一文读懂 Ascend C：昇腾AI算子开发的新范式

摘要：随着大模型训练与推理对计算效率的要求日益严苛，通用算子库已难以满足定制化、高性能的业务需求。在此背景下，华为在 CANN 7.0 及后续版本中正式推出 Ascend C —— 一种专为昇腾 AI 芯片达芬奇架构设计的高性能算子开发语言。它不仅大幅提升了开发效率，更将算子性能推向硬件理论极限。本文将从技术演进、核心特性、架构定位到实际价值，系统解析 Ascend C 为何成为昇腾生态中的“新范式”。

为什么传统算子开发方式遇到瓶颈？

在昇腾 AI 生态发展的初期阶段，开发者主要依赖 TBE（Tensor Boost Engine） 框架进行自定义算子开发。TBE 采用 Python + DSL（Domain Specific Language）的组合方式，通过高层次抽象屏蔽底层硬件细节，确实在早期降低了入门门槛。然而，随着模型复杂度提升（如 MoE 架构、动态稀疏计算、长序列 Transformer），TBE 的局限性逐渐显现：

首先，DSL 的抽象层级过高，导致开发者无法精细控制片上内存（UB/L1 Buffer）的分配策略、计算单元的调度时序以及数据搬运与计算的重叠程度，从而难以突破性能瓶颈。

其次，调试体验较差。由于编译过程涉及多层转换（Python → DSL → IR → 汇编），一旦出错，错误信息往往模糊不清，定位问题需反复试错，开发周期长。

最后，TBE 对复杂控制流（如条件分支、循环嵌套）支持有限，在实现非标准算子（如自定义注意力机制、图神经网络聚合函数）时力不从心。

正是这些痛点，催生了对一种更贴近硬件、更灵活高效的新开发范式的需求——Ascend C 应运而生。

Ascend C 是什么？它不是“新语言”，而是“新工具链”

需要明确的是，Ascend C 并非一门从零设计的全新编程语言，而是基于 ISO C++17 标准的一个安全子集，并深度集成昇腾芯片的硬件特性。其本质是一套面向 NPU 的 C++ 开发框架，包含以下关键组件：

• Ascend C 标准库：提供 Tensor、Queue、Pipe 等核心类，封装硬件资源操作；
• 内置函数（Intrinsics）：如 CubeMatMul、VectorAdd 等，直接映射到硬件指令；
• 专用编译器 aicompiler：将 C++ 代码编译为昇腾芯片可执行的 .o 目标文件；
• 运行时支持库：负责算子加载、内存管理与执行调度。
• 

开发者只需编写符合规范的 C++ 函数，即可生成高性能算子，无需关心寄存器分配或流水线排布等底层细节——这些均由编译器和运行时自动优化。

为了更直观理解 Ascend C 的代码风格，下面展示多个典型场景的代码片段。

首先是经典的 VectorAdd 示例，体现基本数据搬运与计算流程：

1DataCopyPipe pipe;
2pipe.Init();
3
4for (uint32_t i = 0; i < totalLength; i += 256) {
5    pipe.CopyIn(xBuf, x, i);
6    pipe.CopyIn(yBuf, y, i);
7    Add(zBuf, xBuf, yBuf);              // 向量加法
8    pipe.CopyOut(z, zBuf, i);
9}

在处理矩阵运算时，Ascend C 提供对 Cube Core 的直接调用。以下是一个简化的 GEMM（通用矩阵乘）内核片段

1// 双缓冲预取
2Load(aCube[0], a, 0);
3Load(bCube[0], b, 0);
4
5for (int i = 0; i < k / 16; ++i) {
6    if (i + 1 < k / 16) {
7        Load(aCube[(i+1)%2], a, (i+1)*16*m);
8        Load(bCube[(i+1)%2], b, (i+1)*16*n);
9    }
10    MatMul(cCube, aCube[i%2], bCube[i%2]);  // 执行Cube计算
11    Accumulate(c, cCube, i*16);             // 累加结果
12}

}

更进一步，Ascend C 支持显式的流水线编排。通过 Pipe 和 Queue 实现计算与搬运的重叠：

Pipe<PIPE_V200> pipeA, pipeB; QueueQueId::Que0 queIn; QueueQueId::Que1 queOut;

// 初始化管道 pipeA.Init(queIn, QueId::Que0, 2); pipeB.Init(queOut, QueId::Que1, 2);

// 流水线循环 for (int step = 0; step < steps; step++) { pipeA.AllocTensor(xLocal); pipeA.SendSignal(); // 触发数据搬运 ComputeKernel(xLocal, yLocal); // 计算阶段 pipeB.SendSignal(); // 触发结果回写 pipeB.FreeTensor(zLocal); }

内存管理方面，Ascend C 允许开发者精细控制 L1 和 UB 缓冲区的使用：

// 分配L1 Buffer（低延迟） l1 float l1Buffer[16384];

// 使用Unified Buffer（大容量） LocalTensor ubTensor = LocalTensor(8192);

// 显式数据搬移 DataCopy(ubTensor, globalInput, offset, BLOCK_LENGTH);

此外，Ascend C 还支持多核协同计算。以下代码展示如何利用 BlockNum 实现任务分片：

1float localSum = 0;
2for (uint32_t i = blockId * blockSize; i < (blockId + 1) * blockSize; i++) {
3    localSum += input[i];
4}
5
6// 原子归约（需配合同步原语）
7AtomicAdd(&output[0], localSum);

}

这些代码共同体现了 Ascend C 的核心理念：在保持 C++ 开发习惯的同时，赋予开发者对昇腾硬件资源的精准控制能力。

Ascend C 的四大核心优势详解

1. 开发效率显著提升
   得益于使用标准 C++ 语法，开发者可直接在主流 IDE（如 VS Code、CLion）中编写、调试代码。配合昇腾插件，支持语法高亮、智能补全、断点调试等功能。编译错误信息清晰指向源码行号，大幅缩短问题排查时间。据华为内部测试，复杂算子的开发周期平均缩短 40% 以上。

2. 性能极致优化
   Ascend C 允许开发者显式管理三种关键资源：

   • 计算资源：通过指定 Cube Core 或 Vector Core 执行不同类型的运算；
   • 存储资源：直接操作 L1 Buffer 和 Unified Buffer（UB），实现数据复用；
   • 通信资源：使用 Queue 和 Pipe 构建多核协同流水线。

3. 全场景统一开发体验
   无论是云端训练（Ascend 910B）、边缘推理（Ascend 310P）还是端侧部署（Ascend Lite），Ascend C 均提供一致的编程接口。同一份算子代码，仅需重新编译，即可适配不同芯片型号，真正实现“一次开发，多端部署”。

4. 无缝融入主流 AI 框架
   Ascend C 生成的算子以 .o 文件形式存在，可通过以下方式集成：

   • 在 MindSpore 中注册为 Custom Operator；
   • 在 TensorFlow/PyTorch 中通过 CANN 提供的插件机制调用；
   • 导出为 ONNX 自定义节点，用于跨框架迁移。 这使得 Ascend C 成为连接底层硬件与上层应用的关键桥梁。

Ascend C 在昇腾全栈架构中的精准定位

在华为昇腾 AI 全栈体系中，Ascend C 位于“芯片使能层”的核心位置，具体层级如下：

应用层（ModelArts、行业应用）
↓
AI 框架层（MindSpore / TensorFlow / PyTorch）
↓
自定义算子层（Ascend C 编写的 .o 文件）
↓
CANN 运行时（含 aicompiler、驱动、调度器）
↓
昇腾 AI 芯片（Da Vinci 架构：Cube Core + Vector Core + Scalar Core）

这一位置决定了 Ascend C 的双重角色：对上，它是框架调用高性能计算的“出口”；对下，它是释放芯片潜力的“钥匙”。

典型应用场景

Ascend C 尤其适用于以下场景：

• 大模型中的自定义 Attention 机制（如 FlashAttention 优化版）
• 推荐系统中的稀疏 Embedding 查找与聚合
• 计算机视觉中的非标准卷积（如 Deformable Conv）
• 科学计算中的特殊数学函数（如 erf、lgamma 高精度实现）

在某头部互联网公司的实际案例中，通过 Ascend C 重写推荐模型中的特征交叉算子，推理吞吐量提升 2.3 倍，延迟降低 60%，同时代码可维护性显著增强。

与 CUDA、TBE 的对比分析

维度	Ascend C	TBE（昇腾旧方案）	CUDA（NVIDIA）
编程语言	C++ 子集	Python + DSL	C/C++ + CUDA C
抽象层级	中低层（可控性强）	高层（黑盒感强）	低层（高度灵活）
调试支持	支持 IDE 调试	有限，依赖日志	成熟（Nsight 工具链）
性能上限	极高（接近理论峰值）	中等	极高
学习成本	中（需了解 NPU 架构）	低（但深入难）	高
生态成熟度	快速发展中（CANN 7.0+）	成熟但逐步被替代	非常成熟

可见，Ascend C 在保留高性能的同时，显著改善了开发体验，是昇腾生态走向成熟的标志性技术。

学习路径建议

对于希望掌握 Ascend C 的开发者，推荐以下学习路径：

1. 基础准备：了解昇腾芯片架构（特别是 Da Vinci 架构中的 Cube/Vector Core、内存层次）
2. 官方课程：参加“2025 昇腾 CANN 训练营”中的 Ascend C 专题（https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252）
3. 动手实践：从官方 GitHub 仓库（Ascend/samples）克隆 vector_add 示例，完成编译与运行
4. 进阶挑战：尝试实现 softmax、layer_norm 等常用算子，并进行性能 profiling
5. 框架集成：将自定义算子注册到 MindSpore，完成端到端推理验证

6. // 获取当前核ID
   uint32_t blockId = GetBlockId();
   uint32_t blockSize = (totalElements + GetBlockNum() - 1) / GetBlockNum();
   uint32_t startIdx = blockId * blockSize;
   
   // 片上内存分配
   LocalTensor<float> inLocal = LocalTensor<float>(BLOCK_LENGTH);
   LocalTensor<float> wtLocal = LocalTensor<float>(BLOCK_LENGTH);
   LocalTensor<float> outLocal = LocalTensor<float>(BLOCK_LENGTH);
   
   // 初始化数据管道
   DataCopyPipe pipeIn, pipeOut;
   pipeIn.Init();
   pipeOut.Init();
   
   // 主计算循环
   for (uint32_t i = 0; i < blockSize; i += BLOCK_LENGTH) {
       uint32_t actualLen = (startIdx + i + BLOCK_LENGTH <= totalElements) ? 
                            BLOCK_LENGTH : (totalElements - startIdx - i);
   
       if (actualLen <= 0) break;
   
       // 搬运 [ ](t) 

结语

Ascend C 的推出，不仅是技术工具的升级，更是昇腾 AI 软件生态从“可用”迈向“好用”乃至“极致优化”的关键跃迁。它赋予开发者前所未有的控制力与效率，为国产 AI 芯片在大模型时代的竞争力提供了坚实支撑。

掌握 Ascend C，意味着你不再只是“使用”昇腾芯片，而是真正“驾驭”它。下一篇文章，我们将手把手带你搭建 Ascend C 开发环境，并运行你的第一个 VectorAdd算子！

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报名链接:https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252
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