揭秘CANN算子仓库：从基础算子到AIGC性能突破的实战之路

理论之后，让我们通过一个实战案例，了解如何基于ops-nn的生态，使用Ascend C开发一个自定义算子。我们将实现一个PReLU（参数化ReLU）激活函数算子。从基础算子到AIGC的性能突破，仓库不仅仅是一个代码库，更是一个连接算法创新与硬件实力的桥梁，一个汇聚开发者智慧、推动AI技术进步的开放平台。它体现了华为在AI基础软件领域的开源决心和生态布局，也为我们展示了如何通过开源开放的方式，构建一

不当小白

17人浏览 · 2026-02-09 12:35:29

不当小白 · 2026-02-09 12:35:29 发布

CANN组织链接：https://atomgit.com/cann
ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn
在人工智能技术日新月异的今天，AIGC（生成式AI） 已成为推动产业变革的核心引擎。从图像生成到自然语言处理，再到科学计算，AIGC的应用场景不断拓宽，对底层计算基础设施提出了前所未有的挑战。而在这场技术浪潮中，一个常被忽视却至关重要的角色——算子（Operator）——正逐渐走向舞台中央。
华为推出的昇腾AI全栈解决方案，正是为了解决这一核心瓶颈而生。作为该方案的核心软件栈，CANN（Compute Architecture for Neural Networks） 异构计算架构，扮演着承上启下的关键枢纽角色。而在CANN庞大且日益繁荣的开源生态版图中，cann/ops-nn 这个仓库，无疑是开发者理解、参与乃至引领昇腾算子生态建设的最佳入口和实践基地。

一、算子：AI世界的“原子”与性能瓶颈

要真正理解 ops-nn 的价值，我们必须首先认识到算子在AI系统中的基础性地位。可以将一个复杂的深度学习模型视为一座宏伟的建筑，那么算子就是构成这座建筑的一块块砖石。模型的前向传播和反向传播过程，本质上就是这些基本算子按照特定拓扑结构（即计算图）进行组合与执行的过程。
然而，这些“砖石”的质量直接决定了整座建筑的稳固与高度。在实际应用中，我们常常会遇到这样的困境：

性能瓶颈：即使拥有强大的GPU或NPU，如果算子实现不佳，大量的硬件计算资源会被浪费在低效的数据搬运或非最优的计算路径上，导致模型训练或推理速度远低于预期。
功能缺失：前沿研究中提出的新型网络结构或损失函数，往往需要定制化的算子支持。如果底层框架缺乏相应的算子，研究人员要么放弃创新想法，要么投入大量精力自行开发，这极大地拖慢了研究进度。
移植困难：不同硬件平台（如NVIDIA GPU, AMD GPU, Ascend NPU）的指令集和内存模型差异巨大。为一个平台开发的算子，很难直接在另一个平台上高效运行，造成了严重的“碎片化”问题。
因此，一个优秀的算子库必须同时满足三个核心诉求：极致的性能、丰富的功能覆盖以及良好的跨平台兼容性。而这正是CANN及其 ops-nn 仓库致力于解决的核心命题。

二、CANN生态全景图：ops-nn的战略定位

要准确定位 ops-nn，我们需要将其置于CANN的整体软件架构中进行审视。CANN架构自下而上可分为多个层次，形成了一条完整的软硬协同优化链条：

在这一架构中，cann/ops-nn 仓库精准地锚定在算子库层。它不仅仅是华为内部高性能算子的集合，更是一个面向社区的、标准化的算子开发与贡献平台。通过开源，华为将昇腾平台上最核心、最高性能的算子实现以透明的方式呈现给全世界，使得昇腾生态从一个封闭的“黑盒”转变为一个可以共同建设、共同演进的开放社区。

三、ops-nn的核心设计理念：开放、标准、高性能

深入探究 cann/ops-nn 的代码组织和开发流程，我们可以清晰地提炼出其背后支撑整个生态健康发展的三大核心理念。

3.1 开放性（Openness）：打破壁垒，共建生态

这是 ops-nn 最根本的基因。仓库采用Apache 2.0等国际通行的宽松开源协议，允许任何人自由地查看、使用、修改、分发其源代码，甚至用于商业产品。这种彻底的开放性，打破了传统硬件厂商依赖闭源驱动和私有算子库来构建技术护城河的旧有模式。
它向全球开发者传递了一个明确的信号：昇腾生态的成功，不在于华为一家独大，而在于能否吸引并赋能一个庞大、活跃的开发者社区。开发者可以在这里学习官方团队如何榨干硬件的最后一滴性能，也可以基于现有代码快速迭代自己的想法，这种知识的自由流动是技术创新的催化剂。

3.2 标准化（Standardization）：保障质量，提升效率

开放并不意味着混乱。为了保证成百上千个算子的质量、一致性和可维护性，ops-nn 定义了一套极为严格的开发规范和工程体系：

统一的目录与文件结构：每个算子都拥有独立的命名空间和目录，内部清晰地划分了CPU后端、NPU后端（通常使用Ascend C实现）、Host侧接口（Shape推导、Tiling计算）等模块。这种模块化设计使得开发者可以快速定位和理解代码。

标准化的算子定义：所有算子通过宏 REGISTER_OP 注册到全局表中，清晰地定义了算子的输入输出、属性、形状推导函数和核心计算内核。

// 示例：卷积算子注册
REGISTER_OP("Conv2D")
    .Input("x")
    .Input("filter")
    .Output("y")
    .Attr("strides", std::vector<int64_t>{1, 1})
    .SetInferShapeFn(Conv2DInferShape)
    .SetKernelFn(Conv2DKernel);

完善的构建与测试系统：使用CMake作为构建系统，提供了统一的编译脚本和测试框架，确保每次修改都能经过严格的测试验证，降低了集成风险。

3.3 高性能（High Performance）：软硬协同，极致优化

这是 ops-nn 乃至整个CANN生态的生存之本。性能优化贯穿于算子开发的每一个环节：

硬件感知的内核实现：核心计算内核（Kernel）使用 Ascend C 编写，这是一种专门为昇腾AI处理器设计的高性能编程语言。开发者可以手动管理多级内存（Global Memory → UB → L1），充分利用NPU的Cube单元（用于矩阵乘法）和Vector单元（用于向量运算）。
智能的Tiling策略：对于大规模数据，ops-nn 会自动计算最优的Tiling参数，将数据划分为合适大小的块，使得每个AI Core都能高效处理，避免了数据加载和计算之间的不平衡。
高级的算子融合技术：将多个相邻的、功能简单的算子融合为一个复杂的、功能等价的融合算子，可以显著减少内存访问次数、降低延迟并提高数据吞吐。例如，在大模型推理中，Flash Attention算子就是多个基础算子（Matmul、Scale、Mask、Softmax等）融合的典型范例。

💡 性能对比洞察：通过深度优化，CANN在能效比和内存带宽上相比传统GPU方案具有显著优势，使得昇腾AI处理器在处理大规模AIGC任务时展现出更优的性价比。

四、AIGC时代的算子需求与ops-nn的应对

随着AIGC的蓬勃发展，尤其是大语言模型（LLM）和扩散模型的兴起，对算子库提出了新的更高要求。ops-nn 也在不断演进，以适应这些新挑战。

4.1 面向大模型的算子优化

大模型的核心是自注意力机制（Self-Attention） 和多层感知机（MLP） 模块。这些模块在推理时计算复杂度高，内存带宽消耗巨大。ops-nn 及其高级版本 cann-ops-adv 提供了多种优化算子：

算子类型	功能描述	优化手段	性能收益
Flash Attention	优化注意力计算，减少内存访问	分块计算、在线Softmax、减少HBM读写	推理速度提升2-4倍，显存占用降低50%以上
Fused MatMul	融合矩阵乘与激活函数	计算与数据搬运流水线并行	减少中间结果存储，降低延迟
KV Cache	缓存键值对，避免重复计算	专用的KV缓存管理算子	显著提升生成式任务的首Token和后续Token延迟
MoE Routing	混合专家模型路由计算	专家等价性分析、动态负载均衡	显存占用减半，推理速度提升2倍以上

4.2 动态Shape与稀疏计算支持

AIGC任务中，尤其是文本生成，输入输出长度是动态变化的。ops-nn 通过动态Tiling机制，在运行时根据实际输入形状自动调整并行策略和内存分配，确保在各种Shape下都能保持高效性能。
同时，对于稀疏模型（如稀疏注意力、MoE），ops-nn 也正在开发专门的稀疏算子，仅计算和存储非零元素，从而大幅降低计算量和内存需求。

4.3 混合精度计算

为了在模型精度和计算效率之间取得平衡，ops-nn 广泛支持混合精度计算。开发者可以灵活使用FP32、FP16、BF16甚至INT8等数据类型进行不同阶段的计算，在保证模型精度的同时，最大化利用昇腾NPU的硬件计算能力，提升吞吐量。

五、实战：基于Ascend C开发自定义算子

理论之后，让我们通过一个实战案例，了解如何基于ops-nn的生态，使用Ascend C开发一个自定义算子。我们将实现一个 PReLU（参数化ReLU） 激活函数算子。

5.1 算子分析

PReLU（Parametric Rectified Linear Unit） 是Leaky ReLU的改进版本，它为负值部分引入了一个可学习的参数alpha，数学表达式为：
$\text{PReLU}(x) = \begin{cases} x, & \text{if } x > 0 \\ \alpha \cdot x, & \text{if } x \leq 0 \end{cases}$
其中，alpha 是一个可学习的小正数（通常初始化为0.01）。
算子定义：

输入：x (Tensor), alpha (Scalar, 可学习参数)
输出：y (Tensor), 与x同形状
数据类型：支持FP16, FP32
核函数名称：PReLUCustom

5.2 工程创建

首先，使用华为提供的工程生成工具 msopgen 快速创建算子工程框架。

# 创建工程描述文件 PReLUCustom.json
cat > PReLUCustom.json << EOF
{
  "op": "PReLUCustom",
  "language": "cpp",
  "input_desc": [
    {"name": "x", "param_type": "required", "format": ["ND"], "type": ["float"]},
    {"name": "alpha", "param_type": "optional", "type": "float", "default_value": "0.01"}
  ],
  "output_desc": [
    {"name": "y", "param_type": "required", "format": ["ND"], "type": ["float"]}
  ]
}
EOF
# 生成工程代码
msopgen gen -i PReLUCustom.json -c ai_core-Ascend910 -lan cpp -out PReLUCustom

这会生成一个标准的算子工程目录结构，包含Host侧和Kernel侧的代码框架。

5.3 核心代码实现

5.3.1 Host侧实现（op_host/prelu_custom.cpp）

Host侧主要负责算子信息注册、输入输出Shape推导以及Tiling参数下发。

#include "prelu_custom_tiling.h"
#include "register/op_impl_registry.h"
namespace optiling {
    // 注册算子原型
    REGISTER_OP(PReLUCustom)
        .Input("x")
        .Input("alpha")
        .Output("y")
        .Attr("alpha", "float", "0.01")
        .SetInferShapeFn([](ge::Operator op) {
            // 输出形状与输入x相同
            ge::Shape x_shape = op.GetInputDesc("x").GetShape();
            ge::TensorDesc y_desc = op.GetOutputDesc("y");
            y_desc.SetShape(x_shape);
            op.UpdateOutputDesc("y", y_desc);
            return ge::GRAPH_SUCCESS;
        })
        .SetImplKernelFn([](ge::Operator op) {
            // 下发Tiling参数
            auto context = op.GetContext();
            PReLUCustomTilingData tiling;
            // ... 计算Tiling参数 ...
            tiling.SaveToBuffer(context->GetRawTilingData()->GetData(), 
                              context->GetRawTilingData()->GetCapacity());
            context->GetRawTilingData()->SetDataSize(tiling.GetDataSize());
            return ge::GRAPH_SUCCESS;
        });
}

5.3.2 Kernel侧实现（op_kernel/prelu_custom.cpp）

Kernel侧是性能优化的核心，使用Ascend C编写，负责在NPU的AI Core上执行实际计算。

#include "kernel_operator.h"
using namespace AscendC;
constexpr int32_t BUFFER_NUM = 2; // 流水线缓冲数量
class KernelPReLU {
public:
    __aicore__ inline KernelPReLU() {}
    
    // 初始化函数，设置全局内存缓冲区和本地队列
    __aicore__ inline void Init(GM_ADDR x, GM_ADDR alpha, GM_ADDR y, 
                                uint32_t totalLength, float alpha_value) {
        this->totalLength = totalLength;
        this->alpha_value = alpha_value;
        
        // 设置输入输出全局内存地址
        xGm.SetGlobalBuffer((__gm__ float*)x, totalLength);
        yGm.SetGlobalBuffer((__gm__ float*)y, totalLength);
        
        // 初始化流水线队列，用于CopyIn/Compute/CopyOut
        pipe.InitBuffer(inQueueX, BUFFER_NUM, totalLength * sizeof(float));
        pipe.InitBuffer(outQueueY, BUFFER_NUM, totalLength * sizeof(float));
    }
    
    // 核心处理函数，执行三级流水
    __aicore__ inline void Process() {
        int32_t loopCount = this->totalLength * BUFFER_NUM;
        for (int32_t i = 0; i < loopCount; i++) {
            // 1. CopyIn: 从全局内存搬运数据到本地队列
            auto inX = inQueueX.AllocTensor<float>();
            DataCopy(inX, xGm, this->totalLength);
            inQueueX.EnQue(inX);
            
            // 2. Compute: 在本地队列中执行PReLU计算
            auto outX = outQueueY.AllocTensor<float>();
            auto in = inQueueX.DeQue<float>();
            
            // 向量化执行PReLU计算
            for (int32_t j = 0; j < this->totalLength; ++j) {
                float val = in[j];
                outX[j] = (val > 0) ? val : (val * this->alpha_value);
            }
            outQueueY.EnQue(outX);
            FreeTensor(in);
            
            // 3. CopyOut: 将计算结果从本地队列搬运回全局内存
            auto out = outQueueY.DeQue<float>();
            DataCopy(yGm, out, this->totalLength);
            FreeTensor(out);
        }
    }
private:
    GlobalTensor<float> xGm;
    GlobalTensor<float> yGm;
    TPipe pipe;
    TQue<QuePosition::VECIN, BUFFER_NUM> inQueueX;
    TQue<QuePosition::VECOUT, BUFFER_NUM> outQueueY;
    uint32_t totalLength;
    float alpha_value;
};
// 核函数定义，是整个算子在设备侧的入口点
extern "C" __global__ __aicore__ void prelu_custom(
    GM_ADDR x, GM_ADDR alpha, GM_ADDR y, 
    GM_ADDR workspace, GM_ADDR tiling) {
    
    // 从tiling buffer中获取参数
    PReLUCustomTilingData tilingData;
    GET_TILING_DATA(tilingData, tiling);
    
    // 初始化并执行算子
    KernelPReLU op;
    op.Init(x, alpha, y, tilingData.totalLength, tilingData.alpha_value);
    op.Process();
}

5.4 编译与验证

最后，使用提供的编译脚本编译工程，并生成验证数据运行测试。

# 编译工程
cd PReLUCustom
bash build.sh
# 运行测试（具体命令参考生成的脚本和README）

六、展望：ops-nn的未来演进与社区共建

随着人工智能技术的不断演进，cann/ops-nn 仓库也在持续发展和壮大。未来的演进方向可能包括：

更丰富的融合算子库：针对更多大模型和AIGC场景，开发高性能的融合算子，如更高效的Attention变体、稀疏矩阵计算算子等。
更智能的自动调优：结合机器学习技术，实现算子性能的自动预测和调优，进一步降低开发者的优化门槛。
更开放的社区共建：鼓励更多开发者参与贡献，形成“你中有我，我中有你”的良性生态循环。华为已联合互联网、运营商、大模型厂商等20+客户伙伴创新孵化出200多个高性能算子。
更广泛的硬件适配：不仅支持现有的昇腾系列芯片，也可能为未来的新一代AI处理器提前布局和优化。

🌟 共建邀请：cann/ops-nn 是一个开放的平台，欢迎所有对AI算子开发感兴趣的开发者、研究人员和工程师共同参与。无论你是贡献代码、提出建议、分享经验，还是仅仅学习和使用，都是对这个生态的有力支持。详细的贡献指南请参考仓库中的 CONTRIBUTING 文件。

结语

从基础算子到AIGC的性能突破，cann/ops-nn 仓库不仅仅是一个代码库，更是一个连接算法创新与硬件实力的桥梁，一个汇聚开发者智慧、推动AI技术进步的开放平台。它体现了华为在AI基础软件领域的开源决心和生态布局，也为我们展示了如何通过开源开放的方式，构建一个健康、繁荣、可持续发展的AI算子生态。
随着AIGC技术的不断深入和应用场景的不断拓展，对高性能、高效率算子库的需求只会日益增长。而像 cann/ops-nn 这样的项目，正是应对这一挑战的关键所在。它不仅为当前的AI应用提供了强大的算力支撑，更为未来的AI创新奠定了坚实的基础。