一、引言：拥抱昇腾NPU高效开发新范式

在昇腾（Ascend）NPU上开发高性能计算内核，一直是一项对专家经验要求极高的工作。开发者不仅需要精确驾驭Cube与Vector核心的异构架构，还必须手动管理复杂的内存层次与同步机制，才能充分释放硬件潜力。这一过程开发门槛高、调试复杂，严重制约了创新算法的快速实现与迭代。

为此，我们正式推出 TileLang-Ascend的“Developer模式”。这一模式旨在为算法开发者提供一套全新的高效编程范式，在保持对硬件架构的清晰感知与性能控制的同时，大幅降低编程复杂性。

“Developer模式”的核心思想是智能自动化与高级抽象。它将我们从繁重、易错的底层手工优化中解放出来——例如，不再需要手动插入每一处同步指令、精心计算每一块内存的布局与复用，或是为不同的计算核心分别编写指令。编译器将基于对昇腾NPU架构的深刻理解，自动完成大量底层优化工作。

这意味着，开发者可以将主要精力集中于算法逻辑本身与高层次的计算组织，而将性能优化的重任交给“Developer模式”。它让你以更直观、更高效的方式，编写出兼具高性能与高可维护性的Ascend NPU内核代码。

接下来，我们将深入解析这一模式如何重塑开发体验，并逐一展示其关键特性如何协同工作，共同开启昇腾NPU内核编程的新篇章。

二、 核心亮点

Developer模式致力于将开发者从复杂、易错且重复的底层硬件优化中解放出来，实现生产力与性能的双重提升。以下特性构成了Developer模式的基石：

• 硬件流水自动同步：自动在需要时插入核内及核间同步指令，确保数据一致性，开发者无需再手动管理复杂的同步标志，避免因同步遗漏导致的隐晦错误。
• 内存规划与复用：分析内核中的buffer生命周期，在片上内存（如L1、UB）中自动规划布局并重用内存空间，显著提升内存利用效率，减轻手动管理负担。
• 自动拆分CV指令：根据昇腾NPU的CV分离架构，自动将CV融合算子的复合操作拆分为C、V核上的指令，开发者无需关注这一底层细节。
• T.Pipelined原语：提供声明式的流水线编程抽象，轻松实现“计算-搬运”重叠以及跨核流水并行执行，最大化硬件利用率，显著提升吞吐量。
• T.Persistent原语：支持持久化内核执行模式，将计算任务均分到各个核上，提升整体执行效率。
• T.Parallel原语：将直观的并行循环语义（如对数据元素的并行操作）自动编译为高效的向量指令，简化数据并行编程模型，提升开发效率。

通过这些特性，Developer模式让开发者能够站在一个更高的抽象层次进行思考与编程，同时确保生成的代码具备专家级的手工优化质量，实现 “所想即所得”的高性能开发。

三、特性深度解析

3.1 硬件流水自动同步

首先我们需要理解为什么需要同步指令。昇腾 NPU芯片集成了多种硬件单元（如 Cube 计算单元、Vector 计算单元、数据搬运单元等），这些单元是异步并行工作的，如果没有正确的同步，可能会导致：

• 数据竞争：后续计算使用了未就绪的数据
• 执行乱序：指令执行顺序不符合预期依赖关系
• 结果错误：最终计算结果不可预测

在自动同步特性出现前，开发者需要手动管理所有同步点，这可能会带来几个问题：

1. 容易遗漏：复杂的计算图中可能漏掉关键同步点
2. 过度同步：保守地插入过多同步，影响性能
3. 死锁风险：错误的标志等待顺序导致死锁
4. 代码冗长：同步代码可能占内核代码的30%以上

硬件流水自动同步特性解决昇腾 NPU 算子开发中手动插入同步指令的痛点，通过自动化分析实现同步指令的精准生成，兼顾算子正确性与运行性能。

使用示例：

设计思路拆解：

•循环预处理：将嵌套的 For 循环展开并标记迭代区间，把复杂的循环结构转化为线性的语句序列，方便后续逐句分析数据依赖。
•Buffer 访问分析：解析每一条语句对 Buffer 的操作（读 / 写），结合预定义配置集（如 copy/gemm 等操作与硬件 Pipeline 的映射关系），确定操作所属的硬件流水线（MTE1/MTE2/V 等）。通过地址映射表关联 Buffer 的物理地址，为相同地址不同名称的buffer间数据依赖检测提供依据。
•依赖分析与同步决策：对比当前语句与历史访问记录，基于物理地址和读写类型，识别 RAW（写后读）、WAW（写后写）、WAR（读后写）三类数据依赖。根据依赖关系和硬件特性，决策同步类型：同流水线用PipeBarrier，跨流水线用EventPair（SetFlag/WaitFlag），并通过同步图优化剔除冗余指令。
•指令生成与循环重构：生成同步指令插入到代码中，确保数据依赖的正确同步。将展开后的循环重构为原始嵌套结构，保证代码结构完整性。

3.2 内存规划与复用

在昇腾 NPU 算子开发中，共享内存的高效利用是突破性能瓶颈的关键：一方面，昇腾 NPU 将内存划分为多个层次并存在严苛的容量上限，内存资源极度稀缺，而计算过程中需要创建大量临时缓冲区用于存储中间计算结果。

传统的手动内存规划会存在核心痛点：

1. 开发效率极低：需人工计算 L1/L0C/UB 等层级下每个 Buffer 的 Offset，维度 /dtype 变更需全量重算，迭代成本高
2. 易出错且难调试：人工计算易出现地址重叠、32 字节对齐错误，触发 NPU 内存超限 / 执行异常，定位问题需逐行核对 Offset
3. 硬件适配性差：昇腾不同内存层级有独立上限，不同型号内存规格也不相同，人工难以精准适配所有约束规则

由此Developer模式带来了内存规划与复用特性，它完全替代人工 Offset 计算，开发效率显著提升，维度 / 类型变更无需手动适配。自动规避地址重叠、对齐错误，消除内存超限 / 执行异常的人为因素。自动考虑内存复用降低总占用率 ，最大化利用昇腾 NPU 有限的共享内存资源。address_map固化到函数属性，可追溯、可调试，适配多版本昇腾硬件

使用示例：

设计思路拆解：
该特性 是面向昇腾 NPU 的核心内存优化组件，通过精准的缓冲区生命周期分析与高效的线性扫描内存分配算法，为每个buffer分配内存空间，提高昇腾 NPU 内存利用率。

缓冲区生命周期分析

• 遍历 TIR 抽象语法树（AST），全量采集昇腾 NPU 共享内存缓冲区的访问行为；
• 标记每个缓冲区的 GEN（生成）/KILL（销毁）事件，精准界定其活跃区间 [start, end]（首次使用→最后一次使用的执行阶段）；
• 按昇腾硬件内存域分组缓冲区，适配不同分区的内存上限约束。

线性扫描分配算法

• 按活跃区间起始位置排序缓冲区，构建线性执行序列；
• 维护活跃队列与空闲内存块池，循环处理每个缓冲区的分配需求；
• 智能分配策略：优先复用已释放的空闲内存块，无可用块时分配新内存，所有操作遵循 32 字节硬件对齐规则；
• 最终生成缓冲区到物理地址 Offset 的映射表（address_map），固化到函数属性指导执行。

3.3 自动拆分CV指令

在传统的Ascend NPU编程中，开发者面临着一种非自然的编程约束。由于硬件架构的CV分离特性，开发者必须在代码中明确标注每段代码属于Cube还是Vector单元，这种显式作用域声明带来了几个问题：

1. 思维割裂：算法逻辑被人为切割成两个独立的代码块，破坏了算法的自然连贯性
2. 频繁切换：在复杂的算法中，CV之间的交互可能很频繁，导致代码结构支离破碎
3. 代码结构的重复：由于Cube和Vector代码必须分开编写，许多控制结构不得不重复出现。修改算法时需要在两个地方做相同的更改，稍有不慎就会导致两个循环不同步
4. 调试困难：当算法出现问题时，需要在两个独立的代码块间来回排查

例如在Flash Attention这样的复杂算子中，这种分割变得尤为痛苦。注意力机制中的softmax计算，前半部分在Cube单元进行矩阵乘法，后半部分在Vector单元进行归一化，但数学上这是一个连续的过程。人工拆分就像把一句话从中间截断，用两种不同的语言说出来。

正是为了解决这些问题，CV代码分离优化Pass应运而生。它的核心理念是：让开发者专注于算法逻辑，让编译器处理硬件适配。开发者按算法逻辑自然编写代码，Pass自动识别哪些操作属于Cube，哪些属于Vector。

3.4 T.Pipelined原语

在深度学习和高性能计算中，计算密集型任务（如矩阵乘法、卷积等）往往面临内存墙问题——计算单元因等待数据加载而频繁空闲，导致硬件利用率低下。传统的串行执行模式无法充分利用现代AI加速器的多层次内存架构和多样化的功能单元（矩阵计算、向量计算、内存传输单元）。如何让这些硬件资源并行工作，有效隐藏内存访问延迟，成为提升系统性能的关键挑战。

软件流水线技术正是为解决这一难题而生。它通过重组循环内的操作顺序，让不同迭代的计算与内存传输重叠执行，从而实现计算与通信的并行化。然而，手动实现软件流水线不仅复杂且容易出错，还需针对不同代码进行重复设计，严重影响了开发效率和代码可移植性。

T.Pipelined原语提供了一套完整的自动化软件流水线解决方案，通过简洁的编程接口和强大的编译器优化，让开发者能够轻松实现高性能的流水线并行。使用示例：

原始执行顺序:

使用pipeline后执行顺序：

通过Pipelined原语，开发者只需关注算法逻辑，编译器即可自动生成高度优化的流水线并行代码，在AI加速器上获得显著的性能提升。

设计思路拆解：

PipelinePlanning（规划层）：深度解析循环内操作类型（拷贝 / 计算）与数据依赖关系，基于依赖合法性原则为每个操作分配流水线阶段与执行顺序，最终生成标准化注解，为后续提供清晰的调度依据。

InjectSoftwarePipeline（注入层）：先验证注解的合法性以规避数据冲突风险；再通过多版本buffer解耦数据，三阶段拆分（Prologue、Body、Epilogue），最终将抽象注解转化为硬件可执行的流水线化 IR。

3.5 T.Persistent原语

Persistent在NPU上实现持久化内核调度原语，通过一次内核启动连续处理多个工作项，消除重复的内核启动/停止开销负载均衡保证：适应任意任务规模：任务数可大于、等于或小于核心数

3.6 T.Parallel原语

在 TileLang 的编程模型中，T.Parallel是用于表达 tile 内元素向量化计算 的核心原语。它在 IR 层以“并行循环”的形式描述数据并行，而不直接暴露底层硬件指令细节，极大的提升用户的算子编程体验。

目前已支持的运算场景
支持的双目运算符、支持的单目运算符、多运算场景、1D / 2D 场景、双目“向量 + 标量”场景、行切分场景、Buffer + 标量广播运算、拷贝场景。

使用示例：

四、结语：重新定义NPU开发体验

TileLang-Ascend Developer模式的发布，标志着一个关键的转折点：昇腾NPU的高性能编程，正从一门高度依赖专家手工“雕琢”的技艺，演进为一项依托智能工具链、聚焦算法创新的高效工程实践。

其核心价值，不在于单个特性的炫技，而在于它们共同构建的一套全新协作范式。这套范式将开发者从底层硬件的复杂性与重复性劳动中解放，使其角色从“硬件翻译官”回归为“算法架构师”。我们不再需要亲自管理每一处同步、规划每一块内存、拆分每一组指令，而是通过高级原语声明计算意图，由编译器这个“内置专家”将其转化为高度优化的硬件指令。开发者与硬件之间，不再是繁琐的、易错的、一对一的直接操控，而是通过一个强大的、可靠的抽象层进行高效对话。

这带来的深远影响是双向的：

• 对开发者而言，开发门槛被显著降低，迭代速度得以提升。更多算法研究人员和工程团队能够将其创新想法快速、高效地在昇腾NPU上实现和验证，极大地释放了创新潜能。调试和维护的复杂度也大幅下降，让开发者的心智聚焦于真正创造价值的逻辑。
• 对昇腾硬件与生态而言，更友好、更高效的编程模型是释放其顶尖算力的关键一环。Developer模式让硬件的卓越性能变得更易于获取，从而吸引更广泛的开发者社群，构建更繁荣的软件应用生态，形成“强大硬件 → 高效工具 → 丰富应用”的良性循环。

我们并非用黑箱魔法取代深度优化，而是通过可靠的自动化，将专家经验产品化、普惠化。Developer模式是TileLang-Ascend为致力于成为昇腾NPU“性能与效率最佳平衡点”这一目标的坚实一步。

我们诚挚邀请每一位在AI算力前沿探索的开发者，立即尝试TileLang-Ascend Developer模式，体验这种“专注于算法，收效于性能”的全新开发流程。您的实践、反馈与共建，将共同推动这一范式不断成熟，助力昇腾计算生态迈向更加高效、开放与繁荣的未来。

 CANN开源社区tilelang链接：https://gitcode.com/cann/cann-recipes-infer/tree/master/ops/tilelang

Tilelang-Ascend开源社区链接：https://github.com/tile-ai/tilelang-ascend