华为 CANN 算子开发全解析：从执行模型到工程化落地的深度实践指南

在大模型时代，AI 基础设施不再以纯硬件算力为核心竞争力，真正决定训练与推理效率的，是算力能否被充分释放。而在华为 Ascend 处理器体系中，这一切的底层基础能力都通过 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）提供的算子机制得以构建。算子不仅是算力的最小调度单元，更是模型图编译、跨设备调度、内存布局优化以及融合策略的核心。

一键难忘

612人浏览 · 2025-11-26 12:51:19

一键难忘 · 2025-11-26 12:51:19 发布

华为 CANN 算子开发全解析：从执行模型到工程化落地的深度实践指南

过去，大部分开发者把 CANN 算子理解为“写 Kernel”，但随着 CANN Runtime、Graph Engine（GE）、TBE/Ascend C、AutoTune、AutoFuse 等模块不断完善，算子早已演进为一个涵盖编译、执行、调度、并发、分布式一致性的复杂系统。本文试图从体系结构、执行模型、开发路径和优化策略等多个视角，梳理一次真正“体系化”的 CANN 算子开发全流程。

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一、CANN 中算子的角色：不仅仅是运算单元

算子在传统意义上承担的是数学运算的职责，例如矩阵乘加、卷积、激活函数等。而在 Ascend CANN 中，它至少承担三层职责：
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1. 模型图编译中的基本构件

图编译器会将前端框架（TensorFlow、PyTorch、MindSpore 等）的计算图转换为 CANN 的 IR，每个 IR 节点都直接或间接映射到算子。算子的属性决定了图分割是否可行、算子能否跨设备调度、内存规划是否有效。

2. 运行时执行的调度粒度

Ascend 的 AI Core 并不是简单执行 Kernel，而是依据 Tiling 策略、Pipeline 调度策略和 SPMD 模型，对算子执行进行精细化控制。

算子组织了：

内存分配/复用方式
AI Core 与 CPU 协同模式
缓存/UB（Unified Buffer）访问模式
单算子多并发线程（block）的执行方式

3. 性能优化的中心载体

融合、AI Core 状态控制、Prefetch 机制、流水线优化、AutoTune 搜索，都依赖算子接口和算子属性。

因此，一个“算子”在 CANN 中的意义几乎等同于 GPU 世界里的 CUDA Kernel + 计算图节点 + 调度指令的组合。

二、CANN 的执行模型：SPMD + AI Core 的并行计算哲学

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Ascend C算子开发的核心思想是 SPMD（Single Program Multiple Data），即所有 Core 执行同一段算子代码，但根据自身 ID（block_id）处理不同数据区间。

1. Why SPMD？

SPMD 可以最大化硬件利用率，因为：

程序无需多版本维护（高可维护性）
数据域分片可由编译器统一决定（优化空间大）
AI Core 数量多、结构统一，非常适合 SPMD 模型

2. SPMD 中的数据切片策略

CANN 将数据划分为多个 tile，每个 tile 被一个 Core 处理。关键难点在于“tile 的大小与访问模式要满足 AI Core 对对齐、访存、流水线的要求”。

例如：

GEMM 的 tile 通常是 MK-KM 格式
卷积算子的 tile 受 HWC/NCHW 布局影响
Softmax 的 tile 则常基于行维度切分

开发者只需要遵守算子访存逻辑，其余由 Tiling 算法自动生成。

3. PipeLine 机制

AI Core 的 Pipeline 大体分为三段：

Load：从 GM（Global Memory）搬运到 UB
Compute：执行数学运算
Store：将结果写回 GM

一个优秀算子应保证三者尽可能并行，形成如下流水：

Load → Compute → Store
  ↳ Load → Compute → Store
    ↳ Load → Compute → Store

算子性能是否达到峰值，很大程度取决于此。

三、CANN 中算子的分类与系统位置

一个完整 CANN 算子体系一般包含：

1. TBE/Ascend C 算子（AI Core 侧）

负责高性能数学计算，是最重要的部分。

2. CPU 算子（Host 侧）

用于非密集型计算、内存管理、数据准备工作。

3. 融合算子（Composite）

由多个基础算子按 Fusion 规则组合而成，可以减少 GM 访存。

4. AutoFuse 自动融合算子

由编译器借助策略搜索生成，不需要手写。

5. 图层算子（Graph-Level）

用于处理大算子、中间张量布局等任务。

不同类型算子参与模型编译的不同阶段，从 OP 原型、图构建、算子调度、Kernel 编译，到最终执行，形成完整链路。

四、算子开发的工程化流程：从规格到 Kernel 调度

在实际工程项目中，一个算子的开发流程远比写 Kernel 要复杂。

下面以AI Core 基础算子开发为例，梳理完整流程。

1. 定义算子规格（OP Spec）

包括：

输入、输出张量格式（Shape、DType、Format）
支持的动态 shape 范围
广播/对齐/对称性约束
算子属性（属性参数，例如 axis）

这一步影响到框架适配和图编译。

2. Tiling 设计

Tiling 是算子性能的灵魂，它定义：

一个 Core 要处理多少数据
每次从 GM 读取多少
UB 需要多少空间
AI Core 的并行程度

Tiling 通常由编译器自动生成，但在某些算子（如卷积、GEMM）中需要手写算法逻辑高阶优化。

3. Kernel 编写（Ascend C）

Ascend C 脚本控制：

数据搬运（Load/Store）
计算核使用（如 Vector Engine、Scalar Engine）
UB 资源分配
并行 block 的执行顺序

示例伪代码（非文档、非真实 API，只为表达 Ascend C 风格）：

__kernel__ void AddKernel(__gm__ float* x, __gm__ float* y, __gm__ float* out, int n) {
    int core_id = get_block_id();
    int start = core_id * TILE_SIZE;
    int end   = min(start + TILE_SIZE, n);

    __ub__ float buf_x[TILE_SIZE];
    __ub__ float buf_y[TILE_SIZE];

    for (int i = start; i < end; i += STEP) {
        load(buf_x, x + i, STEP);
        load(buf_y, y + i, STEP);
        vadd(buf_x, buf_y, STEP);
        store(out + i, buf_x, STEP);
    }
}