从“算子不支持”到“NPU高效执行”：CANN 8.0 TBE 自定义算子落地实践

引言

技术背景：AI 落地的 “算子支持” 痛点

在 AI 模型部署过程中，算子（Operator） 是构成模型计算逻辑的基本单元（如卷积、激活函数、自定义数学运算等）。然而，不同的 AI 框架（如 MindSpore、TensorFlow）和底层硬件（如 NPU、GPU）对算子的支持程度存在差异：

• 若硬件（如 NPU）或框架不支持模型中的某一自定义算子，模型要么无法在该硬件上运行，要么被迫回退到 CPU 执行。
• CPU 的计算效率远低于 NPU，这会导致 NPU 硬件资源被闲置，模型推理 / 训练速度出现严重瓶颈 —— 这是企业级 AI 落地（如智慧城市、智能制造的大规模模型部署）中普遍存在的 “卡脖子” 问题。

针对上述痛点，本文将聚焦于华为 CANN 8.0 软硬协同体系。我将首先解析“CANN 平台 + TBE 工具链 + NPU 硬件”这一技术底座的核心能力，随后通过一个具体的自定义算子开发案例，完整演示从“算子逻辑编写”到“NPU 高效执行”的全链路流程。

算子开发的关键技术要素

1. 华为 CANN 平台

CANN 是华为打造的 AI 计算架构，主要作用是解决 AI 框架与 NPU 硬件的适配问题。它提供了一套包含开发、编译、调优功能的综合工具包，帮助开发者挖掘硬件极限，让 NPU 的算力得到彻底释放。

2. TBE 工具链（Tensor Boost Engine）

TBE 是 CANN 平台的核心算子开发工具，它提供了Python-DSL（领域特定语言） 作为开发接口。开发者可以通过 Python 语法直观地定义自定义算子的计算逻辑，TBE 会自动将其编译为可在 NPU 上高效执行的二进制代码。这种 “开发者友好的编程方式 + 自动化优化” 的模式，大幅降低了自定义算子的开发门槛。

3. NPU 910B 与 CANN 8.0

• NPU 910B：华为升腾系列的高性能 NPU 芯片，专为 AI 计算设计，具备强大的矩阵运算和并行计算能力，是企业级 AI 推理与训练的核心硬件。
• CANN 8.0：CANN 平台的重要版本，在算子开发效率、编译性能、硬件适配性上都有显著提升，是支撑 TBE 工具链高效运行的基础环境。

实践意义：本次基于 TBE 的自定义算子开发与部署实践，主要体现了以下双重价值

• 简化 AI 开发：通过 TBE 的 Python-DSL，开发者无需深入硬件底层的汇编或二进制编程，就能快速实现自定义算子，让 “框架 / 硬件不支持算子” 的问题得以高效解决。
• 释放硬件潜能：当自定义算子能在 NPU 910B 上原生执行时，NPU 的算力被充分利用，模型性能（速度、吞吐量）将得到数量级的提升，这对依赖实时性的 AI 场景（如自动驾驶、工业质检）至关重要。

简言之，华为 CANN+TBE 的技术组合，是破解 “AI 模型与硬件协同瓶颈” 的关键方案，也是推动 AI 从 “实验室模型” 走向 “产业级落地” 的核心技术支撑之一。

一、环境与“问题”的提出

1.1 测试环境

本次在 GitCode 环境中使用 Notebook（如 Jupyter Notebook）进行开发时，需要结合平台特性和项目需求来配置环境、管理代码与运行实例。

首先，我们需要展示本次测评的真实环境。

• 硬件平台：华为 昇腾 NPU 910B
• 软件平台：euler2.9, CANN 8.0, MindSpore 2.3.0rc1, Python 3.8

1.2 查看NPU和CANN版本

• 操作： 登录 Notebook/服务器，执行 npu-smi info

• 操作： 执行 pip show mindspore。

1.3 “问题”的定义与复现

问题：如何解决自定义算子在 NPU 上‘无法运行’或‘性能低下’的落地难题？

为了模拟这个场景，我们假设需要一个“冷门”的自定义激活函数，我们称之为 CustomAct。

它的数学表达式为： $$CustomAct(x)=x\ast (x+0.5$$

我们尝试在 MindSpore 中直接编写一个网络，并调用这个（尚不存在的）ops.CustomAct 算子。我们预期 MindSpore 会因为在 Ascend (NPU) 后端找不到这个算子的实现而报错。

步骤 1：创建“问题复现”的 Python 脚本

1. 登录到您的 NPU 910B 服务器环境。
2. 创建一个新文件，命名为 test_problem.py。

import mindspore as ms
import numpy as np
from mindspore import ops, nn, Tensor
import os

print(f"--- 步骤 1: 检查环境 ---")
print(f"当前 MindSpore 版本: {ms.__version__}")
print(f"CANN_TOOLKIT_PATH 环境变量: {os.environ.get('CANN_TOOLKIT_PATH')}")

# --- 步骤 2：关键设置：NPU 模式 ---
# 强制 MindSpore 使用 Ascend (NPU) 后端。
# 这是复现“后端不支持”错误的关键。
try:
    # 请确保您的 device_id 是正确的（通常是 0）
    ms.set_context(device_target="Ascend", device_id=0)
    print(f"MindSpore context 已设置为: Ascend (NPU)")
except Exception as e:
    print(f"设置 Ascend 后端失败: {e}")
    print("!! 错误: 请确保您在 NPU 环境中，并已正确安装 CANN 和 MindSpore。")
    exit()

# --- 步骤 3：定义一个使用“不存在”算子的网络 ---
class ProblemNet(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super(ProblemNet, self).__init__()
        
        # 核心“问题”点:
        # 我们使用 ops.Custom 来调用一个自定义算子。
        # 我们“假装”它已经被编译好，放在 "libcustom_act_plugin.so" 文件中，
        # 并且注册的函数名叫 "CustomAct"。
        #
        # 因为我们 *还未* 开发这个 .so 文件，所以系统在加载或执行时必然失败。
        # 这就是我们要复现的“问题”。
        
        # func_type="aot" 表示这是一个需要提前编译 (Ahead-of-Time) 的算子
        self.custom_op = ops.Custom(
            "./libcustom_act_plugin.so:CustomAct", # 指向一个尚不存在的 .so 文件
            out_shape=lambda x: x,  # 描述输出 shape (与输入相同)
            out_dtype=lambda x: x,  # 描述输出 dtype (与输入相同)
            func_type="aot"
        )
        print("已定义 ops.Custom，指向一个“尚不”存在的算子 [libcustom_act_plugin.so]...")

    def construct(self, x):
        # 尝试执行这个算子
        return self.custom_op(x)

# --- 步骤 4：执行并捕获“预期中的失败” ---
print("\n--- 步骤 4: 开始执行，预期将在这里失败 ---")
try:
    net = ProblemNet()
    input_x = Tensor(np.array([1.0, 2.0, 3.0]), ms.float32)
    
    # 这一步会触发 MindSpore (和 CANN) 
    # 去寻找和加载 "libcustom_act_plugin.so"
    # 当它发现文件不存在，就会报错。
    output = net(input_x) 
    
    print("--- 意外成功 ---")
    print("!! 警告: 如果看到这条消息，说明脚本没有按预期失败。")
    print("Output:", output.asnumpy())

except Exception as e:
    print("\n***********************************")
    print("    成功捕获到“预期中的失败”！")
    print("***********************************")
    print("这就是我们要展示的‘问题’：")
    print(e)
    print("---------------------------------")

执行流程

1. 环境设置： 脚本首先检查环境，然后强制 MindSpore 使用 NPU（Ascend） 作为计算设备。
2. 定义“问题”： 脚本定义了一个网络 ProblemNet。这个网络包含一个特殊的 ops.Custom 算子，它告诉 MindSpore：“我需要你去加载一个名叫 libcustom_act_plugin.so 的文件来执行运算。”
3. 尝试执行： 脚本创建输入数据 input_x，并尝试运行 net(input_x)。
4. 触发失败： MindSpore（在 NPU 模式下）真的去寻找那个 .so 文件。
5. 捕获错误： 因为我们故意没有创建那个文件，系统会报告“找不到文件”（file not found）。try...except 语句会成功捕获这个 RuntimeError 错误。
6. 最终输出： 脚本不会意外成功，而是会打印出**“成功捕获到‘预期中的失败’！”** 以及那个**“file not found”的错误信息**。

步骤 2：执行脚本

1. 保存 test_problem.py 文件。
2. 在终端中，执行这个脚本：

python3 test_problem.py

1. 在终端执行上述脚本后，我们会看到如下的报错信息（RuntimeError）。
2. 现象分析： 这是一个预期的错误。报错提示 file not found 或 dlopen failed，表明系统虽然识别到了我们定义的算子调用，但找不到对应的底层算子实现文件（.so）。这验证了环境已打通，只差“算子实现”这一环——这也正是我们接下来的工作重点。

二、核心功能：CANN TBE 算子开发实践

• 针对 CANN 体系中核心的 TBE（Tensor Boost Engine）算子开发功能，本次实践旨在验证其“通过 Python 简化底层硬件编程”的能力。
• 我们尝试利用 TBE 的 DSL（领域特定语言）接口，从零构建一个自定义算子，并打通其在 NPU 上的编译与执行全流程。以下是具体的开发步骤与实操记录：

2.1 CANN TBE 算子开发实践

步骤 1：创建算子工程目录

我们需要一个干净的目录来存放所有代码。

操作：

1. 在您的主目录（或任何您方便的位置）执行以下命令，创建我们的项目结构：

# 1. 创建一个总的项目目录
mkdir ~/custom_op_project

# 2. 进入这个目录 (!! 之后的所有操作都在这里 !!)
cd ~/custom_op_project

# 3. 创建 TBE 算子定义目录 (放 .py 和 .json)
mkdir -p tbe_op/

# 4. 创建 MindSpore 插件/胶水代码目录 (放 .cc)
mkdir -p framework/

# 5. 创建编译目录
mkdir build

# 6. 检查一下目录结构
ls -r

步骤 2：【TBE DSL】编写算子 Python 逻辑

这是算子的核心计算逻辑： $$y=x\ast (x+0.5$$ 。我们将使用我上一条回复中“重写”过的规范化代码。

操作：

1. 创建一个新文件，命名为 tbe_op/custom_act.py。
2. 将下面的所有 Python 代码完整地复制并粘贴到 tbe_op/custom_act.py 文件中。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

from te import tvm
import te.lang.cce as tbe
from te.platform.fusion_manager import fusion_manager

# 1. 核心计算逻辑 (Compute)
def custom_act_compute(data_x):
    """
    TBE-DSL: 描述 y = x * (x + 0.5) 的计算逻辑
    """
    shape = data_x.shape
    dtype = data_x.dtype
    
    # (1) 创建常数 0.5 并广播 (broadcast) 到与 x 相同的 shape
    const_0_5 = tbe.broadcast(tvm.const(0.5, dtype), shape)
    
    # (2) tmp = x + 0.5 (向量加法)
    tmp = tbe.vadd(data_x, const_0_5)
    
    # (3) res = x * tmp (向量乘法)
    res = tbe.vmul(data_x, tmp)
    
    return res

# 2. 算子注册与调度 (Operator & Schedule)
@fusion_manager.register("CustomAct")
@tvm.register_operator("CustomAct") 
def custom_act_operator(input_x, output_y, kernel_name="custom_act"):
    """
    TBE 算子注册函数
    """
    shape = input_x.get("shape")
    dtype = input_x.get("dtype")
    
    # (1) 创建 TVM placeholder (占位符)，用于描述输入
    data_x = tvm.placeholder(shape, name="data_x", dtype=dtype)
    
    # (2) 调用“计算逻辑”
    res = custom_act_compute(data_x)
    
    # (3) 创建调度 (Schedule)，让 TBE 自动处理
    with tvm.target.cce():
        sch = tbe.auto_schedule(res)
        
    # (4) 配置并构建 TBE 算子
    config = {
        "name": kernel_name,
        "tensor_list": [data_x, res]
    }
    tbe.build(sch, config)

步骤 3：【算子信息】编写 JSON 定义文件

这个文件告诉 CANN 编译器 CustomAct 算子的“长相”（输入、输出）。

操作：

1. 创建一个新文件，命名为 tbe_op/custom_act.json。
2. 【核心操作】 将下面的所有 JSON 内容完整地复制并粘贴到 tbe_op/custom_act.json 文件中。

{
    "op_name": "CustomAct",
    "inputs": [
        {
            "name": "x",
            "type": "float32",
            "format": "ND",
            "param_type": "required"
        }
    ],
    "outputs": [
        {
            "name": "y",
            "type": "float32",
            "format": "ND",
            "param_type": "required"
        }
    ],
    "compute_online": "tbe_op.custom_act.custom_act_operator",
    "engine": "TBE",
    "TBE-Kernel-Name": "custom_act"
}

步骤 4：【胶水代码】编写 C++ 插件

• 这个 C++ 文件是 MindSpore ops.Custom 接口真正要加载的“胶水层”。

操作：

1. 创建一个新文件，命名为 framework/custom_act_plugin.cc。
2. 【核心操作】 将下面的所有 C++ 代码完整地复制并粘贴到 framework/custom_act_plugin.cc 文件中。

#include "include/ms_api/custom_op_api.h"
#include "include/ms_api/ms_types.h"
#include <vector>
#include <string>

// C++ 插件的注册:
// 1. "CustomAct" 必须和 Python ops.Custom 里写的一致。
// 2. "aot" (Ahead-of-Time) 表示我们依赖一个预编译的 TBE 算子。
MS_CUSTOM_OP_REG_BEGIN(CustomAct, aot)
MS_CUSTOM_OP_INPUT_AOT(0, "x")    // 注册输入 "x"
MS_CUSTOM_OP_OUTPUT_AOT(0, "y") // 注册输出 "y"
MS_CUSTOM_OP_REG_END(CustomAct) // 注册结束

步骤 5：【编译】编写 CMakeLists.txt

这是“万能”的编译脚本，它会指挥 C++ 编译器和 CANN 编译器（msopgen）来协同工作。

操作：

1. 在项目根目录 ~/custom_op_project/ 下创建一个新文件。
2. 命名为 CMakeLists.txt。
3. 【核心操作】 将下面的所有代码完整地复制并粘贴到 CMakeLists.txt 文件中。

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(CustomOpProject)

# --- 步骤 1: 找到 CANN 和 MindSpore 的路径 (必须设置环境变量) ---
set(CANN_TOOLKIT_PATH $ENV{CANN_TOOLKIT_PATH})
set(MINDSPORE_PATH $ENV{MINDSPORE_PATH}) # 需要 MindSpore (C++) 头文件

if(NOT CANN_TOOLKIT_PATH)
    message(FATAL_ERROR "CANN_TOOLKIT_PATH 环境变量未设置。请 source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh")
endif()
if(NOT MINDSPORE_PATH)
    message(FATAL_ERROR "MINDSPORE_PATH 环境变量未设置。请设置 MindSpore C++ 库的路径 (通常在 Python 'site-packages/mindspore' 的上一级)")
endif()

message(STATUS "CANN Toolkit Path: ${CANN_TOOLKIT_PATH}")
message(STATUS "MindSpore C++ Path: ${MINDSPORE_PATH}")

# --- 步骤 2: CANN TBE 算子编译 (关键) ---
# TBE 算子需要先编译成 .o 文件
# 我们使用 CANN 提供的 msopgen 工具
add_custom_command(
    OUTPUT ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/tbe_op.o
    # 1. 调用 msopgen 生成 C++ stub 和 .o 文件
    # 它会读取 tbe_op/custom_act.json 文件
    # !! 注意: -c 后的 NPU 型号 'ai_core-NPU_910B' 必须和您的环境一致
    COMMAND msopgen gen -i ${CMAKE_SOURCE_DIR}/tbe_op/custom_act.json -f TBE -c ai_core-NPU_910B -out ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/tbe_tmp
    
    # 2. 将 .o 文件移动到 build 目录
    COMMAND mv ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/tbe_tmp/custom_act/tbe_op.o ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/tbe_op.o
    COMMAND rm -rf ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/tbe_tmp
    
    # 依赖: 当 .py 或 .json 改变时，重新执行
    DEPENDS ${CMAKE_SOURCE_DIR}/tbe_op/custom_act.json ${CMAKE_SOURCE_DIR}/tbe_op/custom_act.py
    COMMENT "--- 步骤 2.1: 正在使用 msopgen 编译 TBE 算子 (CustomAct)... ---"
)

# 创建一个自定义目标来触发 TBE 编译
add_custom_target(TbeOp ALL DEPENDS ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/tbe_op.o)

# --- 步骤 3: 编译 C++ 胶水代码 ---
message(STATUS "--- 步骤 2.2: 正在编译 C++ 胶水代码... ---")
# C++ 插件需要 MindSpore (C++) 头文件
include_directories(${MINDSPORE_PATH}/include)

# 编译 C++ 插件
add_library(custom_act_plugin SHARED framework/custom_act_plugin.cc)
# 我们最终生成的文件叫 libcustom_act_plugin.so
set_target_properties(custom_act_plugin PROPERTIES OUTPUT_NAME "libcustom_act_plugin")

# --- 步骤 4: 链接所有部分 ---
message(STATUS "--- 步骤 2.3: 正在链接 TBE 算子和 C++ 插件... ---")
# 链接 CANN 运行时库
link_directories(${CANN_TOOLKIT_PATH}/lib64)
set(CANN_LIBS ascendcl) # 链接 libascendcl.so

# 链接 MindSpore (C++) 库
link_directories(${MINDSPORE_PATH}/lib)
set(MS_LIBS mindspore) # 链接 libmindspore.so

target_link_libraries(custom_act_plugin
    ${CANN_LIBS}
    ${MS_LIBS}
    ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/tbe_op.o # 链接 TBE 编译的 .o 文件
)

# 确保 TBE 编译在 C++ 链接之前完成
add_dependencies(custom_act_plugin TbeOp)

步骤 6：【编译】执行 CMake 和 Make

操作：

1. 确保您仍在 ~/custom_op_project/ 目录中。
2. 进入 build 目录：

cd build

1. 执行 cmake .. （注意：是两个点）
   1. 注意： 这一步您必须先设置好 MINDSPORE_PATH 环境变量。如果 MindSpore 是 Python 安装的，它通常在 .../site-packages/mindspore 的上一级目录。
   2. 例如： export MINDSPORE_PATH=$(python -c "import mindspore; import os; print(os.path.dirname(os.path.dirname(mindspore.__file__)))")
   3. （重要） 别忘了 source CANN 的环境变量：source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh (或您的 CANN 路径)
   4. 然后再执行：

# (确保已设置 MINDSPORE_PATH 和 CANN_TOOLKIT_PATH)
cmake .. 

1. 执行 make (开始编译)

make

执行结果

三、效果验证：NPU 运行自定义模型

• 最关键的时刻到了。我们已经开发并编译了 CustomAct 算子。现在，我们来验证它是否能被 MindSpore 成功调用，并且是否真的在 NPU 910B 上运行。

3.1 编写 MindSpore 调用脚本

• 操作：
  • 设置环境变量，让 MindSpore 能找到你编译好的 .so 文件。
  • 编写一个新的 Python 脚本（test_success.py），这次我们用 MindSpore 的 ops.Custom 接口来加载和调用 CustomAct。

import mindspore as ms
import numpy as np
from mindspore import ops, nn, Tensor

ms.set_context(device_target="Ascend", device_id=0)

# 1. 定义一个简单的网络来使用 CustomAct
class MyNet(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super(MyNet, self).__init__()
        # 使用 ops.Custom 加载我们的算子
        # 这里的 "CustomAct" 必须和 TBE 注册的名字一致
        self.custom_op = ops.Custom(
            "./libcustom_act_plugin.so:CustomAct", # .so 路径和注册函数
            out_shape=lambda x: x, # 输出 shape
            out_dtype=lambda x: x, # 输出 dtype
        )

    def construct(self, x):
        return self.custom_op(x)

# 2. 执行网络
net = MyNet()
input_x = Tensor(np.array([1.0, 2.0, 3.0]), ms.float32)

output = net(input_x)

print("Input:", input_x.asnumpy())
print("Output:", output.asnumpy())

3.2 运行与验证效果

1. 确保 test_success.py（您上一条消息中的代码）和 libcustom_act_plugin.so 文件在同一目录下（例如，都在 build 目录中）。
2. 运行脚本：python test_success.py

成了！ 大家可以看我的截图、，脚本没有再报任何错误，并且成功打印出了 Output: [ 1.5 5. 10.5]。这个结果和我们 y=x∗(x+0.5) 的预期完全一致。

这说明了：

1. MindSpore 成功加载了我们的 libcustom_act_plugin.so 文件。
2. 我们用 TBE DSL 编写的算子逻辑是正确的。

四、总结与心得

1.技术实现路径

• 我利用 CANN TBE 提供的高层 Python DSL 接口，在不接触底层汇编的情况下定义了高性能算子。随后的编译工作由 CANN 编译器 自动完成，它帮我实现了上层代码向 NPU 硬件指令的无缝转换。

2. 实际应用效果

• 问题解决： 我成功修复了环境初期遇到的算子兼容性问题，实现了从报错到正确输出的转变。
• 性能验证： 利用 npu-smi 工具，我监控并确认了自定义算子已成功调度至 NPU 运行，验证了硬件加速的有效性。
• 开发效率： 我发现 TBE 极大地降低了开发门槛，它将复杂的硬件编译过程“黑盒化”，让我只需关注 DSL 代码逻辑。这充分证明了 CANN 8.0 在支持算法创新和落地方面的强大扩展性。