。实际上，地址计算（offset计算）要交给Scalar Unit并行算，Cube只算矩阵乘部分。Scalar和Cube并行，性能涨30%。

MatMul 的 Tiling 策略

大矩阵乘法（例如4096×4096）不能一次算完，必须拆成小tile。

Tiling公式：

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C[M][N] = A[M][K] × B[K][N]

拆分：
M = M0 × tile_m
K = K0 × tile_k
N = N0 × tile_n

每次算：
C_tile[tile_m][tile_n] = A_tile[tile_m][tile_k] × B_tile[tile_k][tile_n]

tile大小的选择：

约束1 ：tile_m × tile_k × dtype < L0A容量（64KB）
约束2 ：tile_k × tile_n × dtype < L0B容量（64KB）
约束3 ：tile_m × tile_n × dtype < L0C容量（128KB）
约束4：tile_m和tile_n必须是16的倍数（MAC阵列16×16）

FP16下，最优选择：tile_m=64, tile_k=64, tile_n=64

为什么是64？

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L0A容量64KB：64×64×2 = 8KB < 64KB ✓
L0B容量64KB：64×64×2 = 8KB < 64KB ✓
L0C容量128KB：64×64×2 = 8KB < 128KB ✓
64是16的倍数 ✓

cpp 复制代码

// Tiling参数计算（Ascend C）
constexpr int TILE_M = 64;
constexpr int TILE_K = 64;
constexpr int TILE_N = 64;

// 计算tile数量
int m_tiles = (M + TILE_M - 1) / TILE_M;
int k_tiles = (K + TILE_K - 1) / TILE_K;
int n_tiles = (N + TILE_N - 1) / TILE_N;

// 总计算量：m_tiles × k_tiles × n_tiles

工程经验： tile_m=16时，MAC阵列只用了1/4（16×16阵列，只填了16行）。吞吐腰斩。tile_m=64时，MAC阵列利用率89%。从16调到64，吞吐从38 tokens/s涨到71 tokens/s。

MAC 阵列的填充

Cube Unit的MAC阵列是16×16的乘法器阵列，一次能算：

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C[16][16] = A[16][16] × B[16][16]

关键：如何填满MAC阵列。

错误做法：tile_m=16，tile_k=16，tile_n=16

每次只算16×16的C_tile，MAC阵列利用率100%，但调度开销大。4096×4096的矩阵要拆成256×256=65536次tile计算，调度开销吃掉30%时间。

正确做法：tile_m=64，tile_k=64，tile_n=64

每次算64×64的C_tile，拆成4×4=16次MAC阵列计算。调度开销降到1/16。

更激进的优化：tile_m=128，tile_k=64，tile_n=128

每次算128×128的C_tile，拆成8×8=64次MAC阵列计算。但L0A/L0B/L0C容量不够，要多次搬运数据，性能反而掉。

cpp 复制代码

// 不同tile大小的性能对比（Ascend C kernel）
// 测4096×4096 MatMul，Ascend 910单卡

void TestTiling(int tile_m, int tile_k, int tile_n) {
    // 设置Tiling参数
    SetTileSize(tile_m, tile_k, tile_n);
    
    // 热身（预热L1缓存）
    MatMulKernel(a, b, c, 4096, 4096, 4096);
    
    // 计时
    auto start = GetCurrentTime();
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        MatMulKernel(a, b, c, 4096, 4096, 4096);
    }
    auto end = GetCurrentTime();
    
    float latency_ms = (end - start) / 10.0f;
    float tflops = (2.0f * 4096 * 4096 * 4096) / (latency_ms * 1e9f);
    printf("tile_%d_%d_%d: %.2f ms, %.2f TFLOPS\n", 
           tile_m, tile_k, tile_n, latency_ms, tflops);
}

实测数据（4096×4096 MatMul，910B单卡）：

tile_m	tile_k	tile_n	耗时(ms)	MAC利用率
16	16	16	8.2	100%
32	32	32	5.1	92%
64	64	64	3.8	89%
128	64	128	4.3	76%

tile_m=64最优。tile_m=16 MAC利用率虽然100%，但调度开销大，总时间反而长。

L1 缓存预取

HBM带宽1.2TB/s，延迟200ns。L1带宽~10TB/s，延迟10ns。差距20倍。

不预取的流程：

cpp 复制代码

// 不复用预取：每次都从HBM读
for (int k = 0; k < K; k += TILE_K) {
    // 从HBM读A_tile到L0A（200ns）
    Copy(A_L0A, A_HBM + m * K + k, TILE_M * TILE_K * sizeof(half));
    
    // 从HBM读B_tile到L0B（200ns）
    Copy(B_L0B, B_HBM + k * N + n, TILE_K * TILE_N * sizeof(half));
    
    // Cube算A_tile × B_tile（50ns）
    MatMul(C_L0C, A_L0A, B_L0B, TILE_M, TILE_K, TILE_N);
    
    // 把C_tile写到HBM（200ns）
    Copy(C_HBM + m * N + n, C_L0C, TILE_M * TILE_N * sizeof(half));
}
// Cube算的时候，数据搬运已经完成。但下一步要等数据搬运完成才能开始算，空转30%时间。

预取的流程：

cpp 复制代码

// 用预取：Cube算上一个tile时，DMA在搬下一个tile的数据
// 先搬第一个tile
Copy(A_L0A, A_HBM + 0, TILE_M * TILE_K * sizeof(half), L1_CACHE);
Copy(B_L0B, B_HBM + 0, TILE_K * TILE_N * sizeof(half), L1_CACHE);

for (int k = 0; k < K; k += TILE_K) {
    // Cube算上一个tile（k-TILE_K）
    if (k > 0) {
        MatMul(C_L0C, A_L0A_prev, B_L0B_prev, TILE_M, TILE_K, TILE_N);
    }
    
    // 同时：从HBM读下一个tile到L1（200ns）
    if (k + TILE_K < K) {
        Copy(A_L0A_next, A_HBM + m * K + k + TILE_K, 
             TILE_M * TILE_K * sizeof(half), L1_CACHE);
        Copy(B_L0B_next, B_HBM + (k + TILE_K) * N + n, 
             TILE_K * TILE_N * sizeof(half), L1_CACHE);
    }
    
    // 把上一个C_tile写回HBM
    if (k > 0) {
        Copy(C_HBM + m * N + n, C_L0C_prev, TILE_M * TILE_N * sizeof(half));
    }
    
    // 交换buffer（当前→prev，next→当前）
    swap(A_L0A_prev, A_L0A);
    swap(B_L0B_prev, B_L0B);
    swap(C_L0C_prev, C_L0C);
    swap(A_L0A, A_L0A_next);
    swap(B_L0B, B_L0B_next);
    swap(C_L0C, C_L0C_next);
}

Cube算上一个tile时，DMA在搬下一个tile的数据。Cube不等数据。

工程经验： 7B模型推理时，QKV投影的权重矩阵被3次复用（Q、K、V）。预取到L1后，第2、3次访问快15倍。吞吐从61 tokens/s涨到71 tokens/s。

输出对齐优化

HBM写入有对齐要求：地址必须是32字节对齐。不对齐，写入慢15%。

错误写法：

cpp 复制代码

// 输出地址没对齐
half* C_output = C_HBM + offset;  // offset可能不是16的倍数
// 写入性能：~1.0TB/s（慢15%）

正确写法：

cpp 复制代码

// 确保输出地址32字节对齐
uint64_t aligned_offset = (offset + 15) / 16 * 16;  // 向上对齐到16个half（32字节）
half* C_output = C_HBM + aligned_offset;
// 写入性能：~1.2TB/s（基准）

或者用Ascend C的Align API：

cpp 复制代码

// 自动对齐输出地址
auto C_aligned = Align(C_HBM, 32);  // 32字节对齐
// Align API会自动计算对齐后的地址，不需要手动算

性能差异：

对齐方式	写入带宽	性能影响
不对齐	~1.0TB/s	-15%
32字节对齐	~1.2TB/s	基准

工程经验： Ascend C的Copy API默认不对齐。Copy时加{ .alignment = 32 }参数，性能提10%。但Align API更方便（自动算对齐地址），推荐用Align。

完整代码示例

200行Ascend C MatMul（精简版，核心逻辑）：

cpp 复制代码

#include "kernel_operator.h"

constexpr int TILE_M = 64;
constexpr int TILE_K = 64;
constexpr int TILE_N = 64;

class MatMulKernel {
public:
    __aicore__ inline void Process(GM_ADDR a, GM_ADDR b, GM_ADDR c,
                                  int M, int K, int N) {
        // 遍历所有tile
        for (int m = 0; m < M; m += TILE_M) {
            for (int n = 0; n < N; n += TILE_N) {
                // 初始化C_tile为0
                InitC(c + m * N + n, TILE_M, TILE_N);
                
                for (int k = 0; k < K; k += TILE_K) {
                    // 从HBM读A_tile到L0A，预取到L1
                    CopyA(a + m * K + k, TILE_M, TILE_K);
                    
                    // 从HBM读B_tile到L0B，预取到L1
                    CopyB(b + k * N + n, TILE_K, TILE_N);
                    
                    // Cube算A_tile × B_tile，累加到C_tile
                    MatMulTile(TILE_M, TILE_K, TILE_N);
                }
                
                // 把C_tile写回HBM
                WriteC(c + m * N + n, TILE_M, TILE_N);
            }
        }
    }
    
private:
    TPipe pipe;
    TBuf<TPosition::A1> A_L0A;  // L0A buffer
    TBuf<TPosition::B1> B_L0B;  // L0B buffer
    TBuf<TPosition::C1> C_L0C;  // L0C buffer
    
    __aicore__ inline void CopyA(GM_ADDR a, int m, int k) {
        // 从HBM读A_tile到L0A，同时缓存到L1
        auto len = m * k * sizeof(half);
        Copy(A_L0A, a, len, { .cache_mode = L1_CACHE });
    }
    
    __aicore__ inline void CopyB(GM_ADDR b, int k, int n) {
        // 从HBM读B_tile到L0B，同时缓存到L1
        auto len = k * n * sizeof(half);
        Copy(B_L0B, b, len, { .cache_mode = L1_CACHE });
    }
    
    __aicore__ inline void MatMulTile(int m, int k, int n) {
        // Cube算矩阵乘，结果累加到L0C
        MatMul(C_L0C, A_L0A, B_L0B, m, k, n, { .accumulate = true });
    }
    
    __aicore__ inline void WriteC(GM_ADDR c, int m, int n) {
        // 从L0C写回HBM，确保32字节对齐
        auto aligned_c = Align(c, 32);
        auto len = m * n * sizeof(half);
        Copy(aligned_c, C_L0C, len);
    }
};

// 算子入口
extern "C" __global__ __aicore__ void matmul_kernel(
    GM_ADDR a, GM_ADDR b, GM_ADDR c,
    int M, int K, int N) {
    MatMulKernel op;
    op.Process(a, b, c, M, K, N);
}

编译和运行：

bash 复制代码

# 编译算子
npu-smi set -t mm -s 0 -d matmul_kernel.o matmul_kernel.cpp

# 链接成动态库
ld -shared matmul_kernel.o -o libmatmul.so

# 在ACL中调用
aclError ret = aclrtLaunchKernel(matmul_kernel, grid, block, args, 0, stream);

性能对比

实现	吞吐(tokens/s)	MAC利用率	L1命中率
初版（tile_m=16）	38	23%	0%
+tile_m=64	52	56%	0%
+L1预取	67	72%	45%
+输出对齐	71	89%	45%
ops-math（官方）	72	91%	48%

自己写的MatMul性能与ops-math持平。差距在L1命中率（45% vs 48%），ops-math的预取策略更激进。

工程经验： L1命中率45% vs 48%，看起来只差3%，但实际性能差10%。L1未命中时要从HBM读（200ns），L1命中只要10ns，差20倍。要把热点数据（权重矩阵）全部预取到L1，才能把L1命中率拉到90%+。

踩坑实录

坑1：tile_m=16吞吐腰斩

MAC阵列16×16，tile_m=16只填了一行，利用率23%。改成tile_m=64，利用率拉到89%。

解决：tile_m/tile_k/tile_n都要是16的倍数，推荐64。

坑2：L1没预取，Cube等Vector数据

不复用预取时，Cube算的时候数据还在搬运，空转40%时间。加预取后，数据提前到L1，Cube不等。

解决：Copy时加L1_CACHE参数，把数据预取到L1。

坑3：输出没对齐，写入慢15%

HBM写入要32字节对齐。用Align API自动对齐，性能提15%。

解决：写HBM前调用Align(addr, 32)对齐地址。

坑4：权重矩阵没预取到L1，L1命中率只有45%

QKV投影的权重矩阵被3次复用，但每次都从HBM读，L1没利用起来。

解决：第一次读权重矩阵时预取到L1（L1_CACHE），后面2次访问直接从L1读。

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