前言

在昇腾 CANN 生态的技术栈中，算子是连接硬件能力与上层 AI 任务的核心载体 —— 小到简单的数值加法，大到复杂的卷积、Transformer 计算，本质都是通过算子实现硬件资源的调度与计算逻辑的执行。而 Ascend C 作为昇腾官方推出的算子开发框架，是开发者深入挖掘昇腾 AI 芯片性能、定制化适配业务场景的关键工具。

对于刚入门 Ascend C 的开发者而言，直接上手复杂算子往往会陷入 “细节泥潭”，而从最基础的 Add 算子入手，拆解其从硬件底层到开发全流程的逻辑，能帮助我们快速建立 “硬件 - 框架 - 算子” 的全局认知。本文将以 Add 算子为案例，详细解析昇腾 AI Core 的架构基础、Ascend C 的编程对象，以及 Vector 算子的完整开发流程，为后续的进阶开发打下扎实基础。

一、先搞懂：昇腾 AI Core 架构的底层逻辑

算子的运行效率，本质由其依赖的硬件底座 ——昇腾 AI Core决定。想要开发高效的 Ascend C 算子，必须先理解 AI Core 的核心结构与资源特性。

1.1 AI Core 的核心组成

昇腾 AI Core 是昇腾芯片中专门负责 AI 计算的硬件模块，其核心结构包含以下关键单元：

  • 向量计算单元（Vector Unit）：负责处理大规模并行的向量运算（如 Add、Mul 等逐元素计算），是 AI Core 的 “计算主力”，单次可处理 256/512 个 float16 数据（具体取决于芯片型号）；
  • 标量计算单元（Scalar Unit）：负责处理控制逻辑、小数据量的标量运算（如循环计数、条件判断），与 Vector Unit 配合完成复杂计算；
  • 内存控制器（Memory Controller）：管理 AI Core 的本地内存（Local Memory）与全局内存（Global Memory）之间的数据流转，是影响算子性能的关键瓶颈之一；
  • 执行调度器（Scheduler）：负责调度计算单元、内存操作的执行顺序，实现计算与内存操作的 “流水线并行”。

以 Add 算子为例：当执行两个 1024 维 float16 向量的加法时，Vector Unit 会一次性处理 256 个元素（假设芯片支持 256 维向量宽度），分 4 次完成全部计算；Scalar Unit 负责记录循环次数、判断计算是否完成；内存控制器则负责将输入数据从 Global Memory 加载到 Vector Unit 的寄存器中，并将计算结果写回 Global Memory。

1.2 AI Core 的内存层级

AI Core 的内存分为Global Memory和Local Memory两个层级，二者的特性直接决定了算子的内存操作策略：

  • Global Memory：是昇腾芯片的全局内存（通常为 DDR），容量大但访问延迟高，所有 AI Core 共享该内存，算子的输入 / 输出 Tensor 默认存储在此；
  • Local Memory：是 AI Core 的本地内存（片上内存），容量小但访问延迟极低（通常为几十纳秒），是 Vector Unit 直接访问的内存区域。

对于 Add 算子而言，高效的内存操作逻辑是：先将 Global Memory 中的输入 Tensor 片段加载到 Local Memory，再由 Vector Unit 读取 Local Memory 中的数据进行计算，最后将结果写回 Global Memory—— 这一 “Load-Compute-Store” 的流程，是几乎所有 Ascend C 算子的内存操作范式。

二、Ascend C 的 “编程对象”：算子开发的核心载体

Ascend C 框架通过抽象出三类核心编程对象，将硬件资源的调度逻辑封装为开发者可直接调用的接口。理解这三类对象的职责，是掌握 Ascend C 开发的关键。

2.1 Tensor：数据的容器

Tensor 是 Ascend C 中表示 “数据” 的核心对象，它包含以下关键属性：

  • Shape：数据的维度信息（如 Add 算子的输入 Tensor Shape 为 [1024]）；
  • Dtype：数据类型（如 float16、float32、int32 等，Add 算子通常使用 float16 以利用 Vector Unit 的并行能力）；
  • Memory Type：数据存储的内存区域（Global Memory 或 Local Memory）；
  • Data Pointer：数据在内存中的地址指针。

在 Add 算子开发中，我们需要定义两个输入 Tensor（x1、x2）和一个输出 Tensor（y），且三者的 Shape、Dtype 必须保持一致 —— 这是 Add 算子 “逐元素相加” 逻辑的基础。

2.2 Kernel：计算逻辑的实现载体

Kernel 是 Ascend C 中运行在 AI Core 上的 “计算逻辑单元”，是算子的核心实现部分。一个 Kernel 需要包含以下内容：

  • 计算逻辑：如 Add 算子的 “x1 [i] + x2 [i] = y [i]”；
  • 内存操作：将数据从 Global Memory 加载到 Local Memory（Load）、将计算结果写回 Global Memory（Store）；
  • 硬件资源绑定：指定 Kernel 运行所需的 Vector Unit、Local Memory 等资源。

在 Ascend C 中，Kernel 的代码是通过 CUDA-like 的语法编写的，但需要注意其与硬件的强绑定性 —— 例如，Add 算子的 Kernel 需要调用vadd接口（Vector Unit 的加法指令），而不能直接使用 C 语言的+运算符（后者会被编译为标量运算，无法利用并行能力）。

2.3 Op：算子的封装与调度接口

Op（Operator）是 Ascend C 中面向 Host 侧（CPU）的算子封装接口，其核心职责是：

  • 参数校验：检查输入 Tensor 的 Shape、Dtype 是否合法（如 Add 算子的 x1 和 x2 必须 Shape 一致）；
  • 资源调度：根据输入 Tensor 的大小，规划 AI Core 的计算资源（如分块处理大 Tensor）；
  • Kernel 调用：将输入 Tensor 传递给 Kernel，并调度 Kernel 在 AI Core 上执行；
  • 结果返回：将 Kernel 的计算结果（输出 Tensor）返回给用户。

Op 是算子的 “对外接口”—— 开发者在调用算子时，直接使用的是 Op 的接口，而无需关心 Kernel 的具体实现。例如，当我们调用AddOp(x1, x2)时，实际是通过 Op 完成了参数校验、资源调度和 Kernel 调用的全流程。

三、Vector 算子开发全流程：以 Add 为例的 “写 - 编 - 跑”

Add 算子是典型的Vector 算子（即基于 Vector Unit 实现并行计算的算子），其开发流程可以总结为 “定义原型 - 编写 Kernel - 编译 - 运行验证” 四个步骤，下面我们详细解析每个环节的具体操作。

3.1 步骤 1：定义算子原型

算子原型是 Op 的 “说明书”，用于声明算子的输入、输出及参数约束。在 Ascend C 中，算子原型是通过宏定义实现的：

c++

// 定义Add算子的原型
REGISTER_OP(Add)
    .INPUT(x1, TensorType::FLOAT16)  // 输入1：float16类型的Tensor
    .INPUT(x2, TensorType::FLOAT16)  // 输入2：float16类型的Tensor
    .OUTPUT(y, TensorType::FLOAT16)  // 输出：float16类型的Tensor
    .REQUIRE(x1.shape() == x2.shape(), "Input shapes must be the same")  // 参数约束：输入Shape必须一致
    .SET_OP_CONSTRUCT_FUNC(AddOp::Construct)  // 绑定Op的构造函数
    .SET_TILING_FUNC(AddOp::Tiling);  // 绑定Tiling（分块）函数

在上述代码中，我们明确了 Add 算子的输入输出类型、参数约束，并绑定了后续需要实现的 Op 构造函数和 Tiling 函数 —— 这一步是算子开发的 “前置约定”，确保框架能正确识别算子的接口规范。

3.2 步骤 2：编写 Kernel 计算逻辑

Kernel 是 Add 算子的 “计算核心”，需要实现 “Load-Compute-Store” 的完整逻辑。以下是 Add 算子 Kernel 的示例代码：

c++

// Add算子的Kernel实现
__global__ void AddKernel(
    const half* global_x1,  // 输入x1的Global Memory指针
    const half* global_x2,  // 输入x2的Global Memory指针
    half* global_y,         // 输出y的Global Memory指针
    int64_t size            // Tensor的元素数量
) {
    // 1. 分配Local Memory空间（AI Core的片上内存）
    __local half local_x1[256];
    __local half local_x2[256];
    __local half local_y[256];

    // 2. 计算当前线程负责的分块ID
    int block_id = blockIdx.x;
    int block_size = 256;  // 每个分块的大小（匹配Vector Unit的宽度）
    int start = block_id * block_size;
    int end = min(start + block_size, size);

    // 3. 将Global Memory中的数据加载到Local Memory
    memcpy(local_x1, global_x1 + start, (end - start) * sizeof(half));
    memcpy(local_x2, global_x2 + start, (end - start) * sizeof(half));

    // 4. 调用Vector Unit的加法接口（vadd）完成并行计算
    vadd(local_y, local_x1, local_x2, end - start);

    // 5. 将计算结果从Local Memory写回Global Memory
    memcpy(global_y + start, local_y, (end - start) * sizeof(half));
}

在上述代码中，我们需要注意以下关键点：

  • Local Memory 的分配：__local关键字表示该内存是 AI Core 的片上内存，访问延迟远低于 Global Memory；
  • 分块处理：将大 Tensor 分成 256 元素的分块（匹配 Vector Unit 的宽度），确保每个分块能被 Vector Unit 一次性处理；
  • Vector API 的使用：vadd是 Ascend C 提供的 Vector Unit 加法接口，能实现 256 个元素的并行加法 —— 这是 Add 算子高性能的核心原因。

3.3 步骤 3：编译算子

编写完 Op 和 Kernel 的代码后，需要通过昇腾算子编译工具（msopgen）将代码编译为框架可识别的算子文件（.so 动态库）。编译命令如下：

bash

运行

# 编译Add算子
msopgen build \
    --op-name Add \
    --source add_op.cpp \
    --output ./output \
    --target ascend310b  # 目标芯片型号（如昇腾310B）

msopgen工具会完成以下工作：

  • 检查代码的语法正确性；
  • 将 Kernel 代码编译为适配目标芯片的二进制指令；
  • 将 Op 代码封装为框架可调用的接口；
  • 生成包含算子信息的配置文件（如 op_info.json）。

3.4 步骤 4：运行验证

编译完成后，我们需要编写测试用例验证 Add 算子的正确性。以下是基于 C++ 的测试代码示例：

c++

#include <iostream>
#include <vector>
#include "add_op.h"  // 包含Add算子的Op接口

int main() {
    // 1. 准备输入数据（1024维float16向量）
    std::vector<half> x1_data(1024, 1.0f);  // x1的所有元素为1.0
    std::vector<half> x2_data(1024, 2.0f);  // x2的所有元素为2.0
    std::vector<half> y_data(1024, 0.0f);   // 输出y的初始值为0.0

    // 2. 创建Tensor对象
    Tensor x1(x1_data.data(), {1024}, TensorType::FLOAT16);
    Tensor x2(x2_data.data(), {1024}, TensorType::FLOAT16);
    Tensor y(y_data.data(), {1024}, TensorType::FLOAT16);

    // 3. 调用Add算子
    AddOp add_op;
    add_op.Run(x1, x2, y);

    // 4. 验证结果（y的所有元素应为3.0）
    bool success = true;
    for (int i = 0; i < 1024; ++i) {
        if (y_data[i] != 3.0f) {
            success = false;
            break;
        }
    }

    if (success) {
        std::cout << "Add算子验证成功！" << std::endl;
    } else {
        std::cout << "Add算子验证失败！" << std::endl;
    }

    return 0;
}

运行测试代码后，若输出 “Add 算子验证成功！”，则说明我们开发的 Add 算子能正确完成计算 —— 至此，一个完整的 Vector 算子开发流程就完成了。

结语

通过 Add 算子的案例，我们不仅掌握了 Ascend C 算子的开发流程，更建立了 “硬件（AI Core）- 框架（Ascend C）- 算子（Add）” 的关联认知：AI Core 的 Vector Unit 决定了算子的并行计算能力，Ascend C 的 Tensor/Kernel/Op 对象封装了硬件的调度逻辑，而分块、内存操作等细节则直接影响算子的性能。

对于进阶开发者而言，Add 算子的逻辑虽然简单，但它包含的 “分块策略”“内存层级优化”“Vector API 使用” 等思路，是所有复杂算子（如卷积、Transformer）开发的基础。在后续的文章中，我们将深入解析 Host 侧的实现细节、算子开发的工程流程，以及更复杂的 API 使用技巧，帮助大家逐步掌握 Ascend C 的高阶开发能力。

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下一篇预告：《Ascend C 进阶：Host 侧实现的 4 个核心操作（Tiling/shape 推导 / 注册）》

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