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3.1 算子开发流程

3.1.1 算子需求分析

注：运行前看好自己的版本：

明确算子功能

开发算子之前，先得搞清楚这个算子要干什么。比如要做一个Add算子，那就是两个输入相加得到输出。听起来简单，但实际要考虑的东西还挺多。

输入输出规格：输入有几个？输出有几个？每个输入输出的形状是什么？数据类型是什么？这些都要明确。

边界情况：空输入怎么处理？形状不匹配怎么办？数值溢出怎么处理？这些边界情况都要考虑。

性能要求：这个算子对性能有什么要求？是追求极致性能，还是够用就行？这会影响你的实现方案。

分析计算特点

不同的算子有不同的计算特点，分析清楚才能选对实现方法。

计算密集还是内存密集：如果计算很复杂，那要优化计算部分。如果主要是内存访问，那要优化内存访问模式。

数据依赖：计算之间有没有依赖关系？能不能并行？能不能向量化？

数据重用：中间结果能不能重用？能不能减少重复计算？

3.1.2 算子设计思路

确定实现方案

根据算子特点，确定实现方案。

简单算子：像Add、Mul这种元素级算子，直接用向量化API就行，实现起来比较简单。

复杂算子：像卷积、矩阵乘法这种，可能需要分块（Tiling），需要仔细设计数据流和计算流。

特殊算子：有些算子可能需要特殊的优化技巧，比如算子融合、内存复用这些。

设计数据流

数据流设计很重要，直接影响性能。

数据加载策略：一次加载多少数据？什么时候加载？是提前加载还是按需加载？

计算顺序：先算哪部分？后算哪部分？能不能流水线化？

结果写回策略：什么时候写回结果？是算完一块写一块，还是算完所有再写？

3.1.3 算子实现步骤

第一步：创建工程

在ModelArts Notebook里，先创建工程目录结构：

# 创建工程目录mkdirmy_operatorcdmy_operator# 创建源代码目录mkdirsrc include

工程结构大概这样：

• src/：放核函数代码
• include/：放头文件
• build.sh：编译脚本
• CMakeLists.txt：CMake配置文件（如果用CMake的话）

第二步：编写核函数

在src/目录下创建核函数文件，比如add_kernel.cpp：

// 概念性示例#include"ascendc.h"extern"C"__global__ __aicore__voidAddKernel(GlobalTensor<float>input1,GlobalTensor<float>input2,GlobalTensor<float>output,int32_ttotal_length){// 1. 分配LocalTensorLocalTensor<float>local_input1;LocalTensor<float>local_input2;LocalTensor<float>local_output;local_input1.Alloc(total_length);local_input2.Alloc(total_length);local_output.Alloc(total_length);// 2. 数据加载DataCopy(local_input1,input1,total_length);DataCopy(local_input2,input2,total_length);// 3. 计算Add(local_output,local_input1,local_input2);// 4. 结果写回DataCopy(output,local_output,total_length);// 5. 释放内存local_input1.Free();local_input2.Free();local_output.Free();}

这只是个概念性示例，实际的API调用会更复杂一些。

第三步：实现Tiling函数

如果算子需要分块处理，还要实现Tiling函数。Tiling函数在Host端运行，计算每个块的大小和偏移。

// 概念性示例voidTilingFunc(TilingData*tiling){// 计算每个块的大小int32_tblock_size=256;int32_ttotal_blocks=(total_length+block_size-1)/block_size;tiling->block_size=block_size;tiling->total_blocks=total_blocks;}

第四步：注册算子

在Host端注册算子，让框架知道有这个算子：

// 概念性示例voidRegisterOperator(){// 注册算子原型RegisterOp("Add",AddKernel,TilingFunc);}

3.1.4 算子测试验证

CPU侧调试

Ascend C支持CPU侧调试，可以在CPU上模拟NPU的行为，方便调试。

# 概念性命令# 在CPU模式下运行算子cpu_run_kernel AddKernel input1 input2 output

CPU侧调试的好处是速度快，不需要NPU硬件，但只能验证逻辑正确性，不能验证性能。

NPU侧验证

逻辑没问题后，要在NPU上实际跑一下，验证性能和正确性。

# 概念性命令# 在NPU上运行算子npu_run_kernel AddKernel input1 input2 output

NPU侧验证能看到真实的性能，也能发现一些CPU侧发现不了的问题。

结果验证

验证结果是否正确：

功能正确性：输出结果对不对？可以用参考实现（比如NumPy）对比一下。

边界情况：空输入、异常输入这些边界情况都测试一下。

性能指标：算子的执行时间、内存使用、NPU利用率这些指标都要看看。

3.2 向量化编程

3.2.1 向量化指令集

什么是向量化指令

向量化指令就是一条指令同时处理多个数据的指令。比如Add指令，可以同时把两个向量的所有元素加起来，而不是循环一个一个加。

Ascend C提供了丰富的向量化指令，覆盖了大部分常见的运算。

向量加载和存储指令

Load指令：从LocalTensor加载数据到向量。

// 概念性示例Vector<float,256>vec;vec.Load(local_tensor,offset);// 从local_tensor的offset位置加载256个元素

Store指令：把向量数据存回LocalTensor。

// 概念性示例Vector<float,256>vec;// ... 对vec进行计算 ...vec.Store(local_tensor,offset);// 存回local_tensor的offset位置

向量运算指令

向量运算指令有很多，常用的有：

算术运算：Add、Sub、Mul、Div，这些是基础的加减乘除。

数学函数：Exp、Ln、Sqrt、Abs，这些是数学函数。

比较运算：Max、Min，找最大值最小值。

融合指令：FusedMulAdd，乘加融合，一条指令完成乘法和加法，性能更好。

3.2.2 向量加载和存储

加载策略

数据加载有几种策略：

顺序加载：按顺序一块一块地加载，简单直接。

预取加载：提前加载下一块数据，让加载和计算重叠。

批量加载：一次加载多块数据，减少加载次数。

选择哪种策略要看具体情况，通常预取加载效果比较好。

存储策略

存储也有策略：

立即存储：算完一块就存一块，简单但可能影响流水线。

延迟存储：算完所有再统一存储，可能更高效。

批量存储：一次存储多块数据。

对齐要求

加载和存储都要注意对齐。数据不对齐的话，可能要多访问一次内存，或者访问跨缓存行，都很慢。

// 概念性示例// 确保offset是向量长度的倍数int32_taligned_offset=(offset+vector_length-1)/vector_length*vector_length;vec.Load(local_tensor,aligned_offset);

3.2.3 向量运算操作

元素级运算

元素级运算就是对向量的每个元素分别做运算：

// 概念性示例Vector<float,256>a,b,c;// 向量加法：c[i] = a[i] + b[i]Add(c,a,b);// 向量乘法：c[i] = a[i] * b[i]Mul(c,a,b);// 向量最大值：c[i] = max(a[i], b[i])Max(c,a,b);

标量运算

标量和向量的运算：

// 概念性示例Vector<float,256>vec;Scalar<float>s=3.14;// 向量加标量：vec[i] = vec[i] + sAdds(vec,vec,s);// 向量乘标量：vec[i] = vec[i] * sMuls(vec,vec,s);

归约运算

归约运算就是把向量的所有元素归约成一个值：

// 概念性示例Vector<float,256>vec;Scalar<float>sum;// 求和ReduceSum(sum,vec);// 求最大值ReduceMax(max_val,vec);

3.2.4 向量化优化技巧

循环向量化

把标量循环改成向量化循环：

// 标量版本（慢）for(inti=0;i<n;i++){c[i]=a[i]+b[i];}// 向量化版本（快）for(inti=0;i<n;i+=vector_length){Vector<float,256>va,vb,vc;va.Load(a,i);vb.Load(b,i);Add(vc,va,vb);vc.Store(c,i);}

数据重用

如果数据要用多次，尽量在向量里多待一会儿：

// 概念性示例Vector<float,256>vec;vec.Load(local_tensor,offset);// 用vec做多个运算Add(result1,vec,vec);Mul(result2,vec,vec);// vec不用重复加载

融合操作

尽量用融合指令，减少指令数：

// 分开写（两条指令）Mul(temp,a,b);Add(c,temp,c);// 融合指令（一条指令，更快）FusedMulAdd(c,a,b,c);// c = a * b + c

3.3 并行计算

3.3.1 多核并行计算

并行执行模型

昇腾处理器有多个AI Core，可以并行执行。每个Core执行同一个核函数，但处理不同的数据块。

// 概念性示例// 核函数会被多个Core并行执行// 每个Core处理不同的数据块extern"C"__global__ __aicore__voidMyKernel(...){// 获取当前Core的IDint32_tcore_id=GetCoreId();// 根据Core ID计算要处理的数据范围int32_tstart=core_id*block_size;int32_tend=start+block_size;// 处理这个范围的数据ProcessBlock(start,end);}

数据分块策略

数据怎么分块很重要：

均匀分块：每个Core处理相同大小的块，简单但可能不够灵活。

负载均衡：根据数据特点，让每个Core的负载尽量均衡。

边界处理：分块的时候要注意边界，确保所有数据都被处理，不重复不遗漏。

3.3.2 数据并行和任务并行

数据并行（Data Parallelism）

数据并行就是不同的Core处理不同的数据：

// 概念性示例// 每个Core处理不同的数据块voidProcessData(){int32_tcore_id=GetCoreId();int32_ttotal_cores=GetTotalCores();// 计算这个Core要处理的数据范围int32_tblock_size=total_data/total_cores;int32_tstart=core_id*block_size;int32_tend=(core_id==total_cores-1)?total_data:start+block_size;// 处理这个范围for(inti=start;i<end;i++){ProcessElement(i);}}

数据并行适合数据之间没有依赖的情况，比如元素级算子。

任务并行（Task Parallelism）

任务并行就是不同的Core执行不同的任务：

// 概念性示例// 不同的Core执行不同的任务阶段voidProcessPipeline(){int32_tcore_id=GetCoreId();if(core_id==0){// Core 0负责数据加载LoadData();}elseif(core_id==1){// Core 1负责计算Compute();}elseif(core_id==2){// Core 2负责结果写回WriteBack();}}

任务并行适合流水线场景，但实现起来复杂一些。

3.3.3 线程同步机制

为什么需要同步

多个Core并行执行的时候，有时候需要同步。比如一个Core要等另一个Core的结果，或者多个Core要协调访问共享资源。

同步原语

Ascend C提供了同步原语：

Barrier（屏障）：等待所有Core都到达这个点，再继续执行。

// 概念性示例voidSynchronizedProcess(){// 每个Core执行自己的计算DoLocalCompute();// 等待所有Core完成Barrier();// 所有Core都完成后，继续执行DoGlobalCompute();}

原子操作：对共享变量进行原子操作，避免竞争。

// 概念性示例// 原子加法AtomicAdd(shared_counter,value);

3.3.4 负载均衡

负载不均衡的问题

如果负载不均衡，有些Core很忙，有些Core很闲，整体性能就上不去。比如数据分块不均匀，或者不同块的计算复杂度不同。

负载均衡策略

动态分配：根据Core的负载情况，动态分配任务。负载轻的Core多分点任务。

工作窃取：空闲的Core可以从忙碌的Core那里"偷"一些任务来做。

自适应分块：根据数据特点，动态调整分块大小，让每个Core的负载尽量均衡。

性能监控

监控每个Core的负载情况，找出瓶颈：

// 概念性示例voidMonitorLoad(){int32_tcore_id=GetCoreId();int32_tstart_time=GetTime();// 执行计算DoCompute();int32_tend_time=GetTime();int32_tduration=end_time-start_time;// 记录每个Core的执行时间LogCoreTime(core_id,duration);}

根据监控结果，调整分块策略，优化负载均衡。

学习检查点

学完这一篇，你应该能做到这些：

理解算子开发的完整流程，从需求分析到测试验证。掌握向量化编程，知道怎么用向量指令，怎么优化向量化代码。理解并行计算，知道数据并行和任务并行的区别，知道怎么同步和负载均衡。能够实现一个简单的算子，比如Add或Mul，完成从编写到测试的全流程。

实践练习

实现Add算子：在ModelArts Notebook中创建一个工程，实现一个Add算子。两个输入相加得到输出，用向量化API实现。完成编译、部署、测试的全流程。

向量化优化：实现一个向量加法的算子，先用标量循环实现，再改成向量化实现，对比性能差异。理解向量化的优势。

并行计算实验：实现一个需要多Core并行的算子，比如大矩阵的加法。理解数据分块、Core同步这些概念。

性能调优：对一个算子进行性能调优，比如调整分块大小、优化内存访问、使用融合指令等，看看性能能提升多少。

下一步：掌握了算子开发的基础后，就可以学习常用算子的实现了。下一章会讲各种常见算子的实现方法，比如元素级算子、规约算子、矩阵运算算子等，到时候你就能实现更复杂的算子了。