承接上篇《Ascend C 算子开发：零基础实战指南》，本文深入探讨如何通过并行编程技术释放昇腾芯片的强大算力

1. 为什么需要并行编程？从生活场景说起

在深入技术细节之前，让我们先思考一个生活中的例子：

场景对比：

• 串行处理：一家餐厅只有一名厨师，他需要依次完成切菜、炒菜、装盘所有步骤

• 并行处理：餐厅有主厨、助理、装盘师多人协作，形成高效的流水线

在AI计算中，Ascend C的并行编程理念与此类似。昇腾AI处理器中的达芬奇架构包含了多个计算核心，只有通过并行编程才能充分发挥其性能潜力。

1.1 达芬奇架构的并行基础

达芬奇架构的核心计算单元是Cube和Vector：

• Cube单元：专为矩阵运算设计，支持高效的大规模并行计算

• Vector单元：处理向量运算，适合激活函数等操作

这种硬件设计决定了我们必须采用对应的并行编程模型，才能避免"大材小用"。

2. Ascend C 并行编程模型核心

2.1 任务级并行：Block级并行机制

在Ascend C中，最基本的并行单位是Block。每个Block可以看作一个独立的计算单元，处理数据的一部分。

cpp

class KernelAdd {
public:
    __aicore__ void Init() {
        // 初始化代码
    }
    
    __aicore__ void Process() {
        // 获取总Block数量
        int32_t totalBlockNum = GetBlockNum();
        // 获取当前Block的ID
        int32_t blockIdx = GetBlockIdx();
        
        // 根据Block信息计算数据偏移量
        uint32_t dataLength = 1024;  // 总数据长度
        uint32_t blockLength = dataLength / totalBlockNum;
        uint32_t offset = blockIdx * blockLength;
        
        // 每个Block处理自己的数据块
        Compute(offset, blockLength);
    }
};

工作原理解：

总数据: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
Block0: [0, 1, 2, 3]     ← Block0处理
Block1: [4, 5, 6, 7]     ← Block1处理  
Block2: [8, 9, 10, 11]   ← Block2处理

2.2 数据搬运优化：双缓冲技术

数据搬运是影响性能的关键因素。Ascend C通过双缓冲技术实现计算与数据搬运的重叠：

cpp

class KernelMatMul {
private:
    TPipe pipe;
    TQue<QuePosition::VECIN, 2> inQueue;  // 双缓冲输入队列
    TQue<QuePosition::VECOUT, 2> outQueue; // 双缓冲输出队列
    
public:
    __aicore__ void Init() {
        // 初始化管道和缓冲区
        pipe.InitBuffer(inQueue, 2, BUFFER_SIZE);
        pipe.InitBuffer(outQueue, 2, BUFFER_SIZE);
    }
    
    __aicore__ void Process() {
        for (int i = 0; i < tileNum; ++i) {
            // 阶段1：异步搬运下一块数据
            if (i < tileNum - 1) {
                DataCopyAsync(inQueue, nextInput);
            }
            
            // 阶段2：处理当前数据块
            LocalTensor input = inQueue.AllocTensor();
            LocalTensor output = outQueue.AllocTensor();
            
            MatMulCompute(input, weight, output);
            
            // 阶段3：异步写回结果
            DataCopyAsync(output, outQueue);
            
            // 阶段4：释放缓冲区，准备下一轮
            inQueue.FreeTensor(input);
            outQueue.FreeTensor(output);
        }
    }
};

3. 流水线并行：性能优化的核心武器

3.1 流水线基本概念

Ascend C的流水线编程模型将计算过程分解为多个阶段，每个阶段专注于特定任务：

cpp

__aicore__ void PipelineProcess() {
    // 流水线阶段定义
    PipeProcess<STAGE_NUM> pipeline;
    
    // 阶段1：数据搬运
    pipeline.Stage<0>([&]() {
        return DataCopyStage();
    });
    
    // 阶段2：矩阵计算
    pipeline.Stage<1>([&]() {
        return MatMulStage();
    });
    
    // 阶段3：激活函数
    pipeline.Stage<2>([&]() {
        return ActivationStage();
    });
    
    // 阶段4：结果写回
    pipeline.Stage<3>([&]() {
        return OutputStage();
    });
    
    // 启动流水线
    pipeline.Process();
}

3.2 实战：手把手实现并行矩阵乘法

让我们通过一个完整的例子来理解并行流水线的实现：

cpp

#include <ascendcl.hpp>

class KernelFusedMatMulRelu {
private:
    TPipe pipe;
    GlobalTensor input, weight, output;
    const int32_t M, N, K;
    
public:
    __aicore__ void Init(GlobalTensor input, GlobalTensor weight, GlobalTensor output, 
                        int32_t M, int32_t N, int32_t K) {
        this->input = input;
        this->weight = weight; 
        this->output = output;
        this->M = M;
        this->N = N;
        this->K = K;
        
        // 初始化管道和缓冲区
        pipe.InitBuffer("inputBuf", 2, M * K * sizeof(float));
        pipe.InitBuffer("weightBuf", 1, K * N * sizeof(float));
        pipe.InitBuffer("outputBuf", 2, M * N * sizeof(float));
    }
    
    __aicore__ void Process() {
        int32_t totalBlocks = GetBlockNum();
        int32_t blockId = GetBlockIdx();
        
        // 计算每个Block处理的矩阵分块
        int32_t rowsPerBlock = M / totalBlocks;
        int32_t startRow = blockId * rowsPerBlock;
        int32_t endRow = (blockId == totalBlocks - 1) ? M : startRow + rowsPerBlock;
        
        // 流水线处理每个分块
        for (int row = startRow; row < endRow; row += TILE_SIZE) {
            int32_t actualTile = min(TILE_SIZE, endRow - row);
            ProcessTile(row, actualTile);
        }
    }
    
private:
    __aicore__ void ProcessTile(int32_t startRow, int32_t tileRows) {
        // 1. 搬运输入数据块
        LocalTensor inputTile = pipe.AllocTensor<float>("inputBuf");
        DataCopy(inputTile, input[startRow * K], tileRows * K);
        
        // 2. 矩阵乘法计算 (权重数据已预先加载)
        LocalTensor outputTile = pipe.AllocTensor<float>("outputBuf");
        for (int i = 0; i < tileRows; ++i) {
            for (int j = 0; j < N; ++j) {
                float sum = 0.0f;
                for (int k = 0; k < K; ++k) {
                    sum += inputTile[i * K + k] * weight[k * N + j];
                }
                // 3. 融合ReLU激活函数
                outputTile[i * N + j] = max(0.0f, sum);
            }
        }
        
        // 4. 写回结果
        DataCopy(output[startRow * N], outputTile, tileRows * N);
        
        // 5. 释放缓冲区
        pipe.FreeTensor(inputTile);
        pipe.FreeTensor(outputTile);
    }
};

4. 性能调优实战技巧

4.1 Block数量与Tile大小的选择

选择合适的并行参数对性能至关重要：

cpp

// 性能调优示例
class PerformanceTunedKernel {
public:
    __aicore__ void OptimizedProcess() {
        int32_t totalBlocks = GetBlockNum();
        int32_t blockId = GetBlockIdx();
        
        // 经验法则：Block数量应该是计算核心数的整数倍
        // 达芬奇核心通常有多个计算单元
        
        // Tile大小选择考虑因素：
        // 1. 数据局部性：Tile应该足够小以适配高速缓存
        // 2. 并行度：Tile应该足够大以隐藏数据搬运延迟
        // 3. 内存对齐：Tile大小应该是内存对齐的倍数
        
        const int32_t OPTIMAL_TILE_SIZE = 256; // 根据具体硬件调整
        int32_t dataLength = 4096;
        int32_t optimalBlocks = (dataLength + OPTIMAL_TILE_SIZE - 1) / OPTIMAL_TILE_SIZE;
        
        // 确保至少有一个Block，不超过硬件支持的最大值
        optimalBlocks = max(1, min(optimalBlocks, MAX_BLOCKS));
    }
};

4.2 内存访问优化

cpp

// 内存优化技巧
class MemoryOptimizedKernel {
public:
    __aicore__ void MemoryFriendlyCompute() {
        // 技巧1：确保内存对齐访问
        // 不佳的访问模式：非对齐访问
        // for (int i = 0; i < n; i += 3) { process(data[i]); }
        
        // 优化的访问模式：对齐访问
        const int ALIGNMENT = 64; // 64字节对齐
        int alignedStart = (start + ALIGNMENT - 1) / ALIGNMENT * ALIGNMENT;
        
        // 技巧2：顺序访问优于随机访问
        // 硬件预取器能够更好地预测顺序访问模式
        
        // 技巧3：合并内存访问
        // 让相邻的线程访问相邻的内存地址
    }
};

5. 调试与性能分析

5.1 常见性能瓶颈识别

在并行编程中，常见的性能问题包括：

1. 负载不均衡：某些Block处理的数据量远大于其他Block

2. 内存带宽瓶颈：数据搬运成为性能限制因素

3. 同步开销：过多的同步操作导致性能下降

5.2 调试技巧

cpp

// 调试辅助代码
class DebuggableKernel {
public:
    __aicore__ void ProcessWithDebug() {
        int32_t blockId = GetBlockIdx();
        
        // 使用printf调试（在支持的环境中）
        #ifdef DEBUG
        printf("Block %d started processing\n", blockId);
        #endif
        
        // 性能计数
        uint64_t startCycle = GetCycleCount();
        
        // 主要计算逻辑
        Compute();
        
        uint64_t endCycle = GetCycleCount();
        
        #ifdef DEBUG  
        printf("Block %d finished, cycles: %lu\n", blockId, endCycle - startCycle);
        #endif
    }
};

7. 学习路径建议

7.1 渐进式学习步骤

1. 初级阶段：掌握单Block算子开发

2. 中级阶段：理解多Block并行和数据分块

3. 高级阶段：精通流水线优化和双缓冲技术

4. 专家阶段：能够针对特定硬件进行深度优化

7.2 推荐练习项目

1. 并行向量运算：加法、点积等

2. 矩阵操作：矩阵乘、转置等

3. 复杂算子：卷积、注意力机制等

4. 真实场景：从PyTorch算子迁移到Ascend C

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

下一篇将进入实战环节，手把手教你搭建开发环境，编写第一个 Ascend C 算子 “Hello World”，并验证执行结果，让理论落地为实操能力。