随着大模型时代的到来，AI 计算对硬件性能提出了前所未有的要求。传统 CPU 架构已难以满足训练与推理的高吞吐、低延迟需求，而 GPU 虽然在通用并行计算上表现出色，但其功耗与成本限制了大规模部署。在此背景下，专用 AI 加速器（如华为昇腾 Ascend 系列）凭借高能效比、定制化架构和软硬协同优化，成为构建国产 AI 基础设施的关键力量。

然而，专用芯片的高效利用离不开底层编程模型的支持。过去，开发者依赖 CUDA（NVIDIA）、OpenCL 或厂商私有 API，学习曲线陡峭且移植性差。为解决这一问题，华为推出了 Ascend C —— 一种基于标准 C++ 语法扩展、专为昇腾 NPU（Neural Processing Unit）设计的高性能编程语言。它不仅保留了 C++ 的表达能力，还通过编译器与运行时系统，将开发者代码自动映射到昇腾芯片的计算单元、内存层次和通信结构上。

本文将系统性地解析 Ascend C 的设计理念、核心特性、编程模型及典型应用场景，帮助开发者掌握这一面向未来 AI 算力的新范式。

一、Ascend C 是什么？—— 定位与核心价值

Ascend C 并非一门全新的语言，而是 C++ 的领域特定扩展（DSL Extension），由华为 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）软件栈提供支持。其目标是在不牺牲开发效率的前提下，最大化昇腾芯片的计算潜能。

核心价值体现在三方面：

1. 统一编程模型：屏蔽底层硬件差异（如 Ascend 910B 与 310P 架构差异），一套代码可跨代际芯片运行。
2. 极致性能优化：通过编译器自动调度、内存复用、向量化等技术，逼近硬件理论峰值。
3. 生态兼容性：支持与 PyTorch、MindSpore 等主流框架集成，既可用于算子开发，也可用于端到端模型部署。

注：Ascend C 主要用于 自定义算子（Custom Operator）开发，适用于标准算子库（如 Aclnn）无法满足性能或功能需求的场景，例如新型注意力机制、稀疏计算、图神经网络等。

二、昇腾 NPU 架构简析：理解 Ascend C 的硬件基础

要高效使用 Ascend C，必须理解其目标硬件——昇腾 NPU 的微架构。以 Ascend 910B 为例：

• 计算单元：包含多个 AI Core，每个 AI Core 集成向量计算单元（Vector Core）、矩阵计算单元（Cube Unit，支持 FP16/BF16/INT8 矩阵乘）、标量处理单元。
• 内存层次：全局内存（Global Memory）→ 片上缓存（Unified Buffer, UB）→ 寄存器文件（Register File）。数据需显式或隐式地从 Global 搬运至 UB 才能被 Cube/Vector 单元处理。
• 流水线机制：支持计算与数据搬运重叠（Double Buffering），提升吞吐。

Ascend C 的设计正是围绕这些硬件特性展开：开发者通过声明数据布局、计算逻辑和搬运策略，指导编译器生成最优指令流。

三、Ascend C 编程模型详解

Ascend C 程序通常由 Host 端 和 Device 端 两部分组成，但其 Device 端代码以 C++ 函数形式编写，并通过特定 API 与硬件交互。

1. 核心概念

• Tile（分块）：将大张量划分为小块（Tile），适配 UB 容量。这是性能优化的关键。
• Pipeline（流水线）：将数据加载（Load）、计算（Compute）、存储（Store）阶段重叠执行。
• Intrinsic 函数：提供对 Cube、Vector 单元的直接调用接口，如 vadd、mmad 等。

2. 典型代码结构

1#include "acl/acl.h"
2#include "ascendc.h"
3
4// Device 端核函数
5extern "C" __global__ void CustomAddKernel(...)
6{
7    // 1. 声明本地缓冲区（UB）
8    __ubuf float* local_a = ...;
9    __ubuf float* local_b = ...;
10    __ubuf float* local_c = ...;
11
12    // 2. 数据加载（从 Global 到 UB）
13    DataCopy(local_a, global_a + offset, size);
14
15    // 3. 向量化加法（使用 Vector Core）
16    vadd(local_c, local_a, local_b, block_size);
17
18    // 4. 结果写回 Global Memory
19    DataCopy(global_c + offset, local_c, size);
20}

3. 内存管理

Ascend C 提供 __gm__（Global Memory）、__ubuf__（Unified Buffer）、__lbuf__（Local Buffer）等地址空间限定符，帮助编译器进行内存分配与优化。

四、性能优化实战：从理论到代码

案例：实现一个高效的 GEMM（通用矩阵乘）

标准 GEMM：C = A * B + C，其中 A(M×K), B(K×N), C(M×N)。

步骤 1：分块策略

• 将 A 按行分块（M_block × K_block）
• 将 B 按列分块（K_block × N_block）
• 利用 Double Buffering：当一组数据在计算时，下一组数据已在后台加载

步骤 2：使用 Cube 指令

昇腾 Cube 单元原生支持 16×16×16 的 FP16 矩阵乘。Ascend C 提供 mmad intrinsic：

1mmad(dst, srcA, srcB, srcC, m, n, k);

步骤 3：循环展开与向量化

对非 Cube 友好维度（如尾部处理），使用 Vector Core 进行向量化加法或转置。

性能对比

在 Ascend 910B 上，手写 Ascend C GEMM 可达理论峰值的 85% 以上，远超通用框架默认实现。

五、工具链与调试支持

华为提供完整工具链：

• Ascend C Compiler (ACC)：将 C++ 代码编译为 .o 文件，再链接为 .air 或 .om 模型。
• Profiling 工具：通过 msprof 分析算子执行时间、内存带宽、计算利用率。
• Simulator：在无硬件环境下模拟执行，验证逻辑正确性。

六、适用场景与局限性

适用场景：

• 自定义神经网络算子（如 Swin Transformer 的 Window Attention）
• 高性能科学计算（如 FFT、稀疏求解器）
• 边缘端低延迟推理（结合 Ascend 310）

局限性：

• 学习曲线较陡，需理解 NPU 微架构
• 目前主要面向昇腾生态，跨平台能力弱
• 调试复杂度高于高层框架

结语：拥抱软硬协同的未来

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