在 AI 算力竞争白热化的今天，昇腾 NPU 凭借其异构计算架构的高效性，成为企业级 AI 训练与推理的核心选择。然而，多数开发者仍停留在 “调包式” 开发层面，未能充分释放硬件的极致潜力。真正的昇腾算子开发，绝非简单的 API 调用或语法移植，而是一场深度融合硬件特性、并行计算原理与工程优化技巧的系统性实践。本文将从硬件架构本质出发，串联 Tiling 策略、多核并行、规约协同等核心技术，呈现一套从基础到高阶的昇腾 CANN 算子开发全景图，助力开发者实现从 “功能实现” 到 “性能极致” 的跨越。

一、认知基石：昇腾 NPU 的异构计算架构本质

要开发高性能算子，首先必须理解昇腾 NPU 的底层架构逻辑 —— 所有优化策略都源于对硬件资源的精准适配，而非单纯的代码技巧堆砌。

1.1 核心硬件组件与协作模式

昇腾 NPU 的计算核心是 AI Core，每个 AI Core 包含三大关键组件，形成 “计算 - 存储 - 传输” 的闭环：

• 计算单元（EU）：每个 AI Core 配备 8 个 EU，支持向量运算（如 8 路 half/4 路 float32 并行），单 EU 的vadd指令吞吐量达 16 FLOPS/cycle，是算力的核心来源；
• 存储层级：采用三级存储架构，容量与速度呈反向关系，优化的核心是 “让数据在最合适的存储层级完成计算”：

  存储层级	容量	访问延迟	带宽	访问权限	核心用途
  LM（Local Memory）	512KB/1MB	~1ns	>1000GB/s	核私有	局部计算缓存、中间结果存储
  UB（Unified Buffer）	256KB/512KB	~5ns	>500GB/s	核私有	向量计算输入输出、DMA 缓冲
  GM（Global Memory）	GB 级	~100ns	50-200GB/s	全局共享	核间数据交换、输入输出存储

• DMA 传输单元：负责不同存储层级间的数据搬运，支持异步传输与多通道并行，最大并发通道数为 4，是掩盖存储访问延迟的关键。

三者的协作模式遵循 “数据本地化” 原则：计算任务优先在 LM/UB 中完成，避免频繁访问 GM；GM 仅用于核间数据共享与输入输出，通过 DMA 异步传输与计算并行，最大化隐藏传输延迟。

1.2 异构编程模型：Host-Device 的职责边界

昇腾 CANN 采用 Host-Device 分离的编程模型，两者的职责划分直接决定了算子的执行效率：

• Host 侧（CPU）：扮演 “调度中枢” 角色，负责环境初始化、设备管理、内存分配、Tiling 策略计算、核函数启动与结果回收。核心价值是通过高效调度，让 Device 侧的硬件资源得到充分利用；
• Device 侧（NPU）：作为 “计算核心”，负责执行核函数（Kernel），完成密集型数值运算。核心价值是通过并行计算、向量加速、流水线优化，最大化算力输出。

两者的协作流程必须遵循 “最小数据搬运” 原则：Host 侧仅传递必要的控制参数（如 Tiling 配置）与数据指针，Device 侧通过核函数完成数据处理，避免冗余的数据传输。

二、基础突破：Tiling 策略 —— 解锁硬件性能的第一把钥匙

Tiling（任务分块）是昇腾算子开发的基础优化技术，其本质是将大规模任务拆分为适配 LM/UB 容量的子任务，让计算在高速存储层级完成。Tiling 策略的设计质量，直接决定了算子的性能上限。

2.1 Tiling 的核心设计原则

Tiling 策略的设计需同时满足三大目标，三者相互制约又相辅相成：

1. 存储适配性：子任务大小必须≤LM/UB 容量，避免频繁的 GM-LM 数据交换。例如 LM 容量为 512KB 时，float32 类型的子任务大小应≤131072 个元素（512KB/4B）；
2. 负载均衡性：子任务大小差异应≤10%，避免部分 AI Core 闲置或过载。对于多核并行场景，需确保每个 Core 处理的子任务量相对均衡；
3. 指令规整性：子任务大小应尽量为向量宽度的整数倍（如 half 精度为 8，float32 精度为 4），避免尾块处理导致的向量指令失效，提升 EU 利用率。

2.2 进阶 Tiling：动态适配与多维度拆分

基础的均匀分块已无法满足复杂算子需求，工业级 Tiling 策略需具备动态适配与多维度拆分能力：

• 动态适配硬件：通过 Host 侧调用aclrtGetDeviceInfo接口，获取当前 NPU 的 LM/UB 容量、AI Core 数量等硬件参数，动态调整 Tiling 块大小。例如在 UB 容量为 256KB 的设备上，双缓冲策略的单块大小需控制在（256KB-2KB 预留空间）/3（a/b/c 三个向量）≈84KB；
• 多维度拆分：对于矩阵乘法（MatMul）、卷积（Conv2d）等二维 / 三维算子，需进行多维度 Tiling。以 MatMul 为例，将矩阵 A 拆分为 A [m0][k0]、矩阵 B 拆分为 B [k0][n0]，每个子矩阵的乘积结果存储在 LM 中，最后汇总得到全局结果，既适配存储容量，又提升并行度；
• 尾块优化处理：当总任务量无法被 Tiling 块大小整除时，需单独处理尾块。优化方案是 “对齐传输 + 有效计算”：尾块传输按 DMA 最小单元（64 字节）对齐，计算时仅处理有效数据，避免非对齐访问与无效计算。

2.3 代码示例：动态 Tiling 策略实现

// Host侧Tiling策略计算（动态适配硬件）
int32_t compute_dynamic_tiling(TilingParam* param, int32_t total_length, int32_t data_type_size) {
    // 1. 获取硬件参数
    aclrtDeviceInfo device_info;
    aclrtGetDeviceInfo(0, &device_info);
    int32_t lm_capacity = device_info.lmSize; // LM容量（字节）
    int32_t ai_core_num = device_info.coreCount; // AI Core数量

    // 2. 计算最大Tiling块大小（适配LM容量，预留10%安全空间）
    int32_t max_block_size = (lm_capacity * 0.9) / data_type_size;
    max_block_size = AlignDown(max_block_size, 8); // 按向量宽度对齐（half精度）

    // 3. 计算总块数（向上取整，避免尾块丢失）
    param->total_blocks = (total_length + max_block_size - 1) / max_block_size;

    // 4. 多核负载均衡：每个Core处理的块数
    param->blocks_per_core = param->total_blocks / ai_core_num;
    param->remain_blocks = param->total_blocks % ai_core_num;

    // 5. 尾块处理：最后remain_blocks个Core多处理1个块
    param->block_size = max_block_size;
    param->last_block_size = total_length - (param->total_blocks - 1) * max_block_size;

    return 0;
}

三、并行突破：多核协同 —— 从 “各自为战” 到 “高效协作”

如果说 Tiling 解决了 “单个 Core 的高效计算” 问题，那么多核协同则解决了 “多个 Core 的并行计算” 问题。昇腾 NPU 的多核并行基于 SPMD（单程序多数据）模型，但要实现高效协作，需突破任务划分、数据共享、时序同步三大核心挑战。

3.1 任务划分：Grid-Stride 模式的工业级实践

初学者常采用 “静态均分” 模式划分任务，导致任务遗漏或负载不均衡。工业级的最优方案是 Grid-Stride 模式，其核心思想是 “动态抢占任务”，而非 “静态分配任务”：

• 核心逻辑：每个 AI Core 按自身索引（get_block_idx()）领取第一个任务，之后按 “步长 = 总 Core 数（get_block_num()）” 领取下一个任务，直至所有任务处理完毕；
• 优势：自动处理尾块与任务数不均问题，负载差异≤1 个块；无需静态计算任务范围，代码鲁棒性强；适配任意 Core 数与任务量，通用性高。

3.2 数据共享：核间通信的高效实现

AI Core 的 LM 是私有资源，核间数据交换必须通过 GM 完成。高效的数据共享需满足两大要求：

1. 共享内存对齐：GM 中的共享区域需按 64 字节（缓存行大小）对齐，避免缓存行拆分导致的带宽下降。通过__attribute__((aligned(64)))实现；
2. 批量数据传输：核间数据交换应尽量批量进行，减少 GM 访问次数。例如规约算子中，每个 Core 先在 LM 中完成局部聚合，再将局部结果写入 GM 共享区域，而非逐元素传输。

3.3 时序同步：同步原语的精准使用

多核并行的最大风险是 “数据不一致”—— 当一个 Core 读取数据时，另一个 Core 可能尚未完成数据写入。昇腾 CANN 提供的Sync()同步原语（栅栏机制）完美解决了这一问题：

• 作用：当一个 Core 执行到Sync()时，会暂停等待，直至所有参与并行的 Core 都执行到该Sync()，确保所有 Core 的执行进度一致；
• 使用场景：核间数据交换前后必须添加Sync()，例如规约算子中，所有 Core 完成局部结果写入 GM 后，需通过Sync()等待，再由主 Core 读取汇总。

3.4 代码示例：Grid-Stride 模式的多核并行实现

extern "C" __global__ __aicore__ void parallel_matmul_kernel(
    const __gm__ float* a, const __gm__ float* b, __gm__ float* c,
    TilingParam param) {
    // 1. 获取当前Core的身份标识
    uint32_t core_id = get_block_idx();
    uint32_t total_cores = get_block_num();

    // 2. 分配LM缓冲区（一次分配，循环复用）
    __local__ __attribute__((aligned(64))) float local_a[BLOCK_SIZE][K_SIZE];
    __local__ __attribute__((aligned(64))) float local_b[K_SIZE][BLOCK_SIZE];
    __local__ __attribute__((aligned(64))) float local_c[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE];

    // 3. Grid-Stride循环：动态领取任务
    for (uint32_t block_idx = core_id; block_idx < param.total_blocks; block_idx += total_cores) {
        // 3.1 计算当前块的GM偏移
        uint32_t m_offset = (block_idx / param.blocks_per_m) * BLOCK_SIZE;
        uint32_t n_offset = (block_idx % param.blocks_per_m) * BLOCK_SIZE;

        // 3.2 DMA异步传输：GM→LM
        dma_copy_async(local_a, a + m_offset * param.k + n_offset, sizeof(local_a), DMA_CHANNEL_0);
        dma_copy_async(local_b, b + n_offset * param.k + m_offset, sizeof(local_b), DMA_CHANNEL_1);
        dma_wait(DMA_CHANNEL_0);
        dma_wait(DMA_CHANNEL_1);

        // 3.3 向量计算：LM中完成矩阵乘法
        for (uint32_t k = 0; k < param.k; k += VEC_WIDTH) {
            for (uint32_t i = 0; i < BLOCK_SIZE; ++i) {
                vfloat4 vec_a = vload4(&local_a[i][k]);
                for (uint32_t j = 0; j < BLOCK_SIZE; j += VEC_WIDTH) {
                    vfloat4 vec_b = vload4(&local_b[k][j]);
                    vfloat4 vec_c = vload4(&local_c[i][j]);
                    vec_c = vfma(vec_a, vec_b, vec_c); // 向量乘加指令
                    vstore4(vec_c, &local_c[i][j]);
                }
            }
        }

        // 3.4 DMA异步传输：LM→GM
        dma_copy_async(c + m_offset * param.n + n_offset, local_c, sizeof(local_c), DMA_CHANNEL_2);
        dma_wait(DMA_CHANNEL_2);
    }
}

四、高阶突破：规约算子 —— 多核协同的极致挑战

规约算子（ReduceSum、Softmax、BatchNorm 等）是多核协同的极致体现，其核心矛盾在于 “并行计算” 与 “全局聚合” 的冲突 —— 多核并行要求任务分片独立执行，而全局聚合要求分散的局部结果协同汇总。

4.1 规约算子的性能瓶颈

基础的 “单级规约”（所有 Core 计算局部结果→主 Core 串行汇总）存在两大瓶颈：

1. 主 Core 串行瓶颈：当 Core 数较多（如 64 核）时，主 Core 需串行汇总 64 个局部结果，计算时间随 Core 数线性增长；
2. GM 访问瓶颈：主 Core 需多次读取 GM 中的局部结果，GM 访问延迟（~100ns）导致汇总时间占比过高。

4.2 多级规约：分治策略的工业级优化

解决瓶颈的核心方案是 “多级规约”，基于分治思想将全局汇总拆分为多个层级的局部聚合，每一层都通过多核并行执行：

1. 第 1 层（组内规约）：将 N 个 Core 分为 K 组，每组 M 个 Core（N=K×M），组内并行汇总得到 K 个中间结果；
2. 第 2 层（组间规约）：K 个 Core 分为 L 组，每组 P 个 Core，组内并行汇总得到 L 个中间结果；
3. 最终层：剩余少量 Core（如 8 个）并行汇总得到全局结果。

多级规约的优势在于：将串行汇总转化为并行聚合，汇总时间随 Core 数的对数增长，而非线性增长。例如 64 核的规约，单级汇总时间为 T，二级规约（8 组 ×8 核）时间仅为 T/8。

4.3 代码示例：二级规约的 ReduceSum 实现

// GM共享内存：存储局部结果与中间结果（64字节对齐）
__gm__ __attribute__((aligned(64))) half shared_results[MAX_CORE_NUM];

__aicore__ inline half multi_level_reduce_sum(half* local_buf, int32_t len) {
    uint32_t core_id = get_block_idx();
    uint32_t total_cores = get_block_num();

    // 1. 核内局部规约（LM中完成，向量加速）
    half local_sum = local_reduction(local_buf, len);

    // 2. 第1层：组内规约（8核一组）
    uint32_t group_size = 8;
    uint32_t group_id = core_id / group_size;
    uint32_t core_in_group = core_id % group_size;
    uint32_t group_offset = group_id * group_size;

    // 写入组内共享区域
    shared_results[group_offset + core_in_group] = local_sum;
    SyncGroup(group_id); // 组内同步，轻量级开销

    // 组内主Core汇总组内结果
    half group_sum = 0.0_h;
    if (core_in_group == 0) {
        vhalf8 group_vec = vload8(&shared_results[group_offset]);
        group_sum = vaddv(group_vec);
        // 写入组间共享区域
        shared_results[group_id] = group_sum;
    }

    // 3. 第2层：组间规约（全局同步）
    Sync(); // 全局同步，等待所有组完成

    // 全局主Core汇总组间结果
    if (core_id == 0) {
        uint32_t group_num = (total_cores + group_size - 1) / group_size;
        vhalf8 global_vec_sum = vdup8(0.0_h);
        uint32_t vec_loop = group_num / 8;
        uint32_t remain = group_num % 8;

        // 向量批量汇总
        for (uint32_t i = 0; i < vec_loop; ++i) {
            vhalf8 global_vec = vload8(&shared_results[i * 8]);
            global_vec_sum = vadd(global_vec_sum, global_vec);
        }

        // 尾块汇总
        half remain_sum = 0.0_h;
        for (uint32_t i = vec_loop * 8; i < group_num; ++i) {
            remain_sum += shared_results[i];
        }

        return vaddv(global_vec_sum) + remain_sum;
    }

    return 0.0_h;
}

五、工程优化：从实验室到生产环境的落地技巧

实验室环境的性能优化不等于生产环境的稳定高效，工业级算子开发还需关注以下工程细节：

5.1 性能调优：基于 Profiling 的精准优化

性能优化不能依赖 “猜”，需通过npu_prof工具定位瓶颈：

• EU 利用率低：检查向量指令占比，确保 Tiling 块大小为向量宽度的整数倍，减少标量计算；
• GM 带宽利用率低：检查数据传输是否对齐，是否存在频繁的小批量传输，优化 DMA 传输策略；
• 同步开销高：减少全局同步次数，采用组内同步替代全局同步，同步期间并行执行部分计算；
• LM 内存溢出：动态调整 Tiling 块大小，确保 LM 缓冲区不超过硬件容量，避免lm_alloc失败。

5.2 鲁棒性设计：异常处理与兼容性适配

生产环境的算子需具备鲁棒性，避免因输入异常或硬件差异导致崩溃：

• 异常处理：添加参数校验（如输入长度非负、Tiling 参数有效）、内存分配失败处理（lm_alloc返回 nullptr 时的降级策略）；
• 兼容性适配：通过aclrtGetDeviceInfo获取硬件参数，动态调整 Tiling 块大小、向量宽度等，适配不同型号的昇腾 NPU（如 Atlas 300I、Atlas 800）；
• 精度控制：处理浮点数精度问题，采用vfma（向量乘加）指令替代分步运算，减少精度损失。

5.3 可维护性设计：代码规范与模块化拆分

复杂算子的代码需具备可维护性，避免 “一团乱麻”：

• 模块化拆分：将核函数拆分为Init()（初始化）、Process()（核心逻辑）、Destroy()（资源释放）等函数，逻辑清晰；
• 参数封装：将 Tiling 参数、硬件参数封装为结构体，避免函数参数过多；
• 注释规范：添加详细的注释，说明关键优化点的设计思路（如 “此处按 64 字节对齐，提升 DMA 带宽利用率”），便于后续维护与迭代。

六、总结：昇腾算子开发的核心思维与成长路径

昇腾 CANN 算子开发的本质，是 “硬件特性与软件逻辑的深度融合”。从基础 Tiling 到多核并行，再到高阶规约，每个阶段的优化都离不开三大核心思维：

1. 硬件认知思维：始终以硬件特性为出发点，理解 AI Core 的计算、存储、传输能力，让代码适配硬件，而非让硬件适配代码；
2. 并行计算思维：打破 CPU 的串行思维，习惯 “任务拆分 - 并行执行 - 协同汇总” 的并行逻辑，最大化利用多核资源；
3. 工程优化思维：不仅要实现功能，更要关注性能、鲁棒性、可维护性，让算子从实验室走向生产环境。

对于开发者而言，成长路径清晰可见：

• 入门阶段：掌握 Tiling 策略、内存对齐、向量指令，实现单核高效算子；
• 进阶阶段：掌握 Grid-Stride 模式、多核并行、同步机制，实现多核负载均衡；
• 高阶阶段：掌握多级规约、性能调优、工程化设计，实现工业级高性能算子。

昇腾 CANN 训练营第二季为不同阶段的开发者提供了系统化的成长路径，从 0 基础入门到高阶实战，从理论讲解到工程实操，通过案例教学、动手实践、社区交流的方式，助力开发者快速突破技术瓶颈。无论你是 AI 框架开发者、性能优化工程师，还是想构建底层技术护城河的应用层开发者，这里都能为你提供最专业的指导与最广阔的实践平台。

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