深入解析华为CANN算子开发-从TensorFlow框架到昇腾AI执行（训练营深度实战篇）

在人工智能加速器的开发实践中，算子（Operator）是连接高层框架与底层硬件的关键纽带。华为昇腾AI处理器通过CANN（Compute Architecture for Neural Networks）提供了高性能算子开发框架，使开发者能够将主流深度学习框架如TensorFlow的算子映射到硬件上执行，从而充分发挥昇腾AI算力。本篇文章将从算子开发流程、框架适配、插件开发到测试验证，系统解析CANN算子的开发实践，帮助读者理解完整技术路径。

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训练营简介

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一、算子开发流程概览

将TensorFlow算子映射到CANN算子，主要包括以下几个环节：

1. 环境准备
   需要确保CANN软件环境和开发工具安装完备，同时确认AI处理器可用。

2. 算子工程创建
   使用msOpGen工具创建算子工程时，通过framework=tf参数指定框架为TensorFlow。工具将自动生成适配代码和工程目录结构。例如，自定义CANN算子AddCustom的生成命令如下：

   ${INSTALL_DIR}/python/site-packages/bin/msopgen gen -i $HOME/sample/add_custom.json -f tf -c ai_core-<soc_version> -lan cpp -out $HOME/sample/AddCustom
   

3. 算子实现
   算子实现分为两个层面：

   • Kernel层：在AI处理器上执行实际计算，调用CANN提供的Tiling API完成高效内存布局和算子分块操作。
   • Host层：提供Tiling参数配置接口及辅助功能，保证Kernel的输入输出匹配。

4. 算子入图开发
   在GE图（Graph Engine）中集成算子时，需要实现Shape推导和输入输出映射，确保算子在构建计算图时自动完成数据匹配。

5. 框架适配插件开发
   创建算子后，需实现TensorFlow框架适配插件，用于将TensorFlow算子调用映射到CANN算子执行。

6. 编译部署
   通过算子工程的编译脚本生成算子动态库（.so）或算子包，用于在训练或推理中加载。

7. TensorFlow算子调用验证
   编写测试脚本，将TensorFlow原生算子或自定义算子调用映射到CANN算子，验证AI处理器上执行结果与CPU端的参考结果一致性。

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二、TensorFlow算子适配插件开发

CANN算子工程生成后，通常包含一个framework/tf_plugin目录，用于存放TensorFlow适配插件。插件的核心任务是注册自定义算子与原生算子的映射关系，并实现参数解析回调。以AddCustom为例：

#include "register/register.h"
namespace domi {
REGISTER_CUSTOM_OP("AddCustom")
    .FrameworkType(TENSORFLOW)
    .OriginOpType("AddCustom")
    .ParseParamsByOperatorFn(AutoMappingByOpFn);
}

其中：

• REGISTER_CUSTOM_OP：注册自定义算子，保证OpType与CANN原型一致。
• FrameworkType(TENSORFLOW)：表明源算子来自TensorFlow。
• OriginOpType：指定TensorFlow中原始算子名。
• ParseParamsByOperatorFn：用于解析TensorFlow算子参数并映射到CANN算子。

当TensorFlow算子与CANN算子原型不完全一致时，需要通过ParseOpToGraphFn回调函数进行可选输入映射和参数调整，例如FlashAttentionScore算子：

REGISTER_CUSTOM_OP("FlashAttentionScore")
    .FrameworkType(TENSORFLOW)
    .OriginOpType({"FlashAttentionScore"})
    .ParseParamsByOperatorFn(FlashAttentionScoreMapping)
    .ParseOpToGraphFn(AddOptionalPlaceholderForFA);

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三、TensorFlow算子映射实践

1. 映射到TensorFlow原生算子

以AddCustom映射到TensorFlow内置Add算子为例，只需修改插件中的OriginOpType即可完成映射。测试时，通过构造TensorFlow单算子网络，在AI处理器上执行，并与CPU端结果进行对比：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from npu_bridge.estimator import npu_ops

x_data = np.random.uniform(-2, 2, size=(8, 2048)).astype(np.float16)
y_data = np.random.uniform(-2, 2, size=(8, 2048)).astype(np.float16)

x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float16, shape=(8, 2048))
y = tf.compat.v1.placeholder(tf.float16, shape=(8, 2048))

out = tf.math.add(x, y)

通过Session配置选择在AI Core或CPU上运行，比较输出精度：

cmp_result = np.allclose(result_ai_core, result_cpu, atol=0.001, rtol=0.001)

2. 自定义算子映射

自定义算子如AddCustom需要在TensorFlow注册原型：

REGISTER_OP("AddCustom")
    .Input("x: T")
    .Input("y: T")
    .Output("z: T")
    .Attr("T: {half}")
    .SetShapeFn(shape_inference::BroadcastBinaryOpShapeFn);

并实现CPU Kernel以保证TensorFlow计算图构建不报错，随后通过load_op_library加载.so动态库，实现自定义算子调用。

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四、可选输入和动态输入算子处理

TensorFlow算子原型不支持可选输入，CANN提供了插件回调函数实现可选输入映射。以FlashAttentionScore为例：

1. 通过ParseParamsByOperatorFn注册属性映射
   将TensorFlow算子属性映射到中间算子，保证类型和默认值一致。

2. 通过ParseOpToGraphFn注册输入映射
   将动态或可选输入插入到Graph中，调整连边关系，例如real_shift、drop_mask等输入。

3. TensorFlow调用封装
   在Python端封装函数，将外部未使能的可选输入传入空列表：

def create_optional_input_list(input):
    return [input] if input is not None else []

flash_result = tfOpLib.flash_attention_score(
    query=query, key=key, value=value,
    real_shift=create_optional_input_list(real_shift),
    drop_mask=create_optional_input_list(drop_mask),
)

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五、总结与实践要点

CANN算子开发流程完整覆盖了从TensorFlow框架算子到昇腾AI执行的全过程。关键要点包括：

• 充分利用msOpGen生成算子工程，保证结构规范。
• 核心Kernel层实现结合Tiling API，实现高性能执行。
• 插件开发不仅实现参数映射，还需处理可选和动态输入。
• 测试阶段需在CPU端和AI Core端对比输出结果，保证数值一致性。

通过这一流程，开发者可以高效地将TensorFlow算子或自定义算子移植到昇腾AI平台，实现高性能推理与训练，为AI应用提供坚实的算子基础。