《Ascend C 算子工程化进阶：可复用框架搭建与多场景适配技巧》

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。报名链接:https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252。核心功能：动态分块、硬件资源适配，支持 MatMul/Conv2d 等多算子类型。核心功能：UB/L1/GM 内存动态

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2501_94386896 · 2025-11-23 20:40:36 发布

一、可复用算子框架设计核心

1.1 工程化目标与原则

算子工程化的核心是平衡 “性能极致” 与 “开发效率”，目标聚焦四点：可复用（组件共享）、可扩展（快速新增能力）、可维护（规范清晰）、高兼容（跨硬件 / 场景）。

设计遵循四大原则：

「分层解耦」：接口层（统一入口）→核心逻辑层（组件 + 业务）→硬件适配层（差异屏蔽），避免耦合；

「配置驱动」：JSON 定义参数（Shape、数据类型），杜绝硬编码；

「组件化复用」：提取 Tiling、内存管理等通用能力为独立组件；

「契约编程」：统一接口规范（如Init()/Process()），保障组件兼容性。

1.2 框架整体架构（三层架构）

Ascend C 可复用算子框架

├─ 接口层：算子原型（JSON）、公共API（Init/Process/Destroy）、工具函数

├─ 核心逻辑层：

│ ├─ 通用组件（Tiling引擎、内存管理器、流水调度器、精度适配模块）

│ └─ 业务模块（矩阵/向量计算、通信融合）

└─ 硬件适配层：指令封装、资源配置、工具链兼容

二、可复用核心组件实现

2.1 通用 Tiling 引擎（多算子 / 硬件适配）

核心功能：动态分块、硬件资源适配，支持 MatMul/Conv2d 等多算子类型。

class TilingEngine {

public:

void Init(const HardwareParams& hw_params, OpType op_type, const ShapeRange& range) {

hw_params_ = hw_params; op_type_ = op_type; shape_range_ = range;

}

TilingData ComputeTiling(const std::vector<Shape>& input_shapes) {

TilingData data;

switch (op_type_) {

case OpType::MATMUL: data = ComputeMatMulTiling(input_shapes); break;

case OpType::CONV2D: data = ComputeConv2dTiling(input_shapes); break;

default: LOG_ERROR("Unsupported op type");

}

return data;

}

private:

TilingData ComputeMatMulTiling(const std::vector) {

int32_t M = shapes[0][0], K = shapes[0][1], N = shapes[1][1];

int32_t max_tile_mk = hw_params_.ub_size / (GetDtypeSize(hw_params_.dtype) * 2);

// 动态计算tile大小并对齐硬件指令

int32_t tile_m = AlignUp(std::min(M, max_tile_mk), hw_params_.cube_alignment);

int32_t tile_k = AlignUp(std::min(K, max_tile_mk / tile_m), hw_params_.cube_alignment);

int32_t tile_n = AlignUp(std::min(N, hw_params_.ub_size / (GetDtypeSize(hw_params_.dtype) * tile_k)),

hw_params_.cube_alignment);

// 封装分块数

return {tile_m, tile_k, tile_n, (M+tile_m-1)/tile_m, (N+tile_n-1)/tile_n};

}

HardwareParams hw_params_; OpType op_type_; ShapeRange shape_range_;

};

2.2 内存管理器（资源复用 + 自动释放）

核心功能：UB/L1/GM 内存动态分配、缓存复用，避免溢出与泄漏。

class MemoryManager {

public:

explicit MemoryManager(const HardwareParams& hw_params) : hw_params_(hw_params) {}

template LocalTensorLocalTensor(MemoryType mem_type, const Shape& shape, int32_t align = 64) {

int32_t mem_size = GetTensorSize(shape, sizeof(T));

CheckMemoryLimit(mem_type, mem_size); // 检查容量上限

// 缓存复用：生成唯一key

std::string key = GetCacheKey(mem_type, shape, align);

if (local_cache_.count(key)) return std::static_pointer_cast<LocalTensorlocal_cache_[key]);

// 新分配并缓存

auto tensor = LocalTensor, shape, align);

local_cache_[key] = tensor;

return tensor;

}

void ReleaseAllCache() { local_cache_.clear(); global_cache_.clear(); }

private:

std::string GetCacheKey(MemoryType mt, const Shape& s, int32_t a) {

return std::to_string(static_cast "_" + std::to_string(a) + "_" + ShapeToString(s);

}

HardwareParams hw_params_;

std::unordered_map::string, std::shared_ptr local_cache_;

std::unordered_map::string, std::shared_ptr global_cache_;

};

2.3 流水调度器（自动化三级流水）
核心功能：封装 CopyIn→Compute→CopyOut，实现异步搬运与计算并行。


class PipelineScheduler {

public:

void Init(MemoryManager* mm, TilingEngine* te) { mem_manager_ = mm; tiling_engine_ = te; }

template ComputeFunc>

void Run(const std::vector<GlobalTensorBase>& inputs, GlobalTensorBase& output, ComputeFunc func) {

// 1. 计算Tiling参数

std::vector input_shapes = ExtractShapes(inputs);

TilingData tiling = tiling_engine_->ComputeTiling(input_shapes);

// 2. 分配缓存

auto local_inputs = AllocLocalInputs(inputs, tiling);

auto local_output = AllocLocalOutput(output, tiling);

// 3. 三级流水执行

int32_t tile_num = tiling.tile_num_m * tiling.tile_num_n;

for (int32_t i = 0; i ; i++) {

CopyInAsync(inputs, local_inputs, tiling, i); // 异步搬运输入

if (i > 0) Drain(); // 避免数据竞争

func(local_inputs, local_output, tiling, i); // 计算（与下一块搬运并行）

CopyOutAsync(local_output, output, tiling, i); // 异步输出

}

Drain(); // 等待所有操作完成

}

private:

MemoryManager* mem_manager_; TilingEngine* tiling_engine_;

};

2.4 基于框架的算子实现（MatMul 示例）

复用组件快速开发，仅关注核心计算逻辑：

class MatMulOp : public BaseOp {

public:

void Init(const OpConfig& config) override {

// 初始化硬件参数与组件

hw_params_ = GetHardwareParams(config.device_type);

mem_manager_.Init(hw_params_);

tiling_engine_.Init(hw_params_, OpType::MATMUL, config.shape_range);

pipeline_scheduler_.Init(&mem_manager_, &tiling_engine_);

// 解析属性

transpose_a_ = config.attrs["transpose_a"].as transpose_b_ = config.attrs["transpose_b"].as }

void Process(const std::vectorBase>& inputs, GlobalTensorBase& output) override {

pipeline_scheduler_.Run(inputs, output, [this](const auto& local_inputs, auto& local_output,

const TilingData& tiling, int32_t tile_idx) {

// 核心计算逻辑：调用Cube指令

auto& local_a = dynamic_cast<LocalTensor>(local_inputs[0]);

auto& local_b = dynamic_castTensorlocal_inputs[1]);

auto& local_c = dynamic_cast<float16>&>(local_output);

CubeGemm(local_a, local_b, local_c, tiling.tile_m, tiling.tile_k, tiling.tile_n,

transpose_a_, transpose_b_);

});

}

void Destroy() override { mem_manager_.ReleaseAllCache(); }

private:

HardwareParams hw_params_;

MemoryManager mem_manager_;

TilingEngine tiling_engine_;

PipelineScheduler pipeline_scheduler_;

bool transpose_a_, transpose_b_;

};

三、多场景适配核心技巧

3.1 多硬件适配（Ascend 310B/710/910B）

核心思路：参数配置化 + 指令动态选择

硬件参数配置文件（hardware_config.json）：

{

"Ascend310B": {

"ub_size": 32768, "l1_size": 262144, "cube_alignment": 32,

"supported_instructions": ["CubeGemm", "VecAdd", "MteCast"]

},

"Ascend910B": {

"ub_size": 65536, "l1_size": 524288, "cube_alignment": 64,

"supported_instructions": ["CubeGemm", "CubeGemmBf16", "VecFma"]

}

}

适配逻辑实现：

// 加载硬件参数

HardwareParams GetHardwareParams(DeviceType dev_type) {

std::ifstream file("hardware_config.json");

Json::Value config; file >> config;

auto dev_config = config[DeviceTypeToString(dev_type)];

return {

dev_config["ub_size"].asInt(),

dev_config["l1_size"].asInt(),

dev_config["cube_alignment"].asInt(),

ExtractSupportedInstructions(dev_config["supported_instructions"])

};

}

// 指令动态选择

void CubeGemmWrapper(const LocalTensor a, const LocalTensor16>& b,

LocalTensor>& c, int32_t m, int32_t k, int32_t n) {

auto hw_params = GetHardwareParams(GetCurrentDeviceType());

if (IsSupport(hw_params, "CubeGemmBf16") && a.GetDataType() == DT_BF16) {

CubeGemmBf16(a, b, c, m, k, n); // 910B支持bfloat16

} else {

CubeGemm(a, b, c, m, k, n); // 310B兼容

}

}

3.2 动态 / 静态 Shape 适配

核心思路：Tiling 引擎自适应 + 内存动态分配

静态 Shape：Tiling 参数计算后固定，缓存复用效率更高；

动态 Shape：每次 Process 重新计算 Tiling 参数，通过AlignUp保证兼容性；

关键优化：限制 tile 大小调整步长（如 32），避免缓存抖动。

// Tiling引擎中动态Shape适配优化

int32_t ComputeDynamicTileSize(int32_t dim, int32_t max_size, int32_t alignment) {

int32_t tile = std::min(dim, max_size);

tile = AlignUp(tile, alignment);

// 限制调整步长，避免频繁变化

static int32_t last_tile = alignment;

tile = std::abs(tile - last_tile) > 64 ? last_tile : tile;

last_tile = tile;

return tile;

}

3.3 训练 / 推理场景适配

训练场景：支持梯度计算、混合精度（float16 计算 + float32 梯度），启用误差补偿；

推理场景：启用量化（int8/float16）、算子融合，关闭冗余检查；

适配实现：通过配置开关动态切换模式。

// 精度适配模块核心逻辑

class PrecisionAdapter {

public:

explicit PrecisionAdapter(const OpConfig& config) {

mode_ = config.scene == "train" ? PrecisionMode::TRAIN : PrecisionMode::INFER;

dtype_ = config.scene == "train" ? DT_FLOAT32 : DT_FLOAT16;

}

TensorBase ConvertDtype(const TensorBase& tensor) {

if (tensor.GetDataType() == dtype_) return tensor;

return mode_ == PrecisionMode::TRAIN ?

CastToFloat32(tensor) : CastToFloat16(tensor); // 训练用float32，推理用float16

}

private:

PrecisionMode mode_; DataType dtype_;

};

3.4 多 CANN 版本适配

核心思路：API 兼容性封装 + 版本判断

封装差异 API：如 CANN 7.0 新增的CubeGemmBf16，旧版本降级为CubeGemm；

版本判断逻辑：运行时获取 CANN 版本，动态选择 API。

// API兼容性封装

namespace Compat {

void CubeGemm(const LocalTensor6>& a, const LocalTensor,

LocalTensor16>& c, int32_t m, int32_t k, int32_t n) {

std::string cann_version = GetCANNVersion();

if (VersionCompare(cann_version, "7.0") >= 0 && IsSupportBf16()) {

::CubeGemmBf16(a, b, c, m, k, n);

} else {

::CubeGemm(a, b, c, m, k, n);

}

}

}

四、工程化落地与质量保障

4.1 代码规范与组织

目录结构：按 “组件 / 算子 / 工具 / 测试” 划分，如core/tiling/、ops/matmul/；

编码规范：统一命名（驼峰式）、注释格式（函数功能 + 参数说明）、错误处理（日志 + 返回码）；

版本管理：维护CHANGELOG，记录硬件适配、API 兼容等变更。

4.2 测试体系构建

单元测试：覆盖组件核心功能（如 Tiling 参数计算、内存复用）；

集成测试：验证算子端到端功能（多 Shape、多数据类型）；

性能测试：监控多硬件 / 场景下的算力利用率、带宽、耗时波动（≤10%）；

兼容性测试：覆盖 CANN 6.0+/ 硬件 310B/710/910B。

4.3 部署与运维技巧

配置化部署：通过 JSON 文件指定硬件型号、场景模式，无需修改代码；

日志与监控：输出算子运行状态（Shape、Tiling 参数、耗时），便于问题定位；

灰度发布：新增算子先在测试环境验证，再逐步推广到生产环境。

五、实战案例：从 MatMul 到融合算子扩展

基于可复用框架，快速实现MatMul+BiasAdd+Relu融合算子：

class MatMulBiasAddReluOp : public BaseOp {

public:

void Init(const OpConfig& config) override {

// 复用MatMul的组件初始化逻辑

hw_params_ = GetHardwareParams(config.device_type);

mem_manager_.Init(hw_params_);

tiling_engine_.Init(hw_params_, OpType::MATMUL, config.shape_range);

pipeline_scheduler_.Init(&mem_manager_, &tiling_engine_);

}

void Process(const std::vector<GlobalTensorBase>& inputs, GlobalTensorBase& output) override {

pipeline_scheduler_.Run(inputs, output, [this](const auto& local_inputs, auto& local_output,

const TilingData& tiling, int32_t tile_idx) {

// 1. MatMul

auto& local_a = dynamic_cast<LocalTensor>(local_inputs[0]);

auto& local_b = dynamic_castTensorlocal_inputs[1]);

auto& local_c = dynamic_cast<float16>&>(local_output);

CubeGemm(local_a, local_b, local_c, tiling.tile_m, tiling.tile_k, tiling.tile_n);

// 2. BiasAdd（复用内存，无需额外分配）

auto& local_bias = dynamic_cast<LocalTensor>&>(local_inputs[2]);

VecAdd(local_c, local_bias, local_c);

// 3. Relu（原地计算，节省资源）

VecRelu(local_c, local_c);

});

}

private:

// 复用MatMul的成员变量，无需新增

HardwareParams hw_params_;

MemoryManager mem_manager_;

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报名链接:https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252