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前言

在算子开发初期，为了快速验证逻辑，开发者往往采用固定的Tiling参数（如固定分块大小或核数）。然而，在实际的工业级应用中，算子必须具备处理动态Shape的能力。输入数据的维度和大小在运行时才能确定，硬编码（Hard-coded）的切分策略会导致以下问题：

1. 内存利用率低：对于小Shape数据，无法充分利用Unified Buffer (UB)，导致流水线空转。

2. 程序崩溃：对于超大Shape数据，固定大小可能导致UB溢出或地址越界。

3. 性能瓶颈：无法根据硬件资源（如不同芯片的Core数量、UB大小）自适应调整，无法发挥硬件最大算力。

本文将深入探讨Ascend C算子开发中的核心难点——泛化Tiling策略的设计与实现。我们将基于Vector向量算子场景，构建一套能够自适应任意数据长度、满足内存对齐约束且性能最优的通用切分算法。

一、 Tiling策略的约束条件与设计原则

Tiling（切分）的本质是解决AI Core有限的片上存储（Local Memory）与大规模片外数据（Global Memory）之间的矛盾。设计Tiling策略时，必须严格遵循以下三个硬件约束：

1.1 统一缓冲区（UB）容量限制

AI Core内部的Unified Buffer容量是固定的（例如Ascend 910B通常为192KB或更大）。算子执行过程中，所有的输入、输出以及中间临时变量都必须驻留在UB中。 设计原则：单次处理的数据块（Tile）大小之和不能超过UB的总可用容量。

1.2 流水线并行与双缓冲（Double Buffer）

为了掩盖数据搬运（MTE）的延迟，Ascend C推荐使用Double Buffer机制。这意味着我们需要将分配给Tensor的UB空间一分为二。 设计原则：在计算Block Size时，有效可用空间应除以2。即：

$$\text{BlockSize} \le \frac{\text{AvailableUB}}{2}$$

1.3 内存地址对齐（Alignment）

这是导致算子执行失败最常见的原因。AI Core的DMA搬运指令（DataCopy）通常要求源地址和目标地址满足32字节对齐（对于FP16类型，即16个元素）。 设计原则：切分出的TileLength必须向下取整，满足32字节对齐约束。

二、 泛化Tiling算法推导

一个鲁棒的Tiling算法需要根据输入数据的总长度（TotalLength）和硬件资源，动态计算出三个关键参数：

1. BlockDim：参与计算的核数。

2. TileNum：每个核需要处理的分块数量。

3. TileLength：每个分块的数据长度。

2.1 算法流程

步骤 1：计算每个核的工作负载 为了充分利用多核并发，首先将总数据量均匀分配到尽可能多的AI Core上。

$$\text{CoreDataNum} = \frac{\text{TotalLength}}{\text{BlockDim}}$$

(注：需处理不能整除的情况，通常采用向上取整或让前几个核多处理一个数据块的策略)

步骤 2：计算UB允许的最大Tile容量 根据数据类型大小（sizeof(T)），计算UB一半空间能容纳的最大元素个数，并执行32字节对齐。

$$\text{MaxElements} = \frac{\text{UbSize}}{2 \times \text{sizeof(T)}}$$$$\text{TileLength} = \lfloor \frac{\text{MaxElements}}{16} \rfloor \times 16 \quad (\text{针对FP16})$$

步骤 3：计算切分数量与尾块处理 根据单核负载和Tile容量，计算循环次数。

$$\text{TileNum} = \lceil \frac{\text{CoreDataNum}}{\text{TileLength}} \rceil$$$$\text{LastTileLength} = \text{CoreDataNum} \pmod{\text{TileLength}}$$

若 LastTileLength 为0，则说明恰好整除，最后一块长度等于 TileLength。

三、 Host侧Tiling代码实现

以下代码展示了如何在 op_host 侧实现上述算法。该实现具备通用性，适用于大多数Element-wise类的Vector算子。

#include "add_custom_tiling.h"
#include "register/op_def_registry.h"
#include "tiling/platform/platform_ascendc.h"

namespace optiling {

const uint32_t TILE_ALIGN = 32; // 32字节对齐约束

static ge::graphStatus TilingFunc(gert::TilingContext* context) {
    AddCustomTilingData tiling;
    
    // 1. 获取输入Shape与总数据量
    // 实际生产中应处理多维Shape转一维的逻辑
    const gert::StorageShape* shape = context->GetInputShape(0);
    uint32_t totalLength = shape->GetStorageShape().GetShapeSize();
    uint32_t sizeofDataType = 2; // 假设数据类型为FP16 (2 Bytes)

    // 2. 获取硬件平台UB信息
    auto platformInfo = context->GetPlatformInfo();
    auto ascendcPlatform = platform_ascendc::PlatformAscendC(platformInfo);
    uint32_t ubSize; 
    ascendcPlatform.GetCoreMemSize(platform_ascendc::CoreMemType::UB, ubSize);

    // 3. 确定多核并行策略 (BlockDim)
    // 获取硬件可用的最大AI Core数量
    uint32_t totalCoreNum = ascendcPlatform.GetCoreNumAic();
    // 简单的负载均衡策略：如果数据量较小，不需要启动所有核
    // 此处为简化示例，设定固定使用8核，实际应根据 totalLength 动态计算
    uint32_t blockDim = 8; 
    context->SetBlockDim(blockDim);

    // 计算单核数据量 (假设能整除，实际需处理余数分配)
    uint32_t coreLength = totalLength / blockDim; 

    // 4. 计算单核内的Tiling策略
    // 预留少量UB空间给系统使用，剩余空间用于Double Buffer
    uint32_t availableUb = ubSize - 1024; // 预留1KB
    uint32_t ubHalf = availableUb / 2;
    
    // 计算满足32字节对齐的最大元素个数
    // 32字节 / 2字节 = 16个元素
    uint32_t alignElements = TILE_ALIGN / sizeofDataType; 
    uint32_t maxTileLength = (ubHalf / TILE_ALIGN) * alignElements;

    // 计算TileNum和尾块
    uint32_t tileNum = 0;
    uint32_t lastTileLength = 0;

    if (coreLength <= maxTileLength) {
        // 数据量小于半个UB，无需切分
        tileNum = 1;
        maxTileLength = coreLength;
        lastTileLength = coreLength;
    } else {
        tileNum = coreLength / maxTileLength;
        lastTileLength = coreLength % maxTileLength;
        
        if (lastTileLength > 0) {
            tileNum++;
        } else {
            lastTileLength = maxTileLength; // 恰好整除
        }
    }

    // 5. 序列化Tiling参数
    tiling.set_totalLength(coreLength);     // 当前核负责的总长度
    tiling.set_tileNum(tileNum);            // 切分块数
    tiling.set_tileLength(maxTileLength);   // 标准块长度
    tiling.set_lastTileLength(lastTileLength); // 尾块长度

    tiling.SaveToBuffer(context->GetRawTilingData()->GetData(), context->GetRawTilingData()->GetCapacity());
    context->GetRawTilingData()->SetDataSize(tiling.GetDataSize());

    return ge::GRAPH_SUCCESS;
}
} // namespace optiling

四、 Kernel侧逻辑适配

Host侧计算出的策略通过 TilingData 结构体传递给Kernel。Kernel侧的实现应专注于执行逻辑，严格按照 tileNum 进行循环。

// op_kernel/add_custom.cpp

__aicore__ inline void Process() {
    // 循环处理每一个Tile
    for (int32_t i = 0; i < tileNum; i++) {
        // 动态判断当前块的长度
        // 如果是最后一块 (i == tileNum - 1)，使用 lastTileLength
        // 否则使用标准的 tileLength
        uint32_t currentTileLength = (i == tileNum - 1) ? lastTileLength : tileLength;
        
        // 调用流水线接口
        CopyIn(i, currentTileLength);
        Compute(i, currentTileLength);
        CopyOut(i, currentTileLength);
    }
}

关键注意事项： 在 CopyIn 和 CopyOut 阶段计算Global Memory偏移地址（Offset）时，必须始终使用标准的 tileLength 进行步进，而不能使用 currentTileLength。

// 错误示例：
// offset = i * currentTileLength; // 错误！会导致地址计算错误

// 正确示例：
auto offset = i * tileLength;
DataCopy(xLocal, xGm[offset], currentTileLength);

五、 总结

泛化Tiling策略是Ascend C算子走向商用的必经之路。通过合理的算法设计，我们可以确保算子在不同硬件配置和不同输入规模下，始终保持高效、稳定的运行。

核心要点回顾：

1. 硬件感知：动态获取Core数量和UB大小，而非硬编码。

2. 严格对齐：始终保证 TileLength 满足32字节对齐，防止DMA搬运异常。

3. 边界处理：精确计算 LastTileLength，确保数据不丢不重。