引言

随着人工智能技术的飞速发展，AI 芯片成为支撑大模型训练与推理的关键基础设施。华为昇腾（Ascend）系列 AI 处理器凭借其高能效比和强大的并行计算能力，在国产 AI 芯片领域占据重要地位。而 Ascend C 作为华为推出的面向昇腾芯片的高性能算子开发语言，正逐渐成为开发者构建自定义算子、优化模型性能的核心工具。

本文将带领读者从零开始，系统学习 Ascend C 的基本概念、编程模型、内存管理机制，并通过一个完整的 Vector Add（向量加法） 算子开发实例，展示从代码编写、本地仿真到真机部署的全流程。无论你是 AI 工程师、HPC 开发者，还是对国产 AI 芯片感兴趣的爱好者，都能从中获得实用价值。

目标读者：具备 C/C++ 基础，了解基本 AI 概念（如张量、算子），希望在昇腾平台上进行高性能计算开发的工程师。

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一、什么是 Ascend C？

Ascend C 是华为为昇腾 AI 处理器（如 Ascend 910B）量身打造的一种 类 C++ 的高性能算子开发语言。它并非标准 C 语言的简单扩展，而是融合了 SIMT（Single Instruction, Multiple Thread） 编程模型、多级内存架构抽象 和 硬件指令级优化 的专用语言。

核心特点：

1. 贴近硬件：直接操作昇腾芯片的计算单元（如 AI Core 中的 Cube 单元、Vector 单元）。
2. 自动流水线调度：通过 Pipe 机制实现数据搬运与计算的重叠，隐藏访存延迟。
3. 统一内存模型：提供 Global Memory（全局内存）、Local Memory（局部内存，即 L1/L2 Cache 抽象）等层级。
4. 支持整型/浮点混合精度：特别适合 AI 推理中的 INT8/FP16 计算。
5. 兼容 C++ 语法：开发者可使用熟悉的类、模板、STL 子集等特性。

⚠️ 注意：Ascend C 不是通用编程语言，仅用于编写运行在昇腾 AI Core 上的算子内核（Kernel），不能用于主机端逻辑。

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二、Ascend C 编程模型详解

昇腾芯片采用 AI Core + AI CPU + DVPP 的异构架构。Ascend C 主要运行在 AI Core 上，其执行模型基于 Block-Thread-Task 三级并行：

• Block：逻辑上的计算块，对应硬件上的一个或多个计算单元。
• Thread：线程，每个 Block 包含多个线程（通常 8 或 16）。
• Task：任务，由多个 Block 组成，对应整个 Kernel 的执行。

开发者通过 __aicore__ 关键字定义 Kernel 函数，并使用内置 API 控制数据流与计算。

关键组件：

组件	说明
GlobalTensor	指向 Host 或 Device 全局内存的张量
LocalTensor	存储在 AI Core 局部内存（L1）中的张量
Pipe	数据管道，用于在 Global 与 Local 之间搬运数据
CopyIn/CopyOut	通过 Pipe 执行数据拷入/拷出
Process	用户自定义的计算逻辑

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三、开发环境准备

在开始编码前，需配置昇腾开发环境：

1. 安装 CANN（Compute Architecture for Neural Networks） Toolkit（建议 7.0+ 版本）
2. 配置 Python 环境（用于 Host 端调用）
3. 安装 msquickcomp 编译器（用于 Ascend C 编译）
4. （可选）使用 MindStudio IDE 提供图形化调试支持

💡 无真机？可使用 Simulator 模式 进行本地仿真验证。

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四、实战：开发一个 Vector Add 算子

我们将实现 C = A + B，其中 A、B、C 均为一维 float16 向量。

步骤 1：定义 Kernel 类

// vector_add_kernel.cpp
#include "kernel_operator.h"

using namespace AscendC;

constexpr int32_t BLOCK_NUM = 8;
constexpr int32_t TOTAL_LENGTH = 1024;
constexpr int32_t TILE_NUM = 8;
constexpr int32_t BUFFER_NUM = 2;

class VectorAdd {
public:
    __aicore__ inline VectorAdd() {}
    
    __aicore__ inline void Init(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z, uint32_t totalLen) {
        this->totalLen = totalLen;
        this->tileNum = (totalLen + TILE_NUM - 1) / TILE_NUM; // 向上取整
        
        // 初始化 GlobalTensor
        xGm.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)x, totalLen);
        yGm.SetGlobalbuffer((__gm__ half*)y, totalLen);
        zGm.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)z, totalLen);
        
        // 初始化 Pipe
        pipe.InitBuffer(inQueueX, BUFFER_NUM, TILE_NUM * sizeof(half));
        pipe.InitBuffer(inQueueY, BUFFER_NUM, TILE_NUM * sizeof(half));
        pipe.InitBuffer(outQueue, BUFFER_NUM, TILE_NUM * sizeof(half));
    }
    
    __aicore__ inline void Process() {
        int32_t processLen = tileNum * TILE_NUM;
        for (int32_t i = 0; i < processLen; i += TILE_NUM) {
            // 搬入数据
            CopyIn(xLocal, xGm, inQueueX, TILE_NUM, i);
            CopyIn(yLocal, yGm, inQueueY, TILE_NUM, i);
            
            // 执行计算
            Add(zLocal, xLocal, yLocal, TILE_NUM);
            
            // 搬出结果
            CopyOut(zGm, zLocal, outQueue, TILE_NUM, i);
        }
    }

private:
    TPipe pipe;
    TQue<QuePosition::VECIN, BUFFER_NUM> inQueueX, inQueueY;
    TQue<QuePosition::VECOUT, BUFFER_NUM> outQueue;
    
    GlobalTensor<half> xGm, yGm, zGm;
    LocalTensor<half> xLocal, yLocal, zLocal;
    
    uint32_t totalLen;
    uint32_t tileNum;
};

步骤 2：注册 Kernel

// 注册函数
extern "C" __global__ void vector_add_kernel(half* x, half* y, half* z, uint32_t totalLen) {
    VectorAdd op;
    op.Init(x, y, z, totalLen);
    op.Process();
}

步骤 3：Host 端调用（Python）

# host_vector_add.py
import numpy as np
from ascend import AclOpRunner

def test_vector_add():
    length = 1024
    a = np.random.rand(length).astype(np.float16)
    b = np.random.rand(length).astype(np.float16)
    c = np.zeros_like(a)

    runner = AclOpRunner("vector_add_kernel")
    runner.set_input(a, b)
    runner.set_output(c)
    runner.run()

    # 验证结果
    expected = a + b
    assert np.allclose(c, expected, atol=1e-3), "Result mismatch!"
    print("Vector Add Test Passed!")

步骤 4：编译与部署

# 编译 Ascend C 内核
msquickcomp --input vector_add_kernel.cpp --output vector_add_kernel.o --soc_version Ascend910B

# 生成自定义算子 JSON 描述（用于 MindSpore/TensorFlow 集成）
# 此处略，详见 CANN 文档

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五、关键机制深度解析

1. 内存层次与数据搬运

昇腾 AI Core 具有 64KB Local Memory（L1），访问延迟远低于 Global Memory。因此，所有计算必须在 Local Memory 中进行。

• CopyIn：从 Global → Local
• CopyOut：从 Local → Global
• 使用双缓冲（BUFFER_NUM=2）可实现 计算与搬运重叠

2. Tile 机制

由于 Local Memory 有限，需将大张量切分为小块（Tile）。TILE_NUM 需根据数据类型和可用内存计算：

// float16: 每个元素 2 字节
// 假设 Local Memory 可用 32KB，则最大 Tile = 32*1024 / 2 = 16384
// 但需为多个 Tensor 分配，故通常取 256~1024

3. 流水线调度

通过合理安排 CopyIn、Process、CopyOut 的顺序，可形成如下流水线：

Cycle 1: CopyIn(A0), CopyIn(B0)
Cycle 2: CopyIn(A1), CopyIn(B1) + Process(C0)
Cycle 3: CopyOut(C0) + Process(C1)
...

这极大提升了硬件利用率。

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六、性能优化技巧

1. 对齐内存访问：确保 Global 地址按 32 字节对齐。
2. 避免分支发散：AI Core 是 SIMT 架构，分支会导致性能下降。
3. 复用 Local Tensor：减少内存分配开销。
4. 使用 Vector 指令：Ascend C 自动向量化，但需保证连续内存。
5. 调整 Block 数量：通过实验找到最优 BLOCK_NUM（通常 1~8）。

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七、常见问题与调试

• Q：为什么结果全是 0？

  • A：检查 GlobalTensor 是否正确绑定地址；确认 Host 端数据是否传入。

• Q：编译报错 “undefined symbol”

  • A：确保包含 kernel_operator.h，且使用 __aicore__ 修饰符。

• Q：如何调试 Local Memory 数据？

  • A：使用 MindStudio 的 Memory Viewer，或在仿真模式下打印日志。

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八、总结与展望

Ascend C 作为昇腾生态的核心开发工具，为开发者提供了直接操控硬件的能力。虽然学习曲线较陡，但一旦掌握，即可实现极致性能优化。未来，随着 CANN 版本迭代，Ascend C 将支持更多高级特性（如自动并行、图算融合）。

下一步建议：

• 尝试实现更复杂的算子（如 MatMul、Conv）
• 学习使用 Cube 单元进行矩阵乘加速
• 探索与 MindSpore 自定义算子集成

📌 完整代码已上传至 GitHub（模拟链接）：https://github.com/yourname/ascend-c-vector-add

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