一、引言：为何需要自定义算子？

在深度学习框架（如 MindSpore、TensorFlow、PyTorch）中，标准算子库已覆盖大部分常见操作。然而，在以下场景中，自定义算子（Custom Operator）变得不可或缺：

  • 模型中包含非标准激活函数或归一化层；
  • 需要融合多个小算子以减少 kernel launch 开销；
  • 特定领域模型（如科学计算、信号处理）需专用计算逻辑；
  • 对性能极度敏感，需针对硬件微架构极致优化。

传统方式依赖 CUDA 或 OpenCL 编写 GPU 算子，而在昇腾生态中，Ascend C 成为实现高性能自定义算子的核心工具。它直接映射到达芬奇架构的 AI Core 单元，支持显式控制数据搬运、计算流水与内存布局，是释放昇腾芯片算力的关键技术路径。

本文将基于 CANN 7.0+ 环境，以 Atlas 300I Duo 推理卡 为硬件目标，逐步剖析 Ascend C 算子开发全流程。

二、Ascend C 编程模型基础

2.1 达芬奇架构与 AI Core

昇腾 AI 处理器采用 达芬奇架构（Da Vinci Architecture），其核心计算单元为 AI Core，包含：

  • Cube Unit：专用于 INT8/FP16 矩阵乘（如 16×16×16）；
  • Vector Unit：支持 FP32/FP16/INT32 向量运算（如 Add、Mul、Reduce）；
  • Scalar Unit：处理控制流与地址计算；
  • Unified Buffer (UB)：256KB 片上高速缓存，用于暂存中间数据；
  • L1/L0 Cache：用于权重或常量缓存。

Ascend C 允许开发者直接操作这些单元，实现计算与数据搬运的精细调度。

2.2 编程范式：Kernel + Tile

Ascend C 采用 单 Kernel 多 Tile 模型：

  • Kernel：一个完整的算子执行函数，标注为 __aicore__；
  • Tile：任务划分的基本单位，每个 Tile 由一个 AI Core 执行；
  • 开发者需通过 tile 参数指定输入张量的分块策略。

例如，对 shape=[1024] 的向量，可划分为 4 个 tile，每个处理 256 元素。

2.3 内存层级与数据流

Ascend C 要求显式管理三级内存：

内存类型 容量 用途 访问方式
Global Memory GB 级 主存（DDR/HBM） 通过 DataCopy
Unified Buffer 256 KB 片上缓存（计算前加载） LocalTensor
Registers 几 KB 计算寄存器 intrinsic 指令

典型数据流：
Global → UB → Compute → UB → Global

三、开发环境准备

3.1 硬件与软件要求

  • 硬件：Atlas 300I/300T/910B 系列（含昇腾 910/310 芯片）
  • 操作系统：Ubuntu 22.04 / EulerOS
  • CANN 版本：≥ 7.0.RC1（推荐 7.0.Trials 或正式版）
  • 开发工具：MindStudio 或命令行（gcc、make、atc）

3.2 环境变量配置（关键）



bash


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export ASCEND_HOME=/usr/local/Ascend
export PATH=$ASCEND_HOME/compiler/ccec_compiler/bin:$PATH
export PYTHONPATH=$ASCEND_HOME/python/site-packages:$PYTHONPATH


3.3 项目结构模板




text


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custom_add/
├── src/
│   └── kernel_add.cpp        # Ascend C 算子实现
├── host/
│   └── add_op.py             # Python 调用接口
├── scripts/
│   ├── build.sh              # 编译脚本
│   └── run.sh                # 运行脚本
└── CMakeLists.txt




四、实战案例一：向量加法（Vector Add）


4.1 算子需求


实现 C = A + B，其中 A、B、C 为一维 FP16 张量，长度 N=1024。


4.2 Ascend C 代码实现（src/kernel_add.cpp）




cpp


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#include "kernel_operator.h"

using namespace AscendC;

constexpr int32_t BUFFER_NUM = 2; // Double buffering
constexpr int32_t BLOCK_LENGTH = 256; // 每个 tile 处理 256 元素

// Kernel 入口函数
extern "C" __global__ __aicore__ void CustomAdd(
    uint32_t totalLength, 
    half* inputA, 
    half* inputB, 
    half* outputC) 
{
    // 初始化 pipe
    Pipe pipe;
    pipe.InitBuffer(pipe, BUFFER_NUM, BLOCK_LENGTH * sizeof(half));

    // 创建 LocalTensor（UB 中的数据视图）
    LocalTensor<half> bufA[2], bufB[2], bufC[2];
    for (int i = 0; i < BUFFER_NUM; i++) {
        bufA[i] = LocalTensor<half>(pipe, BUFFER_NUM, BLOCK_LENGTH);
        bufB[i] = LocalTensor<half>(pipe, BUFFER_NUM, BLOCK_LENGTH);
        bufC[i] = LocalTensor<half>(pipe, BUFFER_NUM, BLOCK_LENGTH);
    }

    // 计算当前 tile 的起始偏移
    uint32_t blockId = GetBlockId();
    uint32_t stride = BLOCK_LENGTH * GetBlockNum();
    uint32_t offset = blockId * BLOCK_LENGTH;

    // Double Buffering 主循环
    for (uint32_t loop = 0; loop < (totalLength + stride - 1) / stride; loop++) {
        int32_t processLen = (offset + BLOCK_LENGTH <= totalLength) ? BLOCK_LENGTH : (totalLength - offset);

        if (processLen <= 0) break;

        // Stage 1: 从 Global 加载 A 和 B 到 UB
        DataCopy(bufA[loop % BUFFER_NUM], inputA + offset, processLen);
        DataCopy(bufB[loop % BUFFER_NUM], inputB + offset, processLen);

        // Stage 2: 执行向量加法（Vector Unit）
        Add(bufC[loop % BUFFER_NUM], bufA[loop % BUFFER_NUM], bufB[loop % BUFFER_NUM], processLen);

        // Stage 3: 将结果写回 Global
        DataCopy(outputC + offset, bufC[loop % BUFFER_NUM], processLen);

        offset += stride;
    }
}


4.3 编译脚本（scripts/build.sh）




bash


编辑


#!/bin/bash
KERNEL_NAME="CustomAdd"
SRC_DIR="../src"
OUT_DIR="../out"

mkdir -p $OUT_DIR

# 使用 aic 编译器生成 .o 文件
aic -S $SRC_DIR/kernel_add.cpp \
    -o $OUT_DIR/${KERNEL_NAME}.o \
    --target=Ascend910 \
    --ccec-options="-O2 -g"

echo "Build success: ${KERNEL_NAME}.o"


4.4 Python 调用接口（host/add_op.py）




python


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import numpy as np
from mindspore import ops, Tensor
import acl

# 注册自定义算子（简化版，实际需 .json 描述文件）
def custom_add(a, b):
    c = np.empty_like(a)
    # 此处省略 ACL 调用细节，实际需使用 acl.rt.memcpy + kernel launch
    # 可参考 CANN Samples 中的 custom_op 示例
    return Tensor(c)

# 测试
a = Tensor(np.random.rand(1024).astype(np.float16))
b = Tensor(np.random.rand(1024).astype(np.float16))
c = custom_add(a, b)
print("Result shape:", c.shape)



 
💡 注：完整调用需配合 acl.json 算子描述文件与 ACL（Ascend Computing Language）API，此处为简化示意。






五、实战案例二：矩阵乘法（GEMM）


5.1 挑战与优化思路


矩阵乘 C = A × B（M×K × K×N）是计算密集型操作。在 Ascend C 中，应优先使用 Cube Unit 实现 FP16 GEMM。


关键策略：


    
 
  • 分块（Tiling）：将大矩阵划分为 16×16 子块；
    • 
 
  • 数据预加载：提前将 A、B 块搬入 UB；
    • 
 
  • 流水线：计算当前块的同时加载下一块。
    • 



5.2 核心代码片段（伪实现）




cpp


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// 在 Kernel 中
LocalTensor<half> a_frag = ...; // 16x16
LocalTensor<half> b_frag = ...; // 16x16
LocalTensor<half> c_frag = ...; // 16x16

// 使用 Cube 指令
MatMul(c_frag, a_frag, b_frag, false, false); // alpha=1, beta=0


完整实现较复杂，建议参考官方 GEMM 示例。




六、性能分析与调优


6.1 常见瓶颈



 
  

   瓶颈类型
   表现
   解决方案
  

 
 
  

   内存带宽不足
   计算单元空闲
   增大 tile size，减少搬运次数
  

  

   Bank Conflict
   UB 访问延迟高
   数据对齐（128B/256B）
  

  

   计算利用率低
   Cube/Vector 未满载
   调整分块策略，避免尾块
  

  

   同步开销大
   多 tile 间等待
   减少 barrier 使用
  

 



6.2 使用 msadvisor 分析




bash


编辑


msadvisor --collect=on --output=./profile ./run_custom_add
msadvisor --analyze --input=./profile


输出将显示：


    
 
  • 计算单元利用率（Cube Utilization）
    • 
 
  • 内存带宽使用率
    • 
 
  • 数据搬运耗时占比
    • 





七、调试技巧与常见错误


7.1 调试方法


    
 
  • 日志输出：Ascend C 不支持 printf，可通过写回特殊内存地址间接输出；
    • 
 
  • 模拟器运行：使用 sim 模式验证逻辑正确性；
    • 
 
  • 小规模测试：先用 N=16 验证，再扩展到大尺寸。
    • 



7.2 典型错误



 
  

   错误现象
   原因
   修复建议
  

 
 
  

   Segmentation Fault
   越界访问 Global Mem
   检查 offset 与 length
  

  

   结果全零或 NaN
   UB 未初始化或数据类型不匹配
   确保 half/float 一致
  

  

   Kernel Hang
   死锁或无限循环
   检查 loop 条件
  

  

   性能远低于预期
   未启用 Cube 或流水线断裂
   使用 MatMul intrinsic
  

 





八、与 MindSpore 集成


在 MindSpore 中注册自定义算子需三步：


    
 
  1. 编写 .cc 和 .cu（此处为 .cpp）；
    2. 
 
  2. 创建 op_info.json 描述输入输出、dtype、shape 推导；
    3. 
 
  3. 使用 Custom 算子在网络中调用：
    4. 





python


编辑


from mindspore.ops import Custom

add_op = Custom(
    "CustomAdd",
    out_shape=lambda a, b: a,
    out_dtype=lambda a, b: a,
    func_type="aot",  # Ahead-of-Time 编译
    reg_info="./custom_add.json"
)

class Net(nn.Cell):
    def construct(self, x, y):
        return add_op(x, y)




九、总结与展望


Ascend C 为昇腾开发者提供了接近硬件的编程能力，虽有一定学习曲线，但能显著提升算子性能。本文通过两个典型案例，展示了从环境搭建、代码编写到性能调优的完整链路。


未来方向包括：


    
 
  • 支持动态 shape 算子（需 Tiling 策略自适应）；
    • 
 
  • 与 AOE（Ascend Optimization Engine）自动调优结合；
    • 
 
  • 构建开源算子库（如 AscendC-Operators）。
    • 



昇腾生态正快速成熟，掌握 Ascend C 将成为 AI 芯片时代的核心竞争力之一。


2025年昇腾CANN训练营第二季，基于CANN开源开放全场景，推出0基础入门系列、码力全开特辑、开发者案例等专题课程，助力不同阶段开发者快速提升算子开发技能。获得Ascend C算子中级认证，即可领取精美证书，完成社区任务更有机会赢取华为手机，平板、开发板等大奖。


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

  ————————————————

  版权声明：本文为CSDN博主「锦力了」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

  原文链接：https://blog.csdn.net/2503_94301521/article/details/155245360
 
  

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