cann组织链接：https://atomgit.com/cann
ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn
在人工智能生成内容（AIGC）时代，算子的性能优化已成为提升模型推理效率的关键。华为CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为昇腾AI处理器的异构计算架构，其ops-nn算子库提供了丰富的高性能神经网络算子，为AIGC模型的加速奠定了坚实基础。本文将深入剖析CANN算子库的技术架构，并通过自定义算子的实战开发，揭示AIGC底层加速的奥秘。

一、CANN算子库：AIGC加速的基石

CANN采用分层架构设计，为不同层次的开发者提供了差异化的开发接口。其算子库（如ops-nn）提供了大量深度优化、硬件亲和的高性能算子，为神经网络在昇腾硬件上加速计算提供基础。CANN算子体系主要包含两类算子：

算子类型	执行单元	适用场景	技术特点
AI Core算子	昇腾AI Core	矩阵、向量、标量计算密集型任务	高并行、向量化、低精度计算
AI CPU算子	昇腾AI CPU	非矩阵类复杂计算、控制逻辑	灵活控制、分支处理、标量运算

ops-nn仓库主要聚焦于神经网络（NN）相关的基础算子，包括卷积、池化、激活函数等，这些算子是构建深度学习模型的基础。CANN算子库的核心价值在于：

• 计算效率的系统性提升：通过深度图优化、自动图拆分与融合、数据Pipeline智能优化等技术，支撑极致性能的发挥。
• 多层次开发支持体系：提供从应用层到算子层的完整开发支持，满足不同层次的开发需求。
• 硬件亲和的算子实现：针对昇腾硬件架构特点进行优化，充分发挥AI Core的矩阵计算能力。

二、算子开发原理：从TIK到Ascend C

在CANN框架中，算子开发者可以选择不同的开发方式。TIK（Tensor Iterator Kernel）是算子开发者最常用也最核心的底层编程模型之一。它构建在TBE（Tensor Boost Engine）之上，通过一套接近硬件执行模型的Python DSL，开发者可以直接操控Unified Buffer、L1 Buffer、AI Core指令等底层资源。

2.1 TIK算子开发流程

一个典型的TIK算子Python程序由以下步骤构成：

TIK的核心优势在于当高性能计算需要复杂访存策略、非常规数据布局、跨核流水并行时，它能让开发者获得足够的硬件控制权。它允许开发者：

• 管控UB/L1/GM的内存布局
• 控制数据搬运细粒度行为
• 直接调度AI Core指令
• 精确规划循环展开、tile分块与buffer reuse
• 利用DMA pipeline与算子流水最大化吞吐

2.2 Ascend C算子开发进阶

Ascend C是昇腾AI异构计算架构CANN针对算子开发场景推出的编程语言，原生支持C和C++标准规范，最大化匹配用户开发习惯。通过多层接口抽象、自动并行计算、孪生调试等关键技术，它极大提高了算子开发效率。
Ascend C编程采用流水线式的编程范式，基于编程范式可以快速搭建算子实现的代码框架，实现流水并行。流水并行把算子核内的处理程序，分成多个流水任务：“搬入、计算、搬出”，通过队列（Queue）完成任务间通信和同步，并通过统一的内存管理模块（Pipe）管理任务间通信内存。

// Ascend C核函数示例
__global__ __aicore__ void add_custom(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z, AddCustomTilingData tiling) {
    KERNEL_TASK_TYPE_DEFAULT(KERNEL_TYPE_AIV_ONLY);
    KernelAdd op;
    op.Init(x, y, z, tiling.totalLength, tiling.tileNum);
    op.Process();
}
// KernelAdd类实现
class KernelAdd {
public:
    __aicore__ inline KernelAdd(){}
    __aicore__ inline void Init(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z, uint32_t totalLength, uint32_t tileNum);
    __aicore__ inline void Process();
private:
    __aicore__ inline void CopyIn(int32_t progress);    // 数据搬入
    __aicore__ inline void Compute(int32_t progress);   // 向量计算
    __aicore__ inline void CopyOut(int32_t progress);  // 数据搬出
    // 内存和队列管理对象
};

三、实战开发：自定义Add算子

下面我们通过一个完整的自定义Add算子开发案例，演示CANN算子开发的实战流程。我们将基于ops-nn仓库的代码结构，使用Ascend C语言开发一个高性能的Add算子。

3.1 算子分析

首先进行算子分析，明确数学表达式、输入输出规格及计算逻辑：

• 数学表达式：z = x + y

• 计算逻辑：将输入数据从Global Memory搬运到Local Memory，在Local Memory中进行矢量加法计算，将计算结果搬运回Global Memory

• 输入输出规格：
  

• 核函数与接口选择：使用DataCopy接口进行Global Memory与Local Memory的数据搬运，Add接口进行矢量加法计算，AllocTensor/FreeTensor进行内存申请与释放，EnQue/DeQue进行多核并行队列管理

3.2 工程创建

使用msopgen工具生成算子工程结构：

${INSTALL_DIR}/python/site-packages/bin/msopgen gen -i add_custom.json -c ai_core-Ascend910 -lan cpp -out AddCustom

生成后的工程结构如下：

AddCustom/
├── build.sh                # 编译入口脚本
├── CMakeLists.txt          # 编译配置文件
├── op_host/
│   ├── add_custom.cpp      # Host侧实现(含Shape推导)
│   └── add_custom_tiling.h # Tiling策略定义
├── op_kernel/
│   └── add_custom.cpp      # Kernel侧核函数实现
└── scripts/
    ├── gen_data.py         # 输入数据生成脚本
    └── verify_result.py    # 结果验证脚本

3.3 核心代码实现

3.3.1 Kernel侧实现

在op_kernel/add_custom.cpp中实现核函数的核心计算逻辑：

#include "acl/acl_base.h"
#include "kernel_operator.h"
extern "C" __global__ __aicore__ void add_custom(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z, GM_ADDR workspace, GM_ADDR tiling) {
    // 获取Tiling参数
    TilingData tilingData;
    GET_TILING_DATA(tilingData, tiling);
    
    // 初始化算子类
    KernelAdd addOp;
    addOp.Init(x, y, z, tilingData.totalLength);
    
    // 执行三级流水
    addOp.Process();  // 包含CopyIn, Compute, CopyOut
}

3.3.2 Host侧实现

在op_host/add_custom.cpp中实现Host侧逻辑，包括算子原型注册、Shape推导和Tiling实现：

#include "register/register.h"
#include "add_custom_tiling.h"
namespace ge {
// 算子原型注册
IMPLEMT_COMMON_INFERFUNC(AddCustomInferShape)
{
    auto shape_x = op.GetInputDescByName("x").GetShape().GetDims();
    auto shape_y = op.GetInputDescByName("y").GetShape().GetDims();
    
    // 输入shape校验
    if (shape_x != shape_y) {
        OP_LOGE(op.GetName().c_str(), "Input shapes must be the same");
        return GRAPH_FAILED;
    }
    
    // 设置输出shape
    TensorDesc output_desc = op.GetOutputDescByName("z");
    output_desc.SetShape(shape_x);
    op.UpdateOutputDesc("z", output_desc);
    
    return GRAPH_SUCCESS;
}
COMMON_INFER_FUNC_REG(AddCustom, AddCustomInferShape);
}

3.4 编译与部署

编译算子工程：

cd AddCustom
./build.sh

打包算子：

cd output
./CANN_OP_CONTRIB_linux-aarch64.run --install

部署完成后，算子将安装到tool-kit/opp/vendors/目录下，可在网络中直接调用。

四、算子性能优化技术

高性能算子实现需要深度理解硬件架构并进行精细优化。以下是CANN算子性能优化的关键技术：

4.1 Tiling策略优化

Tiling数据分块策略是性能优化的关键，需要根据硬件特点（如AI Core数量、L1/L2 Cache大小）进行精细设计：

TilingData ComputeTiling(const Shape& input_shape) {
    TilingData tiling;
    // 获取AI Core数量
    uint32_t aicore_num = AscendC::GetBlockNum();
    // 按向量宽度分片
    tiling.tile_count = aicore_num * 8;
    tiling.tile_size = input_shape[0] / tiling.tile_count;
    return tiling;
}

4.2 内存层次利用

充分利用内存层次结构，减少数据搬运开销：

void MemoryOptimizedCompute() {
    CopyFromL2ToL1(data);  // L2→L1 搬运
    CopyFromL1ToL0(data);  // L1→L0 搬运
    Compute();             // L0计算
    CopyFromL0ToL1(result);
    CopyFromL1ToL2(result);
}

4.3 算子融合技术

算子融合是一种深度学习模型优化技术，旨在将多个算子融合为一个算子，从而减少计算量和参数数量，提高模型性能和效率。通过算子融合，可以：

• 减少计算量和参数数量
• 提高计算速度和内存使用效率
• 有助于减少模型大小，便于在资源受限的设备上部署

五、ops-nn仓库在AIGC中的应用

ops-nn算子库在AIGC模型中发挥着至关重要的作用。现代AIGC模型（如GPT、Stable Diffusion、Sora等）主要由以下几个关键算子构成：

AIGC模型类型	关键算子需求	ops-nn支持情况	性能影响
文本生成模型	自注意力矩阵乘算子、层归一化算子、激活函数	✅ 已支持	高性能矩阵运算是Transformer模型的基础
图像生成模型	卷积算子、上采样算子、激活函数、归一化算子	✅ 已支持	卷积和上采样算子的性能直接影响生成速度
视频生成模型	时空3D卷积算子、注意力算子、视频解码器	⚠️ 部分支持	需要针对视频数据的特殊算子进行优化
音频生成模型	1D卷积算子、GRU/LSTM算子、声码器算子	⚠️ 部分支持	需要针对音频数据的时序特性进行优化

ops-nn仓库通过提供这些基础算子的高性能实现，为AIGC模型的推理加速提供了坚实基础。开发者可以基于这些算子快速构建和优化AIGC模型，而不需要从零开始开发每个算子。

六、未来展望：CANN算子生态的发展

CANN算子共建仓（cann-ops）已经正式上线Gitee社区，这是国内首个面向昇腾开发者的算子共建平台。通过这一平台，开发者可以：

• 零门槛学习：算子源码开放共享，开发者可以直接获取学习参考
• 创新技术共享：鼓励开发者分享在算子上的优化、创新成果
• 丰富的社区项目：CANN训练营、算子挑战赛、众智计划等专题活动
  目前，昇腾已联合互联网、运营商、大模型厂商等20+客户伙伴创新孵化出200多个高性能算子，实现技术创新和商业落地的双重突破。
  未来，CANN算子生态的发展将聚焦于以下几个方面：

1. 大模型融合算子：针对大模型（如GPT、DeepSeek）的特殊需求，开发专门的融合算子，提高推理效率
2. 领域专用加速库：开发针对特定领域的加速库（如ATB、SiP），提供更高层次的抽象
3. 异构计算协同：实现GPU和NPU的统一管理和调度，屏蔽底层硬件差异，确保不同架构的处理器无缝协作
4. 自动化算子开发：结合AI技术，实现算子开发的自动化和智能化，进一步降低开发门槛

结语

CANN算子库（特别是ops-nn仓库）为AIGC模型的加速提供了强大的底层支持。通过深入理解CANN的算子开发流程和优化技术，开发者可以充分发挥昇腾硬件的性能优势，构建高效、可靠的AIGC应用。
随着CANN开源生态的不断完善，越来越多的开发者将参与到算子共建的行列中，共同推动AI根技术的发展。从“跟随”走向“引领”，CANN算子生态正在为中国的AI产业发展注入新的活力。

参考资料：

1. 华为CANN官方文档
2. ops-nn仓库源码
3. Ascend C算子开发指南
4. CANN训练营课程材料
5. 异构计算资源管理创新技术