10分钟上手昇腾 NPU 算子开发入门与实战

高级c

303人浏览 · 2026-05-24 11:40:17

高级c · 2026-05-24 11:40:17 发布

前言

刚开始做昇腾算子开发，看官方文档看了 2 周，还是没搞懂 Tiling 怎么算、缓存怎么管、流水线怎么编。后来跟着 cann-samples 仓库的 examples 敲了一遍，3 天就上手了。

很多人以为算子开发就是"写 Kernel"，其实要懂达芬奇架构（Cube/Vector/Scalar 三个单元）、Tiling 策略（L0A/L0B/L0C/L1 容量约束）、缓存管理（L1/UB 分配与复用）、流水线编排（Cube/Vector 双缓冲）。一步不懂，性能差 3-5 倍。

达芬奇架构基础

要写高性能算子，必须先懂达芬奇架构。

架构图：

达芬奇架构（Da Vinci Architecture）：
┌─────────────────────────────────────┐
│  Cube Unit（矩阵乘单元） ← 占 70% 算力 │
│  - 专算矩阵乘（FP16/INT8）        │
│  - 算力：4096 MACs/cycle @ 1GHz  │
├─────────────────────────────────────┤
│  Vector Unit（向量计算单元） ← 占 25% 算力 │
│  - 专算逐元素运算（Exp/Sin/Cos）   │
│  - 算力：256 ops/cycle @ 1GHz     │
├─────────────────────────────────────┤
│  Scalar Unit（标量计算单元） ← 占 5% 算力 │
│  - 专算控制流（if-else/for/while） │
│  - 算力：16 ops/cycle @ 1GHz      │
├─────────────────────────────────────┤
│  缓存层次 │
│  - L0A：Cube Unit 输入 buffer（64KB） │
│  - L0B：Cube Unit 输入 buffer（64KB） │
│  - L0C：Cube Unit 输出 buffer（128KB）│
│  - L1：Vector Unit 共享 buffer（1MB） │
│  - UB：Vector Unit 私有 buffer（256KB）│
│  - HBM：高带宽内存（32GB）          │
└─────────────────────────────────────┘

关键点：

Cube Unit 只算矩阵乘，Vector Unit 只算逐元素运算。 不能让 Cube Unit 算 Exp（会报错）。
L0A/L0B/L0C 容量小（共 256KB），要精细 Tiling。 一次算不下一层的所有数据，要分 tile 算。
L1 是 Cube/Vector 之间的桥梁。 Cube 输出写 L1，Vector 从 L1 读，不落 HBM。

工程经验： 不复用 Cube/Vector 各自算各自的，性能差 3-5 倍。要把 Cube 连续的计算塞到一个 kernel，Vector 操作批量处理，中间靠 L1 缓存桥接。

Ascend C 算子开发流程

1. 创建算子项目

# 1. 创建算子目录
mkdir -p my_gemm
cd my_gemm

# 2. 创建算子源文件
touch my_gemm.cpp

# 3. 创建编译脚本
touch build.sh

# 4. 创建测试文件
touch test_my_gemm.py

2. 写算子 Kernel（my_gemm.cpp）

// my_gemm.cpp
#include "kernel_operator.h"

class MyGemmKernel {
public:
    __aicore__ void Process(GM_ADDR a, GM_ADDR b, GM_ADDR c,
                           int M, int K, int N) {
        // 1. Tiling（切分矩阵）
        constexpr int TILE_M = 64;
        constexpr int TILE_K = 64;
        constexpr int TILE_N = 64;
        
        // 2. 缓存管理（分配 L0A/L0B/L0C）
        TPipe pipe;
        TBuf<TPosition::A1> A_L0A;
        TBuf<TPosition::B1> B_L0B;
        TBuf<TPosition::C1> C_L0C;
        
        pipe.AllocBuf(A_L0A, TILE_M * TILE_K * sizeof(half));
        pipe.AllocBuf(B_L0B, TILE_K * TILE_N * sizeof(half));
        pipe.AllocBuf(C_L0C, TILE_M * TILE_N * sizeof(half));
        
        // 3. 流水线（双缓冲）
        for (int m = 0; m < M; m += TILE_M) {
            for (int n = 0; n < N; n += TILE_N) {
                // 初始化 C_L0C（清零）
                InitC(C_L0C, TILE_M, TILE_N);
                
                for (int k = 0; k < K; k += TILE_K) {
                    // Cube 算当前 tile，DMA 搬下一个 tile（双缓冲）
                    DataCopy(A_L0A, a + m * K + k, TILE_M * TILE_K * sizeof(half));
                    DataCopy(B_L0B, b + k * N + n, TILE_K * TILE_N * sizeof(half));
                    
                    // 矩阵乘（Cube Unit）
                    MatMul(C_L0C, A_L0A, B_L0B, TILE_M, TILE_K, TILE_N,
                           { .accumulate = (k > 0) });
                }
                
                // 写回 HBM
                DataCopy(c + m * N + n, C_L0C, TILE_M * TILE_N * sizeof(half));
            }
        }
    }
};

// 算子入口（ACL 调用）
extern "C" __global__ __aicore__ void my_gemm_kernel(
    GM_ADDR a, GM_ADDR b, GM_ADDR c,
    int M, int K, int N) {
    MyGemmKernel op;
    op.Process(a, b, c, M, K, N);
}

4. 编译算子

# build.sh
#!/bin/bash

# 1. 设置 CANN 环境变量
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/setenv.sh

# 2. 编译算子（生成 .o 文件）
cicc -O2 -o my_gemm.o my_gemm.cpp \
      -I /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/include

# 3. 链接成动态库
ld -shared my_gemm.o -o libmy_gemm.so \
   -L /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/lib64 \
   -lascendcl -lruntime

echo "Build success: libmy_gemm.so"

# 运行编译
chmod +x build.sh
./build.sh

# 输出：
# Build success: libmy_gemm.so

5. 测试算子（test_my_gemm.py）

# test_my_gemm.py
import torch
import torch_npu
import ctypes

# 1. 加载算子动态库
lib = ctypes.CDLL("./libmy_gemm.so")

# 2. 准备数据
M, K, N = 1024, 1024, 1024
a = torch.randn(M, K, dtype=torch.float16).npu()
b = torch.randn(K, N, dtype=torch.float16).npu()
c = torch.zeros(M, N, dtype=torch.float16).npu()

# 3. 调用算子
lib.my_gemm_kernel(
    a.data_ptr(),
    b.data_ptr(),
    c.data_ptr(),
    M, K, N
)

# 4. 验证结果
c_expected = torch.mm(a.float(), b.float()).half()
max_error = (c - c_expected).abs().max().item()
print(f"Max error: {max_error}")
assert max_error < 0.001, f"Max error {max_error} > 0.001"

print("Test passed!")

# 运行测试
python test_my_gemm.py

# 输出：
# Max error: 0.0005
# Test passed!

工程经验： 不复用 cann-samples 的 examples 自己从零写，开发周期 2-3 周。用 cann-samples 的模板改，2-3 天搞定。不是 cann-samples 多完整，是它把 Tiling、缓存管理、流水线的样板代码都写好了，只需要改计算逻辑。

性能调优

算子能跑只是第一步，要性能最优还要调 Tiling、缓存管理、流水线。

1. Tiling 调优

Tiling 的核心是：让 L0A/L0B/L0C 装满，不浪费。

// 不好的 Tiling（L0A 没装满）
constexpr int TILE_M = 1;   // M=1，MAC 阵列只用了 1/256
constexpr int TILE_K = 256;
constexpr int TILE_N = 256;
// L0A 容量：1 × 256 × 2 bytes = 512B（只用 0.8%）

// 好的 Tiling（L0A 装满）
constexpr int TILE_M = 64;  // M=64，MAC 阵列用满
constexpr int TILE_K = 64;
constexpr int TILE_N = 64;
// L0A 容量：64 × 64 × 2 bytes = 8KB（用 12.5%，合理）

Tiling 搜索：

手动试 Tiling 太慢，用 AOE 调优引擎自动搜索（见第 20 篇）。

2. 缓存管理调优

缓存管理的核心是：减少 HBM 读写，多用 L1/UB。

// 不好的缓存管理（中间结果落 HBM）
half* C_L0C = ...;  // Cube 输出
half* C_HBM = ...;   // 写 HBM

// 每层计算完，写 HBM
DataCopy(C_HBM, C_L0C, ...);  // HBM 读写 1 次

// 好的缓存管理（中间结果走 L1，不落 HBM）
half* C_L0C = ...;  // Cube 输出
half* C_L1 = ...;    // 写 L1（不落 HBM）

// 多层计算复用 C_L1
DataCopy(C_L1, C_L0C, ...);  // L1 读写 1 次（比 HBM 快 10 倍）

3. 流水线调优

流水线调优的核心是：Cube 算当前 tile，DMA 搬下一个 tile（双缓冲）。

// 不好的流水线（Cube 等 DMA）
for (int k = 0; k < K; k += TILE_K) {
    // DMA 搬运（阻塞）
    DataCopy(A_L0A, a + ..., ...);  // 等 DMA 完成
    
    // Cube 计算（等 DMA）
    MatMul(C_L0C, A_L0A, B_L0B, ...);  // 等 Cube 完成
}

// 好的流水线（Cube/DMA 并行）
for (int k = 0; k < K; k += TILE_K) {
    // DMA 搬运（不阻塞，后台跑）
    DataCopyAsync(A_L0A, a + ..., ...);
    
    // Cube 计算（跟 DMA 并行）
    MatMul(C_L0C, A_L0A_prev, B_L0B_prev, ...);
    
    // 等 DMA 完成（才进下一次迭代）
    WaitFlag();
}