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零代码打造学习神器：腾讯元器作业助手实战开发

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文章摘要

Ascend C编程语言从入门到精通：算子开发实战指南

昇腾CANN训练营简介

一、Ascend C编程语言概述

1.1 Ascend C简介

1.2 Ascend C的核心优势

1.3 Ascend C的应用场景

二、Ascend C编程模型

2.1 编程模型概述

2.2 两种编程范式

范式一：基于Kernel的编程

范式二：基于类（Class）的编程

三、Ascend C多层级API详解

3.1 基础API（Tensor API）

3.2 高阶API（高级算法封装）

3.3 算子模板库（CATLASS）

四、实战案例：从零开发自定义算子

4.1 案例一：向量加法算子

4.2 案例二：LeakyReLU激活函数算子

4.3 案例三：LayerNorm算子

4.4 案例四：矩阵乘法算子

五、Host侧调用与算子使用

5.1 Host侧调用接口

5.2 在PyTorch中使用自定义算子

六、性能优化最佳实践

6.1 Tiling策略优化

6.2 双缓冲优化

6.3 数据对齐优化

6.4 性能对比

七、调试与测试

7.1 CPU孪生调试

7.2 NPU验证

八、学习路径与资源

8.1 Ascend C学习路径

8.2 推荐学习资源

九、总结与展望

9.1 技术要点总结

9.2 发展趋势展望

9.3 学习建议

参考资源

讨论问题

Ascend C编程语言从入门到精通：算子开发实战指南

2025-12-25 11:09:16

文章摘要

本文系统介绍Ascend C编程语言的核心概念与实战应用，带领开发者从零基础逐步掌握昇腾AI处理器上的算子开发技能。通过深入解析Ascend C的多层级API体系、编程模型、内核函数实现以及Host侧调用机制，结合丰富的代码示例展示从简单向量加法到复杂矩阵乘法的算子开发全流程。文章还将分享性能优化技巧和最佳实践，帮助开发者高效构建高性能的自定义算子，充分发挥昇腾AI处理器的硬件潜能。

Ascend C编程语言从入门到精通：算子开发实战指南

昇腾CANN训练营简介

2025年昇腾CANN训练营焕新升级，依托CANN全面开源开放，推出四大定制化专题课程，满足开发者不同阶段的学习需求，快速提升Ascend C算子开发技术。无论你是零基础入门还是进阶提升，都能在这里找到适合自己的学习路径。完成Ascend C算子中级认证和社区任务，即可领取精美证书，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

一、Ascend C编程语言概述

1.1 Ascend C简介

Ascend C是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，兼具开发效率和运行性能。基于Ascend C编写的算子程序，通过编译器编译和运行时调度，运行在昇腾AI处理器上。

图1：Ascend C多层级API体系（图片来源：昇腾官方文档）

1.2 Ascend C的核心优势

Ascend C作为面向昇腾AI处理器的专用编程语言，具有以下核心优势：

特性	描述	优势
原生C/C++支持	完全兼容C/C++标准规范	学习成本低，上手快
多层级API	基础API、高阶API、模板库	满足不同场景需求
自动并行	SPMD并行编程模型	自动利用多核算力
孪生调试	CPU模拟调试功能	降低开发调试难度
高性能	直接操作硬件资源	充分释放硬件性能

1.3 Ascend C的应用场景

Ascend C主要应用于以下算子开发场景：

自定义算子开发：开发标准库中不存在的创新算法算子
性能优化：对现有算子进行性能优化
算法移植：将其他平台的算法移植到昇腾平台
大模型优化：开发Transformer等大模型的专用融合算子

二、Ascend C编程模型

2.1 编程模型概述

Ascend C采用SPMD（Single Program, Multiple Data）并行编程模型，这意味着同一个程序在多个处理单元上并行执行不同的数据。这种模型简化了并行编程的复杂度，开发者只需编写单程序逻辑，编译器和运行时系统会自动将其分配到多个核上并行执行。

2.2 两种编程范式

Ascend C支持两种编程范式，开发者可以根据需求选择：

范式一：基于Kernel的编程

这是最基础的编程范式，开发者直接编写Kernel函数来实现算子逻辑：

// 基于Kernel的编程范式示例

#include "kernel_operator.h"

using namespace AscendC;

// 定义Kernel函数

extern "C" __global__ __aicore__ void add_kernel(

LocalTensor<half> x,

LocalTensor<half> y,

LocalTensor<half> z,

uint32_t total_length

) {

// 获取当前核的起始位置

uint32_t block_offset = GetBlockIdx() * GetBlockLength();

// 计算当前核需要处理的数据长度

uint32_t current_length = std::min(

GetBlockLength(),

total_length - block_offset

);

// 创建LocalTensor的视图

auto x_local = x[block_offset];

auto y_local = y[block_offset];

auto z_local = z[block_offset];

// 执行向量加法

Add(z_local, x_local, y_local, current_length);

}

范式二：基于类（Class）的编程

这是更高级的编程范式，通过继承OpKernel类来实现算子：

// 基于类的编程范式示例

#include "kernel_operator.h"

using namespace AscendC;

class AddKernel : public OpKernel {

public:

// 核心计算函数

void Compute() override {

// 获取输入输出Tensor

Tensor x = context->GetInputTensor(0);

Tensor y = context->GetInputTensor(1);

Tensor z = context->GetOutputTensor(0);

// 获取Tensor大小

uint32_t total_length = x.GetSize();

// 分配Unified Buffer

LocalTensor<half> x_ub;

LocalTensor<half> y_ub;

LocalTensor<half> z_ub;

x_ub = x.GetValue<half>();

y_ub = y.GetValue<half>();

z_ub = z.GetValue<half>();

// 执行向量加法

Add(z_ub, x_ub, y_ub, total_length);

// 设置输出

z.SetValue<half>(z_ub);

}

};

// 注册算子

REG_OP(AddKernel)

.Input("x")

.Input("y")

.Output("z")

.Kernel<AddKernel>()

.LaunchType(KernelType::AUTO_KERNEL);

三、Ascend C多层级API详解

3.1 基础API（Tensor API）

基础API是基于Tensor进行编程的C++类库API，提供单指令级抽象，为底层算子开发提供灵活控制能力。

// 基础API使用示例

#include "kernel_operator.h"

using namespace AscendC;

class BasicAPIExample {

public:

void VectorOperations() {

// 分配Unified Buffer空间

LocalTensor<float> input = AllocaUB<float>(1024);

LocalTensor<float> weight = AllocaUB<float>(1024);

LocalTensor<float> output = AllocaUB<float>(1024);

LocalTensor<float> bias = AllocaUB<float>(256);

// ========== 向量加法 ==========

Add(output, input, bias, 256);

// ========== 向量乘法 ==========

Mul(output, input, weight, 1024);

// ========== 激活函数 ==========

// ReLU

Relu(output, input, 1024);

// Sigmoid

Sigmoid(output, input, 1024);

// GELU（用于Transformer）

Gelu(output, input, 1024);

// ========== 数学运算 ==========

// 平方根

Sqrt(output, input, 1024);

// 指数运算

Exp(output, input, 1024);

// 对数运算

Ln(output, input, 1024);

}

void DataManipulation() {

LocalTensor<float> src = AllocaUB<float>(1024);

LocalTensor<float> dst = AllocaUB<float>(1024);

// ========== 数据复制 ==========

DataCopy(dst, src, 1024);

// ========== 数据重复 ==========

// 将前256个数据重复4次

Duplicate(dst, src[0], 256, 4);

// ========== 数据填充 ==========

float fill_value = 0.0f;

Fixes(dst, fill_value, 1024);

}

};

3.2 高阶API（高级算法封装）

高阶API封装了单核公共算法，涵盖一些常见的计算算法（如卷积、矩阵运算等），显著降低复杂算法开发门槛。

// 高阶API使用示例

#include "kernel_operator.h"

#include "kernel_adv_api.h"

using namespace AscendC;

class AdvancedAPIExample {

public:

void MatrixOperations() {

// 定义矩阵维度

const uint32_t M = 64;

const uint32_t K = 64;

const uint32_t N = 64;

// 分配Unified Buffer

LocalTensor<half> A = AllocaUB<half>(M * K);

LocalTensor<half> B = AllocaUB<half>(K * N);

LocalTensor<half> C = AllocaUB<half>(M * N);

// ========== 矩阵乘法 ==========

// C = A * B

// 使用高阶API的MatMul函数

MatMul(C, A, B, M, N, K);

// ========== 矩阵转置 ==========

LocalTensor<half> At = AllocaUB<half>(M * K);

Transpose(At, A, M, K);

}

void ConvolutionOperations() {

// 卷积参数

const int C_in = 3; // 输入通道数

const int C_out = 64; // 输出通道数

const int H = 224; // 输入高度

const int W = 224; // 输入宽度

const int K_h = 3; // 卷积核高度

const int K_w = 3; // 卷积核宽度

// 分配内存

LocalTensor<half> input = AllocaUB<half>(C_in * H * W);

LocalTensor<half> filter = AllocaUB<half>(C_out * C_in * K_h * K_w);

LocalTensor<half> output = AllocaUB<half>(C_out * H * W);

// ========== 卷积运算 ==========

// 使用高阶API的卷积函数

Conv2d(output, input, filter,

{C_in, H, W}, // 输入shape

{C_out, C_in, K_h, K_w}, // filter shape

{1, 1}, // stride

{1, 1, 1, 1}); // padding

}

};

3.3 算子模板库（CATLASS）

算子模板库基于模板提供算子完整实现参考，简化Tiling（切分算法）开发，支撑用户自定义扩展。

// 算子模板库使用示例

#include "catlass/matmul.h"

using namespace catlass;

// 使用模板库的矩阵乘法

void MatMulExample() {

// 定义矩阵类型和维度

using MatTypeA = typename MatMulConfig<

half, // 数据类型

16, 16, // 分块大小

true // 是否转置

>::TypeA;

using MatTypeB = typename MatMulConfig<

half,

16, 16,

false

>::TypeB;

// 执行矩阵乘法

MatMulKernel<MatTypeA, MatTypeB> matmul_kernel;

matmul_kernel(

A, // 输入矩阵A

B, // 输入矩阵B

C, // 输出矩阵C

M, N, K // 矩阵维度

);

}

四、实战案例：从零开发自定义算子

4.1 案例一：向量加法算子

这是最基础的算子示例，帮助理解Ascend C的基本编程模式。

// add_op.cpp - 向量加法算子完整实现

#include "kernel_operator.h"

using namespace AscendC;

class VectorAddKernel : public OpKernel {

public:

// 核心计算函数

void Compute() override {

// 1. 获取输入输出Tensor

Tensor x = context->GetInputTensor(0);

Tensor y = context->GetInputTensor(1);

Tensor z = context->GetOutputTensor(0);

// 2. 获取Tensor信息

uint32_t total_length = x.GetSize();

GAddr x_addr = x.GetAddr();

GAddr y_addr = y.GetAddr();

GAddr z_addr = z.GetAddr();

// 3. 计算分块参数

uint32_t block_length = GetBlockLength();

uint32_t block_offset = GetBlockIdx() * block_length;

// 4. 分配LocalTensor（Unified Buffer）

LocalTensor<half> x_ub = AllocaUB<half>();

LocalTensor<half> y_ub = AllocaUB<half>();

LocalTensor<half> z_ub = AllocaUB<half>();

// 5. 数据搬运：Global Memory -> Unified Buffer

DataCopy(x_ub, x_addr + block_offset, block_length);

DataCopy(y_ub, y_addr + block_offset, block_length);

// 6. 执行向量加法计算

Add(z_ub, x_ub, y_ub, block_length);

// 7. 结果写回：Unified Buffer -> Global Memory

DataCopy(z_addr + block_offset, z_ub, block_length);

}

};

// 注册算子

REG_OP(VectorAddKernel)

.Input("x")

.Input("y")

.Output("z")

.Kernel<VectorAddKernel>()

.LaunchType(KernelType::AUTO_KERNEL);

4.2 案例二：LeakyReLU激活函数算子

LeakyReLU是深度学习中常用的激活函数，这个示例展示了如何实现带参数的算子。

// leaky_relu_op.cpp - LeakyReLU激活函数算子

#include "kernel_operator.h"

using namespace AscendC;

class LeakyReLUKernel : public OpKernel {

public:

void Compute() override {

// 获取输入输出

Tensor input = context->GetInputTensor(0);

Tensor output = context->GetOutputTensor(0);

// 获取负斜率参数（默认0.01）

float alpha = context->GetAttr<float>("alpha");

// 分配Unified Buffer

LocalTensor<half> input_ub = AllocaUB<half>();

LocalTensor<half> output_ub = AllocaUB<half>();

LocalTensor<half> temp_ub = AllocaUB<half>();

// 数据搬运

uint32_t length = input.GetSize();

DataCopy(input_ub, input.GetAddr(), length);

// LeakyReLU实现：f(x) = max(alpha * x, x)

// 当x > 0时，输出x；当x <= 0时，输出alpha * x

// 方法1：使用Muls（向量乘标量）和Mins（元素级最大值）

Muls(temp_ub, input_ub, alpha, length); // temp = alpha * input

Mins(output_ub, temp_ub, input_ub, length); // output = max(temp, input)

// 方法2：使用条件判断

for (uint32_t i = 0; i < length; ++i) {

if (input_ub[i] <= 0) {

output_ub[i] = input_ub[i] * alpha;

} else {

output_ub[i] = input_ub[i];

}

// 结果写回

DataCopy(output.GetAddr(), output_ub, length);

}

};

// 注册算子

REG_OP(LeakyReLUKernel)

.Input("input")

.Output("output")

.Attr("alpha:float=0.01") // 默认参数值

.Kernel<LeakyReLUKernel>()

.LaunchType(KernelType::AUTO_KERNEL);

4.3 案例三：LayerNorm算子

LayerNorm是Transformer模型中的核心组件，这个示例展示了复杂算子的实现。

// layer_norm_op.cpp - LayerNorm算子实现

#include "kernel_operator.h"

using namespace AscendC;

class LayerNormKernel : public OpKernel {

public:

void Compute() override {

// 获取输入输出

Tensor input = context->GetInputTensor(0);

Tensor gamma = context->GetInputTensor(1);

Tensor beta = context->GetInputTensor(2);

Tensor output = context->GetOutputTensor(0);

Tensor mean = context->GetOutputTensor(1); // 可选输出

Tensor rstd = context->GetOutputTensor(2); // 可选输出

// 获取归一化维度

auto normalized_shape = context->GetAttr<std::vector<int>>("normalized_shape");

float epsilon = context->GetAttr<float>("epsilon");

// 计算归一化的元素数量

uint32_t norm_size = 1;

for (int dim : normalized_shape) {

norm_size *= dim;

}

// 分配Unified Buffer

LocalTensor<float> input_ub = AllocaUB<float>();

LocalTensor<float> gamma_ub = AllocaUB<float>();

LocalTensor<float> beta_ub = AllocaUB<float>();

LocalTensor<float> output_ub = AllocaUB<float>();

LocalTensor<float> mean_ub = AllocaUB<float>();

LocalTensor<float> rstd_ub = AllocaUB<float>();

LocalTensor<float> temp_ub = AllocaUB<float>();

// 搬运数据

uint32_t total_size = input.GetSize();

DataCopy(input_ub, input.GetAddr(), total_size);

DataCopy(gamma_ub, gamma.GetAddr(), norm_size);

DataCopy(beta_ub, beta.GetAddr(), norm_size);

// ========== 计算均值 ==========

// 沿归一化维度求和

ReduceSum(mean_ub, input_ub, norm_size);

// 除以元素数量得到均值

float inv_norm_size = 1.0f / norm_size;

Muls(mean_ub, mean_ub, inv_norm_size, norm_size);

// ========== 计算方差 ==========

// (x - mean)^2

Sub(temp_ub, input_ub, mean_ub, total_size);

Mul(temp_ub, temp_ub, temp_ub, total_size);

// 求和

ReduceSum(rstd_ub, temp_ub, norm_size);

// 除以元素数量

Muls(rstd_ub, rstd_ub, inv_norm_size, norm_size);

// 加上epsilon防止除零

Adds(rstd_ub, rstd_ub, epsilon, norm_size);

// 计算标准差的倒数：1 / sqrt(var)

Sqrt(rstd_ub, rstd_ub, norm_size);

Reciprocal(rstd_ub, rstd_ub, norm_size);

// ========== 归一化 ==========

// (x - mean) / std

Sub(temp_ub, input_ub, mean_ub, total_size);

Mul(temp_ub, temp_ub, rstd_ub, total_size);

// ========== 缩放和偏移 ==========

// output = x * gamma + beta

Mul(temp_ub, temp_ub, gamma_ub, total_size);

Add(output_ub, temp_ub, beta_ub, total_size);

// 输出均值和标准差倒数（用于反向传播）

DataCopy(mean.GetAddr(), mean_ub, norm_size);

DataCopy(rstd.GetAddr(), rstd_ub, norm_size);

// 输出结果

DataCopy(output.GetAddr(), output_ub, total_size);

}

};

// 注册算子

REG_OP(LayerNormKernel)

.Input("input")

.Input("gamma")

.Input("beta")

.Output("output")

.Output("mean")

.Output("rstd")

.Attr("normalized_shape:vector<int>")

.Attr("epsilon:float=1e-5")

.Kernel<LayerNormKernel>()

.LaunchType(KernelType::AUTO_KERNEL);

4.4 案例四：矩阵乘法算子

矩阵乘法是深度学习中最核心的计算操作，这个示例展示了如何利用Cube单元实现高性能矩阵乘法。

// matmul_op.cpp - 高性能矩阵乘法算子

#include "kernel_operator.h"

using namespace AscendC;

class MatMulKernel : public OpKernel {

public:

void Compute() override {

// 获取输入输出

Tensor A = context->GetInputTensor(0); // [M, K]

Tensor B = context->GetInputTensor(1); // [K, N]

Tensor C = context->GetOutputTensor(0); // [M, N]

// 获取矩阵维度

int M = context->GetAttr<int>("M");

int K = context->GetAttr<int>("K");

int N = context->GetAttr<int>("N");

// 判断是否使用转置

bool transpose_a = context->GetAttr<bool>("transpose_a");

bool transpose_b = context->GetAttr<bool>("transpose_b");

// ========== 计算分块参数 ==========

const uint32_t TILE_M = 16;

const uint32_t TILE_K = 16;

const uint32_t TILE_N = 16;

uint32_t tiles_m = (M + TILE_M - 1) / TILE_M;

uint32_t tiles_k = (K + TILE_K - 1) / TILE_K;

uint32_t tiles_n = (N + TILE_N - 1) / TILE_N;

// 分配L0 Buffer（Cube单元专用存储）

LocalTensor<half> l0_a = AllocaL0Buffer<half>();

LocalTensor<half> l0_b = AllocaL0Buffer<half>();

LocalTensor<half> l0_c = AllocaL0Buffer<half>();

// 初始化输出为0

Fixes(l0_c, static_cast<half>(0.0), TILE_M * TILE_N);

// ========== 分块矩阵乘法 ==========

for (uint32_t tm = 0; tm < tiles_m; ++tm) {

for (uint32_t tn = 0; tn < tiles_n; ++tn) {

// 每次计算C的一个分块

uint32_t m_start = tm * TILE_M;

uint32_t n_start = tn * TILE_N;

uint32_t m_end = std::min(m_start + TILE_M, M);

uint32_t n_end = std::min(n_start + TILE_N, N);

// 累加K维度

for (uint32_t tk = 0; tk < tiles_k; ++tk) {

uint32_t k_start = tk * TILE_K;

uint32_t k_end = std::min(k_start + TILE_K, K);

// 搬运A的分块到L0A

DataCopy(l0_a, A.GetAddr() + m_start * K + k_start,

(m_end - m_start) * (k_end - k_start));

// 搬运B的分块到L0B

DataCopy(l0_b, B.GetAddr() + k_start * N + n_start,

(k_end - k_start) * (n_end - n_start));

// Cube矩阵乘法：C += A * B

uint32_t current_m = m_end - m_start;

uint32_t current_k = k_end - k_start;

uint32_t current_n = n_end - n_start;

// 使用Cube单元执行矩阵乘法

// L0C = L0A * L0B + L0C

MatMul(l0_c, l0_a, l0_b, current_m, current_n, current_k);

}

// 将结果写回

DataCopy(C.GetAddr() + m_start * N + n_start, l0_c,

(m_end - m_start) * (n_end - n_start));

}

};

// 注册算子

REG_OP(MatMulKernel)

.Input("A")

.Input("B")

.Output("C")

.Attr("M:int")

.Attr("K:int")

.Attr("N:int")

.Attr("transpose_a:bool=false")

.Attr("transpose_b:bool=false")

.Kernel<MatMulKernel>()

.LaunchType(KernelType::AUTO_KERNEL);

五、Host侧调用与算子使用

5.1 Host侧调用接口

开发完Kernel侧算子后，需要在Host侧进行调用。以下是完整的调用流程：

// host调用示例 - main.cpp

#include "acl/acl.h"

#include "add_op.h" // 包含自定义算子头文件

int main() {

// 1. 初始化ACL

aclError ret = aclInit(nullptr);

if (ret != ACL_ERROR_NONE) {

std::cerr << "aclInit failed: " << ret << std::endl;

return -1;

}

// 2. 设置设备

int32_t deviceId = 0;

ret = aclrtSetDevice(deviceId);

if (ret != ACL_ERROR_NONE) {

std::cerr << "aclrtSetDevice failed: " << ret << std::endl;

return -1;

}

// 3. 创建Stream

aclrtStream stream;

ret = aclrtCreateStream(&stream);

if (ret != ACL_ERROR_NONE) {

std::cerr << "aclrtCreateStream failed: " << ret << std::endl;

return -1;

}

// 4. 准备输入输出数据

const uint32_t DATA_SIZE = 1024;

std::vector<half> host_x(DATA_SIZE, 1.0f);

std::vector<half> host_y(DATA_SIZE, 2.0f);

std::vector<half> host_z(DATA_SIZE, 0.0f);

// 5. 分配Device内存

void* dev_x;

void* dev_y;

void* dev_z;

aclrtMalloc(&dev_x, DATA_SIZE * sizeof(half), ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);

aclrtMalloc(&dev_y, DATA_SIZE * sizeof(half), ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);

aclrtMalloc(&dev_z, DATA_SIZE * sizeof(half), ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);

// 6. 数据拷贝：Host -> Device

aclrtMemcpy(dev_x, DATA_SIZE * sizeof(half), host_x.data(),

DATA_SIZE * sizeof(half), ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);

aclrtMemcpy(dev_y, DATA_SIZE * sizeof(half), host_y.data(),

DATA_SIZE * sizeof(half), ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);

// 7. 创建Tensor对象

Tensor tensor_x;

Tensor tensor_y;

Tensor tensor_z;

tensor_x.SetAddr(reinterpret_cast<uint64_t>(dev_x));

tensor_x.SetSize(DATA_SIZE);

tensor_x.SetDataType(DataType::DT_FLOAT16);

tensor_y.SetAddr(reinterpret_cast<uint64_t>(dev_y));

tensor_y.SetSize(DATA_SIZE);

tensor_y.SetDataType(DataType::DT_FLOAT16);

tensor_z.SetAddr(reinterpret_cast<uint64_t>(dev_z));

tensor_z.SetSize(DATA_SIZE);

tensor_z.SetDataType(DataType::DT_FLOAT16);

// 8. 创建OpContext

OpContext context;

context.SetInputTensor(0, tensor_x);

context.SetInputTensor(1, tensor_y);

context.SetOutputTensor(0, tensor_z);

// 9. 创建并执行Kernel

VectorAddKernel kernel;

kernel.SetContext(&context);

kernel.Compute();

// 10. 数据拷贝：Device -> Host

aclrtMemcpy(host_z.data(), DATA_SIZE * sizeof(half), dev_z,

DATA_SIZE * sizeof(half), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);

// 11. 同步Stream

aclrtSynchronizeStream(stream);

// 12. 验证结果

bool correct = true;

for (uint32_t i = 0; i < DATA_SIZE; ++i) {

float expected = 1.0f + 2.0f; // x + y

if (std::abs(host_z[i] - expected) > 1e-3f) {

correct = false;

break;

}

std::cout << "Result: " << (correct ? "PASS" : "FAIL") << std::endl;

// 13. 释放资源

aclrtFree(dev_x);

aclrtFree(dev_y);

aclrtFree(dev_z);

aclrtDestroyStream(stream);

aclrtResetDevice(deviceId);

aclFinalize();

return 0;

}

5.2 在PyTorch中使用自定义算子

可以通过PyTorch的扩展机制在Python中调用Ascend C算子：

# pytorch_extension.py - PyTorch扩展

import torch

import torch_npu

class VectorAddOp(torch.autograd.Function):

@staticmethod

def forward(ctx, x, y):

# 调用Ascend C算子

output = torch_npu.npu_custom_add(x, y)

return output

@staticmethod

def backward(ctx, grad_output):

# 反向传播

grad_x = grad_output

grad_y = grad_output

return grad_x, grad_y

def vector_add(x, y):

return VectorAddOp.apply(x, y)

# 使用示例

if __name__ == "__main__":

# 创建输入张量

x = torch.randn(1024).npu()

y = torch.randn(1024).npu()

# 调用自定义算子

z = vector_add(x, y)

print("Input x:", x[:5])

print("Input y:", y[:5])

print("Output z:", z[:5])

六、性能优化最佳实践

6.1 Tiling策略优化

Tiling（分块）是Ascend C算子优化的核心技术之一。合理的Tiling策略可以充分利用片上存储，减少访存开销。

// Tiling策略优化示例

class TilingOptimization {

public:

void OptimizedMatMul() {

// 获取硬件规格

auto soc_spec = GetSocSpec();

uint32_t ub_size = soc_spec.GetUnfiedBufferSize();

uint32_t l0_size = soc_spec.GetL0BufferSize();

// 计算最优Tiling大小

// 目标：充分利用L0 Buffer，减少数据搬运

uint32_t TILE_M = l0_size / (2 * sizeof(half)); // A和C各占一半

uint32_t TILE_K = TILE_M;

uint32_t TILE_N = TILE_M;

// 确保Tiling大小是16的倍数（Cube单元要求）

TILE_M = (TILE_M / 16) * 16;

TILE_K = (TILE_K / 16) * 16;

TILE_N = (TILE_N / 16) * 16;

// 使用计算得到的Tiling大小进行分块计算

for (uint32_t m = 0; m < M; m += TILE_M) {

for (uint32_t n = 0; n < N; n += TILE_N) {

// 当前块的实际大小

uint32_t cur_m = std::min(TILE_M, M - m);

uint32_t cur_n = std::min(TILE_N, N - n);

// 执行计算...

}

};

6.2 双缓冲优化

双缓冲技术可以在计算的同时进行数据搬运，隐藏访存延迟：

// 双缓冲优化示例

class DoubleBufferOptimization {

public:

void ProcessWithDoubleBuffer() {

// 分配两个缓冲区

LocalTensor<half> buffer1[2];

LocalTensor<half> buffer2[2];

for (int i = 0; i < 2; ++i) {

buffer1[i] = AllocaUB<half>();

buffer2[i] = AllocaUB<half>();

}

int current = 0;

int next = 1;

// 预取第一块数据

DataTransfer(buffer1[current], src_addr, block_size);

for (uint32_t i = 0; i < num_blocks; ++i) {

// ========== 当前块计算 ==========

// 在buffer1[current]上进行计算

Compute(buffer1[current], buffer2[current]);

// ========== 下一块预取 ==========

if (i + 1 < num_blocks) {

// 在计算的同时，预取下一块数据到buffer1[next]

DataTransferAsync(buffer1[next],

src_addr + (i + 1) * block_size,

block_size);

}

// 交换缓冲区

current = next;

next = 1 - current;

}

};

6.3 数据对齐优化

确保数据正确对齐可以提高访存效率：

// 数据对齐优化示例

class AlignmentOptimization {

public:

void ProcessAlignedData() {

// 确保数据32字节对齐（Vector指令要求）

const uint32_t ALIGNMENT = 32;

// 计算对齐后的大小

uint32_t size = 1000;

uint32_t aligned_size = ((size + ALIGNMENT - 1) / ALIGNMENT) * ALIGNMENT;

// 分配对齐的内存

LocalTensor<half> data = AllocaUB<half>();

data.SetAlignment(ALIGNMENT);

// 使用对齐的数据进行计算

// 编译器会生成更高效的指令

Process(data, aligned_size);

}

};

6.4 性能对比

以下是不同优化策略的性能对比：

优化技术	性能提升	实现难度	适用场景
Tiling优化	30-50%	中等	所有算子
双缓冲	20-30%	较高	大数据量
数据对齐	10-15%	简单	所有算子
算子融合	50-70%	高	复杂算子
混合精度	40-60%	中等	训练场景

七、调试与测试

7.1 CPU孪生调试

Ascend C支持CPU模拟调试，方便开发者快速定位问题：

// CPU调试示例

#include "cpu_sim.h"

void DebugOnCPU() {

// 启用CPU模拟模式

SetCpuSimMode(true);

// 分配CPU内存

void* host_x = malloc(DATA_SIZE * sizeof(half));

void* host_y = malloc(DATA_SIZE * sizeof(half));

void* host_z = malloc(DATA_SIZE * sizeof(half));

// 初始化数据

InitializeData(host_x, DATA_SIZE);

InitializeData(host_y, DATA_SIZE);

// 在CPU上执行算子

VectorAddKernel kernel;

kernel.SetInputs(host_x, host_y);

kernel.SetOutputs(host_z);

kernel.ComputeOnCPU();

// 验证结果

ValidateResult(host_z, DATA_SIZE);

// 释放内存

free(host_x);

free(host_y);

free(host_z);

}

7.2 NPU验证

在CPU上调试通过后，需要在NPU上进行验证：

// NPU验证示例

void VerifyOnNPU() {

// 1. CPU上计算参考结果

std::vector<float> cpu_result;

ComputeOnCPU(input, cpu_result);

// 2. NPU上计算

std::vector<float> npu_result;

ComputeOnNPU(input, npu_result);

// 3. 比对结果

bool passed = CompareResults(cpu_result, npu_result, 1e-3f);

if (passed) {

std::cout << "NPU verification: PASS" << std::endl;

} else {

std::cout << "NPU verification: FAIL" << std::endl;

// 输出差异信息

PrintDiff(cpu_result, npu_result);

}

八、学习路径与资源

8.1 Ascend C学习路径

8.2 推荐学习资源

资源类型	名称	链接
官方文档	Ascend C算子开发指南	https://www.hiascend.com/document
在线课程	2025昇腾CANN训练营	https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252
代码仓库	MindSpeed	https://gitee.com/ascend/MindSpeed
模板库	CATLASS	https://gitcode.com/cann/catlass