江苏省网站建设_网站建设公司_SSL证书_seo优化

训练营简介 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#cann-camp-2502-intro

摘要：在算子开发初期，开发者往往习惯将 Shape 写死在代码中（Hardcode），但这在动态输入的真实推理场景下寸步难行。CANN 架构采用了独特的Host Tiling + Kernel Computing分离模式。本文将深入解析这一设计哲学，教你如何利用 Host 侧的 CPU 算力“运筹帷幄”，计算出最优切分策略，指挥 Device 侧的 NPU 灵活应对任意尺寸的输入数据。

前言：为什么 Kernel 不能自己决定怎么切？

在 CUDA 编程中，我们习惯在核函数（Kernel）内部通过blockIdx和threadIdx动态计算数据的偏移量。但在昇腾 Ascend C 开发中，你会发现一个奇怪的现象：算子的切分逻辑（Tiling）必须在 Host 侧写，而不能全塞进 Kernel 里。

这是由达芬奇架构（Da Vinci Architecture）的特性决定的：

• AI Core是极致的计算怪兽，它的 Scalar 单元虽然能做逻辑控制，但极其宝贵，应该专注于流水线编排。

• Host CPU擅长复杂的逻辑运算和分支判断。

因此，CANN 的设计哲学是：让 CPU 负责“分蛋糕”（计算 Tiling 参数），让 NPU 负责“吃蛋糕”（执行计算）。只有掌握了动态 Tiling，你的算子才算真正具备了通用性。

一、 核心图解：TilingData 的“锦囊妙计”

动态 Shape 的核心在于TilingData结构体。它就像是 Host 军师交给 Device 将军的一个“锦囊”。

1. Host 侧：根据输入的实际 Shape（例如[32, 1024]或[64, 2048]）和硬件资源（UB 大小、Core 数量），计算出本次运行需要的核心数BlockDim、每个核心处理的数据量TileLength等参数。

2. 传输：将这些参数打包成TilingData结构体，拷贝到 Device 侧的 Workspace。

3. Device 侧：Kernel 启动时打开“锦囊”，读取参数，直接按指令干活，不再进行复杂的切分计算。

二、 关键策略：如何优雅地“切蛋糕”？

一个优秀的 Tiling 策略需要同时考虑多核负载均衡和UB 内存限制。

2.1 策略一：多核切分 (Block Dim Strategy)

假设输入数据总量为TotalLength，可用核心数为aicore_num。

• 平均分配：BlockLength = TotalLength / aicore_num。

• 尾数处理：如果除不尽，前remainder个核心多干一点，后面的核心少干一点。

CANN 最佳实践：不要让任何一个核心闲着（Idle）。算力空转是最大的犯罪。

2.2 策略二：UB 切分 (L1/UB Strategy)

单个核心拿到的数据BlockLength可能依然很大（例如 1MB），而 UB 只有 256KB。这就需要进行二次切分。

• 双缓冲约束：为了开启 Ping-Pong 流水线，我们需要将 UB 划分为两块，每块大小为UB_Size / 2。

• 对齐约束：这是最容易踩的坑！昇腾硬件要求数据搬运地址必须32 字节对齐（32 Bytes Alignment）。如果切分出的TileLength不是 32B 的倍数（例如 float16 下不是 16 的倍数），DataCopy 就会报错或读写越界。

三、 实战：手写动态 Tiling 逻辑

3.1 定义 TilingData (Host/Device 共用头文件)

这是双方的通信协议。

// common.h struct TilingData { uint32_t totalLength; // 总数据量 uint32_t tileNum; // 每个核内切分多少次 uint32_t tileLength; // 每次切分的数据长度 uint32_t lastTileLength; // 最后一个切分的长度（处理尾块） uint32_t coreDataNum; // 每个核处理的总数据量 };

3.2 Host 侧计算逻辑 (Tiling 函数)

// host_tiling.cpp void ComputeTiling(const uint32_t totalLength, TilingData& tiling) { // 1. 获取硬件信息 auto ascendInfo = platform_ascend::GetPlatformInfo(); uint32_t coreNum = ascendInfo.GetCoreNum(); uint32_t ubSize = ascendInfo.GetUbSizeInBytes(); // 2. 计算每个核分多少 (简化版：假设能整除) tiling.coreDataNum = totalLength / coreNum; // 3. 计算核内分块 // 预留一部分 UB 给系统，假设可用 80% uint32_t maxTileBytes = ubSize * 0.8 / 2; // 双缓冲除以2 uint32_t maxDataNum = maxTileBytes / sizeof(half); // 必须满足 32B 对齐 (16个 half) // ALIGN_DOWN 是向下对齐宏 uint32_t alignedDataNum = ALIGN_DOWN(maxDataNum, 16); tiling.tileLength = alignedDataNum; tiling.tileNum = tiling.coreDataNum / tiling.tileLength; tiling.lastTileLength = tiling.coreDataNum % tiling.tileLength; // ... 处理 lastTileLength 为 0 的情况 ... }

3.3 Kernel 侧执行逻辑

// kernel.cpp extern "C" __global__ __aicore__ void MyAdd(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z, GM_ADDR workspace, GM_ADDR tiling) { // 1. 获取 TilingData // GET_TILING_DATA 是 CANN 提供的宏，自动从 Global Memory 读取参数解析到结构体 GET_TILING_DATA(tilingData, tiling); // 2. 根据 Host 算好的参数干活 // 不需要再思考 "我该分多少"，直接用 tilingData.tileLength KernelAdd op; op.Init(x, y, z, tilingData.totalLength, tilingData.tileLength, ...); op.Process(); }

四、 进阶：非对齐 Shape 的终极方案

如果输入 Shape 极其刁钻，比如Length = 31，怎么都凑不齐 32B 对齐怎么办？

CANN 提供了UB Padding技巧：

1. 搬运时：使用DataCopy的pad模式，或者手动搬运多一点数据凑齐 32B。

2. 计算时：Mask 掉无效数据，或者多算一点（只要不写回越界）。

3. 写回时：利用 DataCopy 的高级参数，只写回有效的 31 个数据。

虽然这会增加逻辑复杂度，但为了通用性，这是必经之路。

五、 总结

动态 Tiling 是 Ascend C 算子从 Demo 走向 Product 的分水岭。

• 分离思想：CPU 负责策略，NPU 负责执行。

• 对齐意识：时刻谨记 32 Bytes 对齐，这是达芬奇架构的底线。

• 极致利用：通过精细计算 UB 占用，尽可能把 UB 塞满，减少搬运次数。

当你习惯了用 TilingData 传递参数，而不是在 Kernel 里写#define LENGTH 1024时，你就掌握了 CANN 开发的精髓。

本文基于昇腾 CANN 8.0 架构特性编写。