CANN算子：面向算子开发的体系化实践指南

在人工智能计算加速不断演进的今天，算子的性能与可扩展性已经成为影响 AI 系统效率的核心因素。华为 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为昇腾系列 AI 处理器的软件栈中最关键的组成部分，不仅为深度学习框架提供了稳定的算子能力，也为开发者开放了一套可扩展、可优化、可深度调优的算子开发体系。

相比一般框架层面的算子封装，CANN 提供的算子开发能力更贴近硬件，也更强调性能极限的挖掘。这篇文章将结合实际开发经验，从体系结构、算子开发逻辑、编程模型、调试优化等多个维度，全面解析 CANN 下的算子开发方法。

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训练营简介

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一、CANN 在昇腾计算体系中的位置

在了解算子开发之前，首先要理解 CANN 的定位。在整个 Ascend AI 计算体系中，CANN 处于框架与硬件之间的关键层。它不仅提供高性能算子库（如 TBE、AICore 算子），同时也暴露算子开发接口，使得开发者能够编写自定义算子并适配自己的模型或业务。

从系统架构上看，CANN 包含：

• 编程接口与工具链：如 Ascend C 编程语言、TBE 算子 DSL、工具链（ATC、msopgen、aicpu build 工具等）。
• 运行时组件：负责算子调度、任务编排、内存管理。
• 图优化工具：如 AutoTune、AutoFuse，用于算子级与图级优化。
• 高性能库：例如涉及矩阵乘、卷积、归一化、激活等基础算子。

通过这一体系，开发者得以在不同层级进行算子自定义与优化，形成从高层框架适配到低层 AI Core 调优的全链路开发能力。

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二、算子开发的整体流程：从需求到落地

一个完整的 CANN 算子开发流程通常包括以下几个阶段：

步骤 1：明确算子功能与输入输出规范

开发前需要根据业务需求精确定义算子的：

• 输入参数形状、类型、布局
• 输出生成逻辑
• 辅助属性（如广播维度、对齐约束）
• 精度需求（FP32/FP16/INT8/BF16 等）

设计不清晰往往导致调试困难，因此开发自定义算子时，需要像设计 API 一样严格规划接口。

步骤 2：选择算子开发路径

目前 CANN 提供两条算子开发方式：

1. Ascend C（基于 AICore）
   面向需要高性能的算子，可直接操控 AI Core 的向量、矩阵单元，获得极高执行效率。

2. TBE（Tensor Boost Engine）算子 DSL
   更适合快速开发算子，通过描述规则生成自动 kernel，接口友好但性能可控性略弱。

两者通常根据算子复杂度与性能要求选择。对计算密集型算子，Ascend C 是主流选择；对小算子或逻辑性较强的算子，TBE 足够胜任。

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三、Ascend C 编程模型：贴近硬件的高性能逻辑表达

Ascend C 是典型的 SPMD（Single Program Multiple Data）模型，代码只写一次，但会在 AI Core 上并发执行多个 block/task。理解其编程模型是迈向高性能算子的核心步骤。

Ascend C 程序的特征包括：

1. 自主内存管理

算子运行时可自行管理 L1/L0 缓存、UB（Unified Buffer）、GM（global memory）之间的数据搬运。这也是调优的关键所在。

2. 矢量与矩阵运算原语

Ascend C 暴露了一系列硬件原语，如：

• vadd、vmul 向量计算
• mad、mm 矩阵计算
• 数据搬运 dma_copy

利用这些原语可以灵活组合复杂算子逻辑。

3. Block 维度的并行调度

例如大型 Tensor 分块处理、数据分片计算等。

4. Kernel 尺寸与 Tile 策略

包括：

• UB 容量约束
• Tile 尺寸分解
• 循环展开
• 数据访问对齐优化

这些因素决定算子是否能跑出极限性能。

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四、TBE 算子：快速构建的高效路径

TBE DSL 是另一种更轻量的算子开发方式，自动生成 Kernel。适用于对性能要求不那么极限，但希望开发更快的场景。

TBE 的优势：

• 使用 Python 编写，开发门槛低
• 内置大量算子模板
• 自动完成大量优化，如向量化、流水线处理
• 易于与 ATC 工具链对接

对于模型中的 reshape、broadcast、elementwise 等算子，TBE 是非常高效的选择。

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五、算子构建：从编写到编译到注册

算子完成后，需要进入构建环节：

1. 算子定义（op proto）

通过 JSON 或 DSL 定义输入输出类型、shape 规则、支持的数据类型。

2. Kernel 编写与实现

即 Ascend C 或 TBE 主体代码。

3. 生成 so 文件

使用工具链（如 msopgen、op_build）进行算子编译。

4. 注册到框架

生成算子元信息，使框架能够识别并调用自定义算子。

5. 框架侧（如 TensorFlow/ PyTorch）适配

通常涉及：

• kernel 映射
• shape 推导
• plugin 注册

至此，一个自定义算子才真正能在训练或推理中被调用。

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六、调试与性能优化：算子开发的关键难点

CANN 提供多种调试方式，包括：

1. 单算子仿真

利用 ASCEND C 模拟器执行 kernel，可验证 correctness。

2. Profiling 性能分析

可测量：

• 各阶段耗时
• L1/L0/UB 缓存命中率
• DMA copy 占比

3. AutoTune 自动调优

可以自动搜索 tile 策略，提高算子效率。

4. AutoFuse 图级融合

通过将多个小算子融合为一个 kernel，大幅减少数据搬运开销。

在实际优化中，常见的瓶颈包括：

• UB 不够，导致频繁搬运
• Tile 尺寸不合理导致流水线不满
• 内存访问未对齐导致性能下降
• Block 划分不合理导致算子负载不均衡

算子优化本质上是一个“计算与带宽之间的平衡博弈”，需要结合实际 tensor 规模不断调试。

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七、从系统视角理解算子：不仅仅是 kernel

优秀的算子开发不是孤立思考单个 kernel，而是要理解算子在整个图中的作用。

包括：

1. 数据排布（layout）是链路优化的基础

算子通常需要适应 NCHW、NHWC、FRACTAL_Z 等多种布局，对齐合理的布局策略通常能减少大量冗余变换。

2. 图级优化往往比单算子优化更重要

算子再快，如果数据转换耗时过大，整体体验仍然受限。

3. 融合策略决定算子的最终性能表现

如：

• Convolution + Bias + ReLU 融合
• MatMul + Add 融合

华为 CANN 的 AutoFuse 可以自动完成这些任务。

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八、算子开发的典型案例思路（示例级说明）

以下展示一个典型算子开发思路（不涉及机密、仅为教学示例）：

示例：自定义 elementwise 算子 F(x) = x² + x

核心步骤：

1. 定义 op proto：输入 shape = output shape

2. Ascend C 代码结构：

   • 将输入分块搬到 UB
   • 执行 vmul 和 vadd
   • 将结果搬回 GM

3. 编译 kernel，生成 so

4. 在框架侧注册 shape 推导逻辑

5. 调试：通过小 tensor 验证数值正确性

6. 性能调优：

   • 增大 tile size
   • 检查 DMA 对齐
   • 分析流水线利用率

虽然示例简单，但实际流程和复杂算子几乎一致。

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九、总结：CANN 算子开发的价值

华为 CANN 为算子开发者提供了一个从硬件到框架的完整开放体系，使得开发者能够在性能、灵活性与可扩展性之间找到最佳平衡。

其核心价值体现在：

• 深入硬件、性能上限高
• 工具链完善，可快速验证与调优
• 支持多框架适配，生态广泛
• 融合自动化优化工具，降低调优门槛

对于追求极致性能或业务中有定制算子需求的开发者而言，掌握 CANN 算子开发能力将带来巨大竞争力。

未来，随着昇腾处理器的不断发展，CANN 也会持续扩展，在自动优化、混合精度、跨设备协同等方向提供更强大的能力。深度理解 CANN 或许正是构建下一代高性能 AI 系统的关键步骤。