CANN与Ascend C简介

CANN是华为推出的异构计算架构，向上支持多种AI框架，向下服务AI处理器。Ascend C是专门为算子开发设计的编程语言，支持C/C++标准，极大提高了开发效率。

CANN作为连接AI框架与昇腾硬件的桥梁，让开发者能够专注于算法逻辑而无需深入硬件细节。Ascend C在此基础之上，提供了更加友好的编程接口。

环境配置

bash

export DDK_PATH=$HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest
export NPU_HOST_LIB=$DDK_PATH/runtime/lib64/stub
git clone https://github.com/ascend/samples.git
cd samples/cplusplus/level1_single_api/4_op_dev/2_verify_op/acl_execute_add

环境配置是开发的第一步，需要正确设置DDK路径和运行时库。官方提供的samples仓库包含了丰富的示例代码，是学习的最佳起点。

核函数实现

cpp

#include "ascendcl/aclrt.h"
#include "ascendc/aclops.h"

extern "C" __global__ __aicore__ void AddCustomKernel(
    const float* x, const float* y, float* z, int32_t size) {
    
    int32_t idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (idx < size) {
        z[idx] = x[idx] + y[idx];
    }
}

这是最基础的核函数实现，使用__global__ __aicore__标识符表示在AI Core上执行。通过计算全局索引和边界检查，确保每个线程处理不同的数据元素。

核心计算类

cpp

class KernelAdd {
public:
    __aicore__ inline void Init(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z, 
                               uint32_t totalLength, uint32_t tileNum) {
        this->blockLength = totalLength / tileNum;
        this->blockIdx = get_block_idx();
        
        uint32_t offset = this->blockIdx * this->blockLength;
        xGm.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)x + offset, this->blockLength);
        yGm.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)y + offset, this->blockLength);
        zGm.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)z + offset, this->blockLength);
    }
    
    __aicore__ inline void Process() {
        for (uint32_t i = 0; i < this->tileNum * BUFFER_NUM; i++) {
            CopyIn(i);
            Compute(i);
            CopyOut(i);
        }
    }

private:
    static constexpr uint32_t BUFFER_NUM = 2;
    uint32_t blockLength, tileNum, blockIdx;
    
    __aicore__ inline void Compute(uint32_t progress) {
        xLocal = inQueueX.DeQue<half>();
        yLocal = inQueueY.DeQue<half>();
        zLocal = outQueueZ.AllocTensor<half>();
        
        Add(zLocal, xLocal, yLocal, blockLength);
        outQueueZ.EnQue<half>(zLocal);
    }
};

这是高性能算子实现的核心模式。通过数据分块（tiling）和流水线处理，实现了计算与数据搬运的并行。BUFFER_NUM=2表示使用双缓冲技术，进一步提升了效率。

核函数外壳

cpp

extern "C" __global__ __aicore__ void add_custom(
    GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z, 
    uint32_t totalLength, uint32_t tileNum) {
    
    KernelAdd op;
    op.Init(x, y, z, totalLength, tileNum);
    op.Process();
}

核函数外壳是设备侧代码的入口点，负责初始化计算类并启动处理流程。这种设计模式使得核心逻辑更加清晰，便于维护和扩展。

Host侧验证

cpp

#include <iostream>
#include <cmath>
#include "ascendcl/aclrt.h"

void TestAddCustom() {
    const int size = 1024;
    float x[size], y[size], z[size], z_ref[size];
    
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        x[i] = static_cast<float>(i);
        y[i] = static_cast<float>(i * 2);
        z_ref[i] = x[i] + y[i];
    }
    
    ICPU_RUN_KF(AddCustomKernel, 1, 1024, x, y, z, size);
    
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        if (fabs(z[i] - z_ref[i]) > 1e-5) {
            printf("验证失败 at %d: %f vs %f\n", i, z[i], z_ref[i]);
            return;
        }
    }
    printf("CPU验证成功！\n");
}

Host侧验证是开发流程中的重要环节。通过CPU模式的孪生调试，可以在不依赖硬件的情况下验证算法逻辑的正确性，大大提高开发效率。

编译配置

cmake

cmake_minimum_required(VERSION 3.5.1)
project(add_op)

set(DDK_PATH $ENV{DDK_PATH})
include_directories(${DDK_PATH}/include ./inc)

add_executable(execute_add_op 
    src/main.cpp src/common.cpp 
    src/operator_desc.cpp src/op_runner.cpp)

target_link_libraries(execute_add_op ascendcl aclops runtime)

CMake配置确保了项目的可移植性和易编译性。正确链接昇腾相关的库文件是编译成功的关键。

编译执行

bash

mkdir build && cd build
cmake .. && make
./execute_add_op

标准的编译流程确保了代码能够在昇腾环境中正确运行。通过简单的几条命令即可完成从源码到可执行文件的转换。

总结

本文通过一个完整的Add算子示例，展示了基于CANN的Ascend C算子开发全流程。从基础的环境配置到高性能的流水线实现，每个环节都体现了昇腾平台的设计理念：

1. 分层抽象：通过多级接口隐藏硬件复杂性

2. 性能优先：内置流水线和并行优化机制

3. 开发友好：提供完善的调试和验证工具链

掌握这些核心概念后，开发者可以快速上手更复杂的算子开发任务，充分发挥昇腾AI处理器的强大算力。

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