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ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

引言：算子——AI 模型落地的最后一公里

在人工智能从实验室走向产业落地的过程中，模型推理性能成为决定用户体验的关键瓶颈。华为 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为昇腾 AI 软件栈的核心，其 ops-nn 组件正是打通“模型”与“硬件”的最后一环。ops-nn（Neural Network Operators）是 CANN 中负责神经网络算子实现与调度的核心模块，它不仅定义了 Conv、MatMul、Softmax 等数百个基础算子的行为，还通过深度优化，将这些算子高效映射到 Ascend NPU 上执行。
本文将带你深入 cann/ops-nn 仓库架构，解析算子注册、融合、调度机制，分享实战性能调优技巧，并展望未来演进方向。

一、ops-nn 的整体架构与设计哲学

1.1 仓库结构概览

ops-nn 仓库采用模块化、插件化设计，每个算子独立实现，便于扩展与维护。以下是关键目录结构：

ops-nn/
├── core/               # 核心调度逻辑
├── operators/          # 算子实现目录
│   ├── conv/           # 卷积算子
│   ├── matmul/         # 矩阵乘
│   ├── activation/     # 激活函数
│   └── ...
├── fusion/             # 算子融合规则
├── registry/           # 算子注册中心
└── README.md

🔍 关键洞察：这种设计使得开发者可以专注于单个算子的优化，而无需关注全局调度逻辑，极大降低了开发难度和耦合度。

1.2 设计原则

设计原则	实现方式	优势
高性能	针对 NPU 架构定制计算内核	充分利用硬件特性，实现极致计算效率
高兼容	支持 ONNX、TensorFlow、PyTorch 等主流框架	降低模型迁移成本，保护用户投资
可扩展	提供自定义算子接口（Custom OP）	支持创新算法，满足特殊应用场景需求

二、算子生命周期：从注册到执行

2.1 算子注册机制

所有算子通过宏 REGISTER_OP 注册到全局表中。以下是一个卷积算子的注册示例：

// operators/conv/conv_op.cc
REGISTER_OP("Conv2D")
    .Input("x")
    .Input("filter")
    .Output("y")
    .Attr("strides", std::vector<int64_t>{1, 1})
    .SetInferShapeFn(Conv2DInferShape)
    .SetKernelFn(Conv2DKernel);

注册信息包括：

• 算子名称：唯一标识
• 输入/输出：定义数据流
• 属性：可配置参数（如步长、填充）
• 形状推导函数：自动推断输出张量形状
• 内核函数：实际计算逻辑的实现

2.2 算子选择与调度

当模型加载时，CANN Runtime 会执行以下流程：

这个过程会综合考虑：

• 硬件特性：NPU 计算单元数量、内存带宽
• 数据特性：张量形状、数据类型
• 精度要求：FP32、FP16、INT8
• 性能预算：延迟、吞吐量目标

2.3 执行流程

算子执行涉及多个层级和组件，以下是完整的执行流程：

三、性能优化核心：算子融合与内存管理

3.1 算子融合技术

算子融合是提升推理性能的关键技术，它通过将多个连续算子合并为一个融合算子，减少内存访问和计算开销。以下是一个融合示例：

融合优势：

• 减少内存访问：中间结果无需写入 HBM
• 降低调度开销：减少核函数启动次数
• 提升局部性：数据在片上缓存中重复利用

3.2 极致内存管理

ops-nn 采用了多级内存管理策略，优化数据流动：

// 内存层级示意
GM_ADDR global_memory;    // 全局内存（HBM）
LocalTensor local_tensor;  // 片上本地内存（UB/COEFF）

关键技术点：

1. Tiling 技术：大数据块切分成小 Tile，适配片上内存容量
2. 流水线并行：CopyIn、Compute、CopyOut 三阶段并行
3. 多核调度：数据分块到多个 AICore 并行计算
   以下是流水线并行的代码示意：

// 矢量编程范式三任务流水线
void Process() {
    CopyIn();   // 数据搬入：GM -> Local
    Compute();  // 计算：Local 计算单元
    CopyOut();  // 数据搬出：Local -> GM
}

四、实战：自定义算子开发与优化

4.1 使用 Ascend C 开发算子

Ascend C 是 CANN 针对算子开发推出的编程语言，原生支持 C 和 C++ 标准规范，兼具开发效率和运行性能。以下是一个简单的 Add 算子开发示例：

// add_custom.cpp
extern "C" __global__ __aicore__ void add_custom(
    __gm__ uint8_t* x, __gm__ uint8_t* y, __gm__ uint8_t* z) {
    
    // 1. 获取当前核的 ID 和数据块信息
    constexpr int32_t TOTAL_LENGTH = 8 * 2048;
    constexpr int32_t USE_CORE_NUM = 8;
    constexpr int32_t BLOCK_LENGTH = TOTAL_LENGTH / USE_CORE_NUM;
    
    // 2. 初始化 pipe 和 tensor
    Pipe pipe;
    LocalTensor<half> xLocal, yLocal, zLocal;
    
    // 3. 分配队列内存
    pipe.InitBuffer(xLocal, BUFFER_NUM, BLOCK_LENGTH * sizeof(half));
    pipe.InitBuffer(yLocal, BUFFER_NUM, BLOCK_LENGTH * sizeof(half));
    pipe.InitBuffer(zLocal, BUFFER_NUM, BLOCK_LENGTH * sizeof(half));
    
    // 4. 数据搬运与计算
    DataCopy(xLocal, x + blockIdx * BLOCK_LENGTH, BLOCK_LENGTH);
    DataCopy(yLocal, y + blockIdx * BLOCK_LENGTH, BLOCK_LENGTH);
    
    // 等待数据就绪
    pipe.EnQue(xLocal);
    pipe.EnQue(yLocal);
    
    // 计算任务
    Add(zLocal, xLocal, yLocal, BLOCK_LENGTH);
    
    // 搬出结果
    pipe.DeQue(xLocal);
    pipe.DeQue(yLocal);
    DataCopy(z + blockIdx * BLOCK_LENGTH, zLocal, BLOCK_LENGTH);
}

4.2 性能优化技巧

技巧一：数据类型选择

数据类型	计算精度	存储大小	适用场景
FP32	高	32 bit	训练、高精度推理
FP16	中	16 bit	推理、减少内存
INT8	低	8 bit	边缘设备、超低延迟

技巧二：Tiling 策略优化

// Tiling 结构体定义
struct AddTilingData {
    int32_t totalLength;    // 总数据长度
    int32_t tileNum;        // 每核 tile 数量
    int32_t blockSize;      // 每核处理数据量
};
// Tiling 函数实现
void TilingFunc(const GeTensorDesc* inputDesc, AddTilingData& tilingData) {
    int32_t totalLength = inputDesc[0].GetShape().GetStorageShape().GetDim(0);
    int32_t coreNum = GetBlockNum();
    
    tilingData.totalLength = totalLength;
    tilingData.blockSize = (totalLength + coreNum - 1) / coreNum;
    tilingData.tileNum = 8;  // 根据 UB 大小调整
}

技巧三：多核并行优化

// 核函数启动配置
constexpr int32_t CORE_NUM = 8;
constexpr int32_t BLOCK_DIM = 8;  // 与核数相同
<<<BLOCK_DIM, 1>>>(...);

五、未来演进方向与社区共建

5.1 技术演进趋势

1. 大模型融合算子：针对 Transformer、MoE 等大模型架构，开发高效融合算子
2. 自适应精度调度：根据数据特性动态选择计算精度
3. 异构协同计算：NPU 与 CPU、GPU 的协同计算优化
4. 编译时优化：基于 LLVM 的编译器优化技术，自动生成高效代码

5.2 参与开源社区

昇腾 CANN 算子共建仓已正式上线 Gitee 社区，这是国内首个面向昇腾开发者的算子共建平台。开发者可以通过以下方式参与：

参与方式	描述	链接
贡献算子	提交新算子实现或优化现有算子	贡献指南
反馈问题	通过 Issue 报告问题或提出新需求	提交 Issue
参与活动	CANN 训练营、算子挑战赛等	活动中心

💡 参与收益：

• 技术能力提升：接触前沿 AI 硬件和软件技术
• 社区认可：贡献记录和代码合入
• 商业机会：与行业领先企业合作
• 生态共建：共同推动中国 AI 根技术发展

结语

ops-nn 作为 CANN 的核心组件，是连接 AI 模型与昇腾硬件的桥梁。通过理解其架构设计和优化技术，开发者可以：

1. 提升应用性能：通过算子融合和内存优化，显著提升推理速度
2. 开发创新算子：基于 Ascend C 实现自定义算法，满足特殊需求
3. 参与开源生态：通过社区共建，推动 AI 技术发展
   随着 AI 技术的不断演进，ops-nn 也将持续迭代优化，为开发者提供更强大、更易用的算子库。让我们共同参与，共建昇腾 AI 生态！

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参考资源：

• CANN 官方文档
• Ascend C 编程指南
• CANN 训练营
• CANN 算子共建仓