华为CANN算子开发全解析：从基础概念到高性能数据排布

在深度学习领域，算子（Operator，简称OP）是模型计算的基本单元。每一个算子承载了特定的数学运算逻辑，例如卷积（Convolution）、池化（Pooling）、归一化（Softmax）、激活函数（ReLU）等。华为CANN（Compute Architecture for Neural Networks）框架提供了强大的算子支持，通过优化算子计算和数据存储方式，实现AI Core处理器上的高性能计算。本文将深入解析CANN算子的基本概念、张量结构、数据排布格式及高阶矩阵运算格式，帮助开发者系统掌握算子开发的核心原理。

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一、算子基本概念

在一个神经网络模型中，每一个算子都具有唯一的名称（Op Name）和类型（Op Type）。名称用于区分同一网络中的不同算子，例如卷积算子可以命名为Conv1、Conv2，而类型则决定了算子的计算逻辑是否相同。即便两个算子类型相同，它们也可能在网络中承担不同的功能和参数。

算子计算的核心载体是张量（Tensor），它不仅承载数据，还记录形状（Shape）、数据类型（Data Type）和数据排布格式（Data Layout Format）。理解张量及其结构，对于算子开发和性能优化至关重要。

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二、张量（Tensor）与轴（Axis）

张量是一种多维数组，它的维度（Shape）决定了数据的层次结构。例如，一个形状为 (4, 20, 20, 3) 的张量，可以表示4张20×20的RGB图片，其中3表示每个像素的颜色通道数。张量的每一维被称为轴（Axis），轴的编号从0开始。例如：

• 对于二维张量 (5,6)：

  • axis=0 表示行
  • axis=1 表示列

• 对于三维张量 (2,2,2)：

  • axis=0 表示最外层的两个矩阵
  • axis=1 表示矩阵中的行
  • axis=2 表示矩阵中的列

值得注意的是，轴可以为负数，表示从末尾开始索引，例如 axis=-1 表示最后一维。

张量形状在编程实现中可以理解为嵌套循环结构，开发者可以通过多层循环对每个元素进行操作，从而完成复杂的计算任务。

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三、数据排布格式

深度学习算子的性能优化不仅依赖计算逻辑，还与数据在内存中的存储方式密切相关。华为CANN中提供了丰富的数据排布格式，既包括常规格式，也包括为AI Core优化的分形（Fractal）格式。

3.1 常规格式

1. ND：通用N维张量格式，适用于任意维度。

2. NHWC/NCHW：四维张量常用格式

   • NHWC：通道C在最后一维
   • NCHW：通道C在H、W之前

3. NDHWC/NCDHW：五维张量，适用于3D卷积或视频序列卷积，其中D表示深度（Depth）。

不同格式影响数据访问顺序，从而直接决定计算性能。例如，NCHW在卷积操作中可以减少跨通道内存访问，提高缓存利用率。

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3.2 矩阵乘相关分形格式

为充分发挥AI Core Cube计算单元的并行能力，CANN引入了一系列分形（Fractal）格式：

1. FRACTAL_NZ (NZ)：对矩阵的最低两维进行填充、拆分和转置。常用于矩阵乘法结果存储。
2. FRACTAL_ZZ (ZZ)：将矩阵分形内元素按Z字形排列，用于输入矩阵的高效读取。
3. FRACTAL_ZN (ZN)：类似ZZ，但内部列优先排列，适合B矩阵输入。
4. FRACTAL_Z：卷积权重专用格式，通过两层Tiling与Cube大小匹配，实现高效卷积计算。
   

NZ示例：

• 假设原始Tensor (20,28)，分形大小为 M0=N0=16
• 填充、reshape、transpose后得到 (M1, N1, M0, N0) 的NZ格式矩阵
• 在L0C Buffer和L1 Buffer中分别用于矩阵乘法结果存储和数据搬运

通过这种方式，矩阵乘运算可高效利用AI Core的16×16 Cube计算单元。

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3.3 卷积权重格式

卷积算子需要对权重矩阵进行特殊处理，以匹配硬件特性：

1. NC1HWC0：五维格式，将通道C拆分为C1和C0，提升数据访问效率。
2. FRACTAL_Z_3D：三维卷积权重格式，适用于3D卷积（如视频或医学图像卷积）。
3. NDC1HWC0：将五维NDHWC格式转换为NDC1HWC0，用于3D卷积的高效计算。

这些格式通过reshape、transpose等操作，将数据连续排列在内存中，从而减少访问延迟和缓存冲突。

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3.4 Matmul高阶API格式

针对矩阵乘（Matmul）和矩阵向量乘（GEMV），CANN提供了一系列高阶数据格式：

• BSH/SBH：Batch×Sequence×Head，适用于Transformer等多头注意力计算
• BMNK / BSNGD / SBNGD / BNGS1S2：矩阵乘输入输出数据排布，用于高性能计算
• ND_ALIGN：对矩阵输出按N方向32字节对齐，提高存储和访问效率
• VECTOR：GEMV向量场景格式，输入数据为向量

这些格式使得CANN在处理复杂矩阵乘计算时，能够充分利用硬件并行特性，实现极致性能。

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四、总结

华为CANN算子开发的核心在于张量结构理解 + 数据排布优化。从基础的张量形状和轴，到高阶分形格式及卷积权重格式，每一种设计都是为了充分利用AI Core硬件的并行计算能力。在实际开发中：

• 理解张量的shape和axis有助于正确实现算子逻辑
• 熟悉数据排布格式能够有效优化内存访问
• 分形格式（NZ、ZZ、ZN、Z）和卷积权重格式（NC1HWC0、FRACTAL_Z_3D）是高性能计算的关键
• Matmul高阶API格式则保证了复杂矩阵乘运算在多场景下的高效执行

掌握这些内容，将为你在华为CANN上实现高效算子开发提供坚实基础。