前言

卷积算子是深度学习中最基础也最重要的计算单元之一，它占据了卷积神经网络(CNN)大部分的计算量。在典型的CNN模型如ResNet、VGG、EfficientNet中，卷积算子的计算时间往往占总时间的70-90%。因此，卷积算子的性能直接决定了整个模型的推理速度和训练效率。CANN社区开源的ops-nn算子库中，卷积算子经过了深度优化，采用了多种先进的算法和硬件适配策略，实现了业界领先的性能表现。

本文将以CANN社区ops-nn仓库为背景，深入剖析卷积算子的实现原理，重点介绍im2col技术和Winograd算法的核心思想，并详细讲解ops-nn如何在AI加速硬件上实现高性能卷积计算。通过对这些技术的理解，开发者可以更好地使用CANN生态的卷积算子，并在必要时进行定制化优化。

 相关链接

• CANN组织链接：https://atomgit.com/cann
• ops-nn仓库：https://atomgit.com/cann/ops-nn

正文

一、CANN卷积算子的硬件基础

CANN（Compute Architecture for Neural Networks）社区开源的ops-nn算子库，是专为神经网络计算设计的高阶算子库。在深入卷积算子之前，我们需要理解CANN的硬件基础特性，这些特性直接影响卷积算子的设计和优化策略。

Cube单元是CANN硬件中专门用于矩阵乘法计算的加速单元。它具有强大的并行计算能力，特别适合执行im2col转换后的矩阵乘法运算。Cube单元的设计基于这样的洞察：深度学习中的大量计算都可以转换为矩阵乘法形式，通过专门的硬件加速可以大幅提升性能。

Vector单元则擅长向量计算和元素级操作，支持SIMD（单指令多数据）指令。在卷积计算中，Vector单元负责数据搬运、预处理、以及直接卷积模式下的计算。Vector单元与Cube单元的协同工作，是CANN卷积算子高性能的关键。

多级内存层次包括Global Memory、Local Memory、Unified Buffer等。合理利用这些存储层次，最大化数据重用，减少昂贵的Global Memory访问，是卷积算子性能优化的核心挑战。ops-nn通过精细的Tiling策略，将大规模卷积计算划分为适合Local Memory的小块，实现了高效的内存访问模式。

二、im2col+GEMM技术的CANN实现

im2col（image to column）是将卷积转换为矩阵乘法的经典技术，ops-nn对其进行了深度优化，使其充分利用CANN硬件特性。

基本原理是将输入特征图重新排列为一个矩阵。对于每个卷积核需要覆盖的输入窗口，im2col将其展开为一列。假设输入特征图大小为(C_in, H_in, W_in)，卷积核大小为(K, K)，输出特征图大小为(C_out, H_out, W_out)，则im2col后的输入矩阵大小为(C_in × K × K, H_out × W_out)。卷积核也被重新排列为大小为(C_out, C_in × K × K)的矩阵。这样，卷积操作就变成了这两个矩阵的乘法。

ops-nn对im2col的优化体现在几个方面：

分块im2col策略解决了内存开销大的问题。传统的im2col需要对整个输入进行展开，在大规模卷积中可能导致内存不足。ops-nn采用分块策略，将大的卷积分解为多个小的子卷积，每个子卷积单独进行im2col变换和矩阵乘法，最后合并结果。这种策略在保持算法优势的同时，显著降低了内存占用。

Vector单元加速实现了高速的im2col变换。ops-nn利用Vector单元的强大数据搬运能力，通过数据打包和向量化加载技术，最大化内存带宽利用率。在实际测试中，ops-nn的im2col实现比标准CPU实现快3-5倍。

Cube单元加速的矩阵乘法阶段充分利用了Cube单元的并行计算能力。通过精细的线程映射和数据分块，实现接近理论峰值的性能。对于典型的卷积工作负载，ops-nn的GEMM内核可以达到硬件理论峰值的80%以上。

三、Winograd算法的CANN特色优化

Winograd算法是一种通过减少乘法次数来加速卷积的算法，ops-nn对其进行了针对性优化，特别是针对3×3卷积的优化。

算法原理是利用中国余数定理和多项式插值，将卷积运算转换为乘法次数更少的运算。对于F(2,3)的Winograd变换（即2×2的输出，3×3的卷积核），传统的直接卷积需要16次乘法，而Winograd算法只需要4次乘法。乘法次数的减少在大规模卷积计算中可以带来显著的加速。

ops-nn的Winograd实现具有几个CANN特色：

混合精度策略解决了数值稳定性问题。由于Winograd变换涉及加法和减法，在FP16精度下可能出现数值溢出或精度损失。ops-nn通过精心设计的变换算法和中间结果缩放，在关键路径使用FP32计算，非关键路径使用FP16计算，既保证了数值稳定性，又保持了性能优势。

自适应算法选择根据卷积参数自动选择最优算法。ops-nn建立了性能预测模型，对于每个卷积操作，系统会根据输入输出通道数、卷积核大小、特征图大小等参数，预测不同算法的性能表现，并自动选择最优算法。对于3×3卷积，当满足特定条件时自动使用Winograd算法；对于其他尺寸，回退到im2col或直接卷积实现。

特殊的边界处理优化了非对齐卷积的性能。Winograd算法通常要求输入尺寸满足特定条件，ops-nn通过巧妙的边界处理策略，使得非对齐输入也能高效使用Winograd算法。

四、直接卷积的CANN优化策略

除了im2col和Winograd，ops-nn还实现了直接卷积优化方法，在某些场景下具有优势。

数据局部性优化是直接卷积的核心。直接卷积不进行数据变换，直接在原始输入特征图上执行卷积计算。其核心思想是通过精细的循环展开和向量化，最大化数据重用和计算并行度。具体来说，直接卷积通常采用输出分块策略：将输出特征图划分为小块，每个计算核心负责一个或多个输出块。在计算每个输出块时，需要的输入数据被加载到Local Memory，然后在该缓存上执行所有相关的卷积计算。

流水线并行实现了计算和数据传输的overlapped。ops-nn的直接卷积实现充分利用了CANN的多级内存层次。输入数据从Global Memory加载到Local Memory，然后通过Vector单元加载到计算单元的寄存器中。通过精心设计的数据加载和计算流水线，计算和数据传输可以并行进行，隐藏了内存访问延迟。

融合优化将多个连续的算子合并为一个kernel。在CNN中，常见的融合模式包括：Conv+Bias+Activation+BatchNorm。ops-nn提供了自动和手动两种融合方式。自动融合通过图分析识别可融合的算子序列；手动融合则允许开发者显式调用融合算子API。融合算子不仅提升了性能（通常20-30%），还降低了内存占用，使得更大的batch size成为可能。

五、CANN特色的性能优化技术

ops-nn采用了多项具有CANN特色的性能优化技术，进一步提升卷积算子的性能。

NC1HWC0数据布局是CANN硬件友好的数据格式。其中C1和C0将通道维度分解，以适应硬件的向量化宽度。ops-nn在卷积算子内部自动处理数据布局转换，使得上层框架可以使用标准的NCHW或NHWC布局，而底层自动优化为硬件友好的布局。这种自动转换对开发者透明，大大降低了使用门槛。

精度自适应选择根据应用场景自动选择计算精度。ops-nn支持FP32、FP16、BF16等多种精度，并实现了智能的精度选择机制。在训练场景中，通常使用FP32以保证梯度精度；在推理场景中，FP16可以提供2倍的加速和50%的内存节省，而精度损失通常可以忽略。ops-nn还支持混合精度计算，在计算关键路径使用高精度，非关键路径使用低精度，在保证精度的同时最大化性能。

动态负载均衡在多核心并行执行中尤为重要。ops-nn采用了动态负载均衡策略，根据核心数量和数据量，智能地划分计算任务，确保所有核心都能充分工作。在出现负载不均衡时，系统会动态调整任务分配，最大化整体吞吐量。

仿真开发支持是CANN社区的独特优势。对于Ascend 950PR/Ascend 950DT产品，开发者可以使用CANN Simulator仿真工具进行算子开发和调试，无需实际硬件即可完成大部分开发工作。这大大降低了开发门槛，加速了开发迭代。

六、基于CANN ops-nn的开发实践

在实际使用ops-nn的卷积算子时，开发者应该注意以下几点：

合理的参数选择能够发挥硬件最佳性能。虽然ops-nn能够高效处理各种参数组合，但某些参数设置更有利于性能优化。例如，使用对齐的输入尺寸可以避免边界处理开销；选择合适的group数量可以平衡计算效率和模型容量。

充分利用社区资源可以加速开发。CANN社区提供了丰富的文档、示例和工具。ops-nn项目中的examples目录包含了大量端到端示例，开发者可以参考这些示例快速上手。社区的QuickStart文档提供了从环境搭建到算子调用的完整指南。

参与社区贡献是提升技能的好途径。ops-nn项目是开源的，开发者可以贡献自定义算子到experimental目录，经过社区review后可以合并到主项目。这种开源协作模式使得ops-nn能够快速扩展和优化。

性能分析工具帮助定位瓶颈。ops-nn提供了详细的性能分析工具，可以显示计算时间、内存带宽利用率、核心使用率等指标。通过这些工具，开发者可以定位性能瓶颈，进行有针对性的优化。

小结

卷积算子是深度学习的基石，其性能优化涉及算法、系统和硬件多个层面。CANN社区开源的ops-nn算子库，通过im2col、Winograd、直接卷积等多种算法，结合NC1HWC0数据布局、精度自适应、融合优化等CANN特色技术，在AI加速硬件上实现了高性能的卷积计算。

本文深入解析了这些技术的原理和实现，希望能够帮助读者更好地理解和使用CANN生态的卷积算子。随着深度学习模型的发展，卷积算子也在不断演进。ops-nn项目将继续扩展和优化，为未来的AI应用提供更强大的算力支持。

对于开发者来说，深入理解CANN卷积算子的实现原理和优化策略，积极参与CANN社区贡献，是构建高效AI系统的重要基础。CANN社区的开源模式为开发者提供了学习和贡献的平台，欢迎更多开发者参与其中。