一、算子到底是什么？

提到 AI 开发，很多人聚焦模型、框架，但算子是 AI 计算的 “原子单元”—— 比如矩阵乘（MatMul）、ReLU 激活函数，都是算子的具体形态。简单理解：模型是 “菜谱”，算子是 “食材 + 烹饪步骤”，没有高效的算子，再复杂的模型也跑不起来。举个例子：你训练一个 ResNet 模型时，每一次 “卷积层计算” 本质是调用了多个基础算子（矩阵乘、加法、ReLU）的组合；算子的性能直接决定了模型训练 / 推理的速度。

更深入来看，算子的本质是 **“定义输入到输出的映射关系”**：无论是简单的 “向量加法”（输入两个向量→输出求和向量），还是复杂的 “多头注意力算子”（输入 query/key/value→输出注意力权重加权结果），核心都是通过固定的计算逻辑完成数据转换。在异构计算场景中，算子还承担着 “硬件能力翻译官” 的角色 —— 把高层的模型计算需求，转化为底层硬件（如 NPU、GPU）能理解的并行计算指令。

从技术层级来看，算子处于 AI 技术栈的 **“中间层”**：上承深度学习框架（TensorFlow、PyTorch），下接硬件芯片（昇腾 NPU、CPU）。框架负责算子的调度与组合，硬件负责算子的执行，而算子本身的设计质量，直接决定了 “框架需求” 与 “硬件能力” 的匹配效率 —— 这也是为什么同样的模型，在不同算子实现下，性能可能相差数倍。

二、算子开发难在哪？

新手入门常困惑：

• 软硬协同的复杂度：算子要兼顾算法逻辑（比如 Logsoftmax 的数学公式）和硬件特性（比如昇腾 AI Core 的 “张量计算单元 + 向量计算单元” 架构）；算法逻辑要求保证计算结果的准确性，而硬件特性要求最大化利用硬件资源 —— 比如昇腾 AI Core 的 TCU（张量计算单元）擅长处理大尺寸矩阵乘，VCU（向量计算单元）适合小批量向量运算，算子开发需要根据计算类型灵活分配硬件单元，这对 “既懂算法又懂硬件” 的复合型能力要求极高。
• 场景适配的多样性：要同时支持 “固定 Shape”（输入维度固定）和 “动态 Shape”（输入维度变化），还要处理 “核间并行”（多 AI Core 协同）和 “核内并行”（单 AI Core 内的计算单元分工）；固定 Shape 场景下，算子可通过预编译优化提升性能，但动态 Shape 场景需要实时适配输入维度，增加了逻辑复杂度；而并行策略的设计更需要理解硬件的内存架构、通信机制 —— 比如多 AI Core 协同时，如何避免数据传输冲突，如何平衡各 Core 的计算负载，都是新手容易卡壳的点。
• 调优的专业性：不仅要 “能跑”，还要 “跑得快”—— 需要做算法优化、内存优化、流水调度优化，这对新手来说门槛极高。算法优化可能涉及 “计算复杂度简化”（如用近似计算替代精确计算）；内存优化需要减少数据在 Host（CPU）与 Device（NPU）之间的传输次数，合理利用局部内存（Local Memory）降低访问延迟；流水调度优化则要让 “数据读取、计算、结果写入” 三个环节并行执行，避免硬件计算单元空闲 —— 这些优化手段需要结合具体算子场景灵活运用，且缺乏统一的 “万能公式”。
• 工具链与调试门槛：传统算子开发需要掌握底层硬件指令集、编译工具链，调试时难以定位 “计算错误”“性能瓶颈” 的根源 —— 比如算子运行结果偏差，可能是算法逻辑漏洞，也可能是硬件适配错误；性能不达标，可能是并行策略不合理，也可能是内存访问方式低效，新手往往无从下手。

三、昇腾 CANN 训练营：算子入门的 “快车道”

近期开启的CANN 训练营 2025 第二季，专门针对算子开发新手设计了「算子基本概念」系列课，把门槛拆成 “可落地的小步骤”，让新手能循序渐进掌握核心能力：

1. 从 AI 到算子的链路拆解：建立全局认知

直播课会用 “ResNet 的卷积层” 为例，一步步拆解出 “矩阵乘→加法→ReLU” 的算子调用链，让你直观理解 “算子是怎么支撑模型的”：

• 首先通过可视化工具展示 ResNet-50 的网络结构，标记出卷积层、池化层、全连接层等核心模块；
• 聚焦某一个卷积层（如 conv1_1），解析其数学计算逻辑：输入特征图与卷积核的互相关运算，本质是多组矩阵乘累加操作；
• 进一步拆解卷积层的算子调用流程：框架先调用 “矩阵乘算子” 完成特征图与卷积核的乘法，再调用 “加法算子” 完成累加，最后调用 “ReLU 算子” 实现非线性激活；
• 结合实际代码演示：在 TensorFlow/PyTorch 中打印卷积层的算子调用日志，让抽象的 “链路关系” 转化为可观测的代码输出。

2. 算子运行的可视化演示：看懂硬件执行过程

训练营提供昇腾算子可视化工具，能实时展示 “一个 ReLU 算子在 NPU 上的计算流程”—— 包括数据从 Host 到 Device 的传输、AI Core 内的并行计算过程，让 “黑盒” 变 “白盒”：

• 数据传输阶段：清晰展示 CPU 内存中的输入数据如何通过 PCIe 总线传输到 NPU 的全局内存（Global Memory），并标注传输延迟、数据量等关键指标；
• 核内调度阶段：可视化 AI Core 内 TCU/VCU/SCU 的分工 —— 比如 ReLU 的 “阈值判断 + 数值替换” 操作由 VCU 并行执行，每个 VCU 负责处理一部分数据；
• 结果输出阶段：展示计算结果从 NPU 局部内存（Local Memory）写入全局内存，再回传至 CPU 的完整路径；
• 关键参数标注：实时显示并行线程数、内存访问带宽、计算单元利用率等指标，帮助理解 “硬件资源如何被算子调用”。

3. 核心问题的实战解析：手把手解决新手痛点

针对算子开发的三大核心难点，讲师会通过 “理论 + 代码 + 演示” 的方式，给出可直接复用的解决方案：

（1）软硬协同：用 Ascend C 简化硬件适配

Ascend C 作为 CANN 生态的算子开发语言，已经封装了昇腾硬件的底层特性，新手无需直接操作硬件指令集：

• 直播课会演示 “如何用 Ascend C 实现 Logsoftmax 算子”：先讲解 Logsoftmax 的数学公式（LogSoftmax(xi​)=log(∑j​exj​exi​​)），再展示如何通过 Ascend C 的内置函数调用 TCU 加速指数运算与求和运算；
• 重点解析硬件适配细节：比如通过__attribute__((target("ascend910")))指定硬件平台，Ascend C 编译器会自动优化指令生成；通过__local__关键字声明局部内存变量，减少全局内存访问延迟。

（2）动态 Shape 适配：用 Shape 推断接口快速实现

针对 “输入维度不固定” 的场景，训练营会讲解 Ascend C 的 Shape 推断机制，并给出完整代码示例：

• 讲师会逐行解析代码：Shape 推断函数如何识别动态维度，核函数如何通过线程 ID 适配不同输入尺寸；
• 现场演示：用不同维度的输入数据（如 1×1024、1×2048）测试算子，验证动态适配效果。

（3）调优入门：从 “能跑” 到 “跑得快” 的关键步骤

新手调优无需贪多，训练营会聚焦 “最易见效的 2 个优化点”，给出明确的操作步骤：

5. 配套资源：降低入门门槛的 “辅助工具”

除了课程内容，训练营还提供多重资源支持，让新手少走弯路：

对于想从 “用模型” 进阶到 “造算子” 的 AI 开发者来说，CANN 训练营 2025 第二季的核心价值在于：把复杂的算子开发拆解为 “可理解、可操作、可验证” 的步骤，用可视化工具降低认知门槛，用实战任务巩固知识点，用配套资源解决入门难题。无论你是在校学生、算法工程师，还是想拓展技术栈的嵌入式开发者，都能通过这个 “快车道” 快速掌握算子开发的核心逻辑，为后续的性能调优、复杂算子开发打下坚实基础。

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

• 内存优化：通过 “数据复用” 减少内存访问 —— 比如将多次使用的输入数据缓存到 Local Memory，演示代码如下：
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• 并行优化：通过调整线程块大小（Block Size）匹配硬件特性 —— 讲师会演示如何根据昇腾 AI Core 的计算单元数量，将 Block Size 设置为 32、64 等最优值，并通过性能测试工具对比优化前后的执行时间。

• 4. 任务驱动学习：边练边反馈，巩固知识点

  每学完一个模块，训练营都会配套 “迷你算子开发任务”，让新手在实践中消化知识点：

• 基础任务：实现一个 “向量加法算子”，要求支持固定 Shape 输入，通过 CPU 环境验证计算正确性；
• 进阶任务：基于基础任务优化，添加动态 Shape 适配功能，在 NPU 环境中测试性能；
• 反馈机制：提交任务后，可通过训练营的 “代码评审工具” 获取自动反馈（如是否存在内存泄漏、并行策略是否合理），优秀作业会被讲师在直播中点评，给出进一步优化建议。
• 工具包：包含算子可视化工具、性能测试工具、代码模板库，可直接下载使用；
• 文档库：提供《Ascend C 算子开发快速入门》《新手常见问题排查手册》，涵盖 “环境搭建→代码编写→调试优化” 全流程；
• 社群支持：加入训练营专属社群，可随时咨询讲师和助教，还能与其他新手交流开发经验 —— 比如分享 “动态 Shape 适配的踩坑经历”“性能优化的小技巧”。