昇腾计算产业发展峰会上，华为轮值董事长徐直军宣布CANN全面开源开放时强调：“让开发者不用关心芯片细节就能调用底层算力，这是我们构建昇腾生态的核心。” 这一开源策略催生了基于昇腾硬件的AI开发新时代。

当你在本地运行最新的AIGC模型，遇到“推理速度慢”和“响应延迟高”时，真正制约体验的并非模型本身的复杂性，而是底层计算单元与显存之间的“交通拥堵”。

华为昇腾的CANN架构，特别是其ops-nn仓库，通过算子融合和极致内存管理等技术，重新规划了这场拥堵的交通。
cann组织链接：https://atomgit.com/cann
ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

01 AIGC的性能瓶颈与算子优化核心

现代AIGC模型（尤其是Transformer架构）由成千上万个算子构成。在PyTorch或TensorFlow等框架的原生实现中，一个简单的LayerNorm往往需要多次读写显存：读取输入X、计算均值Mean写回显存、计算方差Var写回显存、再次读取Mean、Var、X进行归一化写回显存。

这种**“读-算-写”循环**对于几十GB参数的大模型来说几乎是致命的。计算单元大部分时间都在等待数据从高带宽内存搬运过来——这被称为“显存墙”。

CANN的解决思路是将一系列细碎操作融合成一个大算子。数据一旦进入AI Core的片上内存（L1/UB），就在片上完成所有计算，最后只写回一次结果。ops-nn仓库正是这些高效融合算子的核心孵化器，它深度绑定昇腾NPU硬件，专注于神经网络核心运算的优化型算子集合。

作为昇腾CANN生态中神经网络领域的专用计算算子库，ops-nn与侧重视觉处理的ops-cv、基础数学运算的ops-math协同构建CANN生态的技术底座。

02 解剖ops-nn仓库：神经网络算子的硬件映射

打开AtomGit上的ops-nn仓库https://atomgit.com/cann/ops-nn，我们看到的不仅是代码，更是昇腾NPU硬件架构的软件映射。

该仓库展示了如何利用Ascend C编程语言调用NPU的两大核心能力：Cube Unit专门粉碎矩阵乘法，是AIGC的“肌肉”；Vector Unit处理激活、归一化、Softmax等复杂数学运算，是AIGC的“神经”。

在ops-nn中，每个算子的实现 都遵循 “Tiling（切分）-> Pipeline（流水线）-> SIMD（单指令多数据）” 的黄金法则。

每个算子不仅是简单的数学运算单元，还在模型图编译中作为基本构件，在运行时作为调度粒度，在性能优化中作为中心载体。

这种设计使ops-nn能够充分发挥昇腾芯片的算力优势，在图像分类、自然语言处理等场景中实现性能的显著提升。

03 Ascend C实战：算子开发的硬件级优化

为了深入理解ops-nn的技术精髓，我们通过一个AIGC中常用的ReduceSum算子演示Ascend C的开发模式。这个算子是Softmax、LayerNorm、RMSNorm等算子的基础。

硬件级算子设计是实现AIGC性能突破的关键。如果直接调用通用库，可能无法完美契合特定的Tensor形状。而通过Ascend C自定义，我们可以精确控制数据流。

下面是一个简化版的核心逻辑：

#include "kernel_operator.h"

class KernelReduceSum {
public:
    __aicore__ inline void Init(GM_ADDR x, GM_ADDR y, uint32_t totalLength) {
        m_totalLength = totalLength;
        xGm.SetGlobalBuffer((__gm__ float *)x);
        yGm.SetGlobalBuffer((__gm__ float *)y);
        
        pipe.InitBuffer(inQueueX, BUFFER_NUM, BLOCK_LEN * sizeof(float));
        pipe.InitBuffer(outQueueY, 1, BLOCK_LEN * sizeof(float));
    }
    
    __aicore__ inline void Process() {
        CopyIn();  // 异步数据搬运
        Compute(); // 向量化计算
        CopyOut(); // 结果写回
    }

private:
    __aicore__ inline void Compute() {
        LocalTensor<float> xLocal = inQueueX.DeQue<float>();
        LocalTensor<float> yLocal = outQueueY.AllocTensor<float>();
        
        // 核心计算逻辑：向量化规约求和
        Sum(yLocal, xLocal, BLOCK_LEN);
        
        outQueueY.EnQue(yLocal);
    }
    
    TPipe pipe;
    TQue<QuePosition::VECIN, 2> inQueueX; // 双缓冲设计
    uint32_t m_totalLength;
};

这段代码揭示了CANN算子的核心优化技术：异步流水线。通过inQueueX和outQueueY配合BUFFER_NUM=2，实现了“乒乓操作”——当AI Core正在计算Buffer A时，DMA单元已在后台将下一批数据搬入Buffer B。这样，昂贵的I/O延迟被计算时间完美掩盖。

另一个关键技术是向量化思维。Sum指令不是使用for循环，而是调用NPU内部的累加器阵列。在Ascend 910B上，这种指令可以在一个时钟周期内完成数百个浮点数的运算。

04 AIGC实战案例：Ops-NN赋能Stable Diffusion

AIGC多模态生成从文本到图像、语音到视频，背后都离不开深度神经网络算力的支撑。以Stable Diffusion为例，其训练需要数十亿次卷积和注意力运算。

ops-nn针对这些场景提供定制化优化，适配主流AIGC模型，无需二次开发。

下面是一个简化版的Stable Diffusion推理环节中ops-nn算子调用的示例框架：

# 伪代码核心：Stable Diffusion推理 → Ops-NN神经网络算子调用 → 图像生成

# 1. 初始化环境（CANN + Ops-NN + NPU）
初始化ACL环境与昇腾NPU设备
创建NPU任务流stream

# 初始化Ops-NN核心神经网络算子（适配Stable Diffusion）
init_ops = {
    "attention": ops_nn.Attention(num_heads=12),        # 注意力算子（Multi-Head）
    "conv2d": ops_nn.Conv2d(in_channels=320, out_channels=640, kernel_size=3),
    "gelu": ops_nn.GELU(),                              # 激活函数算子
    "batch_norm": ops_nn.BatchNorm2d(num_features=640)  # 批归一化算子
}

# 2. 准备AIGC推理输入
text_embedding = 读取文本嵌入特征（NPU端内存）
noise = 生成随机噪声（适配图像尺寸，NPU端内存）

# 3. 调用Ops-NN算子执行神经网络推理
attention_out = init_ops["attention"].execute(text_embedding, noise, stream)
conv_out = init_ops["conv2d"].execute(attention_out, stream)
bn_out = init_ops["batch_norm"].execute(conv_out, stream)
gelu_out = init_ops["gelu"].execute(bn_out, stream)

# 4. 输出AIGC生成结果
generated_img = 特征解码（gelu_out）
输出生成图像至展示/存储模块

通过算子融合优化，将AIGC模型中串行执行的多个神经网络算子融合为一个NPU硬件指令，减少算子间的数据搬运开销，推理延迟可降低40%以上。针对端侧AIGC应用，ops-nn还提供轻量化神经网络算子，支持算子量化，同时优化内存分配策略，将AIGC模型推理的内存占用降低50%。

05 生态影响：开源算力与AIGC产业化的未来

随着大模型、多模态等技术的爆发式增长，AI应用对底层计算的需求呈现“复杂度高、场景分散、性能要求严苛”的特征。传统算子开发模式往往存在重复造轮子、硬件适配割裂和迭代效率低下三大痛点。

CANN的全面开源开放正是为了解决这些问题。截至2025年8月，CANN已支持包括PyTorch、MindSpore、TensorFlow等深度学习框架与第三方库。通过开源协作，它聚合全球技术力量，推动算子开发的标准化与工程化。

从性能数据看，CANN带来的提升是显著的。高性能算子库已使能30余家客户/伙伴开发260+核心算子，驱动整网性能平均提升超10%。通信算法创新方面，基于pipeline算法、NHR核算法等前沿技术实现通信效率跃升50%+。

在LLM大模型推理场景中，常见自定义/融合算子包括fused_linear_bias_gelu、fused_layernorm、quantized_matmul、sparse_attention、flash_attention等，它们通过减少memory read/write、减少kernel launch实现低精度量化内核以提高吞吐。

CANN编译器支持AutoFuse自动融合功能，能够将多个基础算子按Fusion规则组合，减少GM访存，这种收益甚至大于单算子优化。未来，随着AutoFuse、AutoTune和分布式算子系统不断完善，CANN将进一步从“手写算子”走向“自动生成算子”，使开发者把更多精力投入到模型创新。

---

算子作为AI计算的“原子”正经历革命性变革。当智谱GLM端侧模型基于CANN完成与昇腾和麒麟的适配，在云侧昇腾环境中开发Ascend C自定义算子，并借助CANN工具链实现模型“一步直转”，直接部署至基于麒麟芯片的端侧设备时，一种全新的AI开发范式已然形成。