引言：AI 芯片时代的编程新范式

随着人工智能技术的飞速发展，专用 AI 芯片成为推动大模型训练与推理落地的关键基础设施。华为昇腾（Ascend）系列 AI 处理器凭借其高算力、低功耗和全栈软硬协同能力，在全球 AI 芯片市场占据重要地位。而要充分发挥昇腾芯片的性能潜力，离不开一套高效、灵活且贴近硬件的编程工具——这正是 Ascend C 诞生的背景。

Ascend C 是华为为昇腾 AI 芯片量身打造的高性能 C++ 扩展编程语言，旨在让开发者能够以接近底层硬件的方式编写高性能算子（Operator），同时保持较高的开发效率。它不仅支持自动调度、内存管理优化，还提供了丰富的内置函数库（如 Tiling、Vector、Cube 等），使得开发者无需深入汇编即可实现极致性能。

本文将从 架构设计、编程模型、内存管理、并行计算机制、调试工具链 等多个维度，系统性地解析 Ascend C 的核心技术原理，并通过实际代码示例展示如何编写一个高效的自定义算子。无论你是 AI 框架开发者、算法工程师，还是对异构计算感兴趣的系统程序员，本文都将为你打开通往昇腾高性能编程的大门。

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第一章：Ascend C 的定位与技术背景

1.1 昇腾 AI 芯片架构简述

昇腾 910/310 等芯片采用 达芬奇架构（Da Vinci Architecture），其核心计算单元包括：

• AI Core：包含多个计算引擎，如：
  • Vector Engine（向量引擎）：处理标量和向量运算。
  • Cube Unit（矩阵计算单元）：专为矩阵乘加（GEMM）优化，支持 INT8/FP16/BF16 等数据类型。
  • Unified Buffer（UB）：片上高速缓存，带宽远高于外部 DDR。
• Scalar Core：负责控制流和地址计算。
• DMA 引擎：用于 Host 与 Device、Device 内部内存之间的高效数据搬运。

这种异构架构要求编程模型必须精细控制数据流动与计算调度，传统 CUDA 或 OpenCL 难以直接适配。

1.2 为什么需要 Ascend C？

在昇腾生态早期，开发者主要通过 TBE（Tensor Boost Engine） 使用 Python + DSL 编写算子。虽然抽象度高，但灵活性不足，难以应对复杂或非标准算子需求。而直接使用汇编则门槛极高。

Ascend C 应运而生，它：

• 基于 C++17 标准扩展，语法熟悉；
• 提供 硬件感知的 API，如 CopyIn, CopyOut, Tile, AllocTensor；
• 支持 自动流水线调度（Pipeline Scheduling）；
• 可与 MindSpore、PyTorch（通过插件）无缝集成；
• 编译后生成 CCE（Compute Coordination Engine）指令，直接运行于 AI Core。

因此，Ascend C 成为昇腾生态中 高性能算子开发的事实标准。

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第二章：Ascend C 编程模型详解

2.1 基本程序结构

一个典型的 Ascend C 算子由以下部分组成：

#include "ascendcl.h"
#include "kernel_operator.h"

using namespace AscendC;

class MyAdd {
public:
    __aicore__ inline void Init(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z, uint32_t totalLength) {
        this->x = x;
        this->y = y;
        this->z = z;
        this->totalLength = totalLength;
        // 初始化 Tensor 描述
        DataShape<1> shape{totalLength};
        inputX.Init(shape, FORMAT_ND, DT_FLOAT);
        inputY.Init(shape, FORMAT_ND, DT_FLOAT);
        outputZ.Init(shape, FORMAT_ND, DT_FLOAT);
    }

    __aicore__ inline void Process() {
        int32_t loop = (totalLength + BLOCK_LENGTH - 1) / BLOCK_LENGTH;
        for (int32_t i = 0; i < loop; i++) {
            CopyIn(x, i);
            CopyIn(y, i);
            Add();
            CopyOut(z, i);
        }
    }

private:
    __aicore__ inline void CopyIn(GM_ADDR src, int32_t blockId) {
        // 从 Global Memory 搬运到 Unified Buffer
        auto dst = inputX.Get<TPosition::UB>();
        auto len = Min(BLOCK_LENGTH, totalLength - blockId * BLOCK_LENGTH);
        DataCopy(dst, src + blockId * BLOCK_LENGTH, len);
    }

    __aicore__ inline void Add() {
        auto x_ub = inputX.Get<TPosition::UB>();
        auto y_ub = inputY.Get<TPosition::UB>();
        auto z_ub = outputZ.Get<TPosition::UB>();
        // 向量加法
        VecAdd(z_ub, x_ub, y_ub, BLOCK_LENGTH / 8); // FP32 每次处理 8 个元素
    }

    __aicore__ inline void CopyOut(GM_ADDR dst, int32_t blockId) {
        auto src = outputZ.Get<TPosition::UB>();
        auto len = Min(BLOCK_LENGTH, totalLength - blockId * BLOCK_LENGTH);
        DataCopy(dst + blockId * BLOCK_LENGTH, src, len);
    }

private:
    GM_ADDR x, y, z;
    uint32_t totalLength;
    GlobalTensor<float> inputX, inputY, outputZ;
};

关键点说明：

• __aicore__：标记函数在 AI Core 上执行。
• GM_ADDR：全局内存地址（DDR）。
• GlobalTensor：描述张量的元数据。
• DataCopy：封装 DMA 操作。
• VecAdd：调用 Vector Engine 的内置指令。

2.2 内存层次模型

Ascend C 严格遵循昇腾芯片的 三级内存模型：

1. Global Memory（GM）：外部 DDR，容量大但延迟高。
2. Unified Buffer（UB）：片上 SRAM，带宽高达 TB/s 级别。
3. L1/L0 Cache：Cube 单元内部缓存，用于矩阵分块。

开发者需手动管理 GM ↔ UB 的数据搬运，这是性能优化的关键。Ascend C 通过 DataCopy 抽象了 DMA 操作，但仍需合理设计 Tiling 策略（分块大小）。

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第三章：性能优化核心技术

3.1 Tiling（分块）策略

由于 UB 容量有限（通常 256KB~1MB），无法一次性加载整个张量。必须将计算任务划分为多个 Tile，每个 Tile 的数据可完全放入 UB。

例如，对一个 [1024, 1024] 的矩阵乘法，若 UB 仅能容纳 64×64 的子块，则需进行 双层分块：

for (int i = 0; i < M; i += TILE_M)
  for (int j = 0; j < N; j += TILE_N)
    for (int k = 0; k < K; k += TILE_K)
      // 计算 C[i:i+TILE_M, j:j+TILE_N] += A[i:i+TILE_M, k:k+TILE_K] * B[k:k+TILE_K, j:j+TILE_N]

Ascend C 提供 TilingStrategy 类辅助设计，但更常见的是手动计算最优分块。

3.2 流水线并行（Pipeline）

Ascend C 支持 三重缓冲流水线：

• Stage 0：从 GM 搬运 Tile A 到 UB。
• Stage 1：计算当前 Tile。
• Stage 2：将结果写回 GM。

通过 Pipe 对象可实现重叠搬运与计算：

Pipe pipe;
pipe.Init();
pipe.SendA(...);   // 启动 DMA
pipe.Compute(...); // 同时计算
pipe.RecvC(...);   // 写回

理想情况下，计算时间 ≈ 搬运时间，实现 100% 硬件利用率。

3.3 数据类型与精度优化

昇腾芯片原生支持：

• FP16（半精度）
• BF16（脑浮点）
• INT8（量化）
• FP32（单精度，性能较低）

Ascend C 允许混合精度编程。例如，用 FP16 存储权重，FP32 累加（防止溢出）：

VecCast<float16, float>(dst_fp32, src_fp16, ...);
CubeMatMul(..., DST_FORMAT_FP32, SRC_FORMAT_FP16);

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第四章：调试与性能分析工具

4.1 编译与部署流程

1. 编写 .cpp 算子文件；
2. 使用 aoe（Auto Optimize Engine）或 atc 工具编译为 .o 或 .json；
3. 集成到 MindSpore 自定义算子注册表；
4. 在模型中调用。

4.2 Profiling 工具

• msadvisor：分析算子瓶颈（内存带宽、计算密度等）。
• Profiler：可视化 Timeline，查看 DMA 与计算是否重叠。
• Simulator：在无硬件环境下模拟执行。

常见性能问题：

• UB 溢出 → 减小 Tile 尺寸；
• DMA 瓶颈 → 增加流水级数；
• 分支发散 → 避免 if-else，改用掩码操作。

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第五章：典型应用案例

案例 1：自定义 LayerNorm 算子

LayerNorm 需要均值、方差、归一化三步。传统实现多次遍历数据，Ascend C 可通过 单次遍历 + 归约 优化：

// 第一次：计算 sum(x) 和 sum(x^2)
VecReduceSum(mean_ub, x_ub, ...);
VecMul(square_ub, x_ub, x_ub, ...);
VecReduceSum(var_ub, square_ub, ...);

// 第二次：归一化
VecSub(norm_ub, x_ub, mean_ub, ...);
VecDiv(...);

通过合理分块，性能可达 PyTorch 实现的 3 倍以上。

案例 2：稀疏注意力（Sparse Attention）

利用 Ascend C 的 掩码向量操作，跳过无效位置计算：

VecMaskAdd(out, mask, value1, value2); // 仅当 mask[i]==1 时执行

大幅减少计算量，适用于 Longformer、BigBird 等模型。

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第六章：生态与未来展望

Ascend C 已成为 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）5.1+ 的核心组件。未来方向包括：

• 自动 Tiling 推导：基于 ML 的分块策略搜索；
• Python 前端支持：类似 Triton 的装饰器语法；
• 跨芯片移植：支持昇腾 NPU 与 GPU 的统一 IR。

华为正推动 Ascend C 进入开源社区（如 OpenI），构建开放生态。

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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