昇腾CANN全面开源开放，让开发者第一次真正拥有了“定义算力”的权力。透过ops-nn仓库的代码，我们能窥见AIGC时代算子优化的核心逻辑。

1 CANN：连接AI框架与硬件的桥梁

CANN（Compute Architecture for Neural Networks）是华为推出的神经网络异构计算架构。它作为连接上层AI训练框架（如PyTorch、TensorFlow、MindSpore等）和底层AI芯片的桥梁，让开发者不用关心芯片细节就能调用底层算力。
在AIGC时代，模型复杂度爆炸式增长，算子优化成为提升性能的关键。CANN开源开放后，开发者获得了三种算子开发路径：

路径	适用场景	特点
Triton生态无缝接入	习惯GPU编程范式的开发者	Python语法，极低成本迁移
Ascend C	追求极致性能的系统级程序员	C/C++语法，直接调用NPU原子级能力
CATLASS算子模板库	快速开发GEMM类算子	基于模板，模块化组装

2 深入ops-nn：神经网络算子库的核心

ops-nn仓库（https://atomgit.com/cann/ops-nn）是CANN提供的神经网络类计算算子库，实现网络在NPU上加速计算。它包含了大量经过深度优化、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。
在AIGC场景下，ops-nn仓库尤其关注以下算子类型：

• Transformer算子：多头注意力、前馈网络、层归一化等核心组件
• 生成式模型算子：扩散模型、VAE、GAN等关键计算单元
• 融合算子：FlashAttention等跨层优化算子，减少显存访问

3 TIK算子开发：从理论到实践

TIK（Tensor Iterator Kernel）是CANN中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。

3.1 TIK开发完整流程

TIK算子开发遵循标准化的流程，下图展示了从原始输入到编译产物的关键步骤：

3.2 实战：实现一个简单的向量加法算子

下面我们通过实现一个向量加法算子来演示TIK开发的核心步骤。这个算子虽然简单，但包含了所有关键要素。

第一步：设置环境与创建TIK实例

from tbe import tik
import tbe.common.platform as tbe_platform
import numpy as np
# 设置目标机，指定昇腾AI处理器型号
tbe_platform.set_current_compile_soc_info("Ascend310P3")
# 构建TIK DSL容器
tik_instance = tik.Tik(disable_debug=False)

第二步：定义输入输出Tensor

所有计算都必须从GM（Global Memory）开始，GM是最大容量、带宽最低的一层存储（类似DRAM）。

# 定义输入输出Tensor(GM)
data_x = tik_instance.Tensor("float16", (1024,), scope=tik.scope_gm, name="data_x")
data_y = tik_instance.Tensor("float16", (1024,), scope=tik.scope_gm, name="data_y")
data_z = tik_instance.Tensor("float16", (1024,), scope=tik.scope_gm, name="data_z")

第三步：定义中间缓冲区

算子计算必须在UB（Unified Buffer）内进行，UB是TIK的核心，需要根据算子tile策略合理分配。

# 定义中间缓冲区(UB)
data_ub_x = tik_instance.Tensor("float16", (1024,), scope=tik.scope_ubuf, name="data_ub_x")
data_ub_y = tik_instance.Tensor("float16", (1024,), scope=tik.scope_ubuf, name="data_ub_y")

第四步：数据搬运(DMA)

DMA（Direct Memory Access）是耗时大户，也是TIK性能优化关键。

# 从GM搬运到UB
tik_instance.data_move(data_ub_x, data_x, 0, 1, 64, 0, 0)
tik_instance.data_move(data_ub_y, data_y, 0, 1, 64, 0, 0)

第五步：向量计算

调用向量计算指令，一个向量指令可以处理多个元素。

# 向量加法计算
tik_instance.vec_add(128, data_ub_x, data_ub_x, data_ub_y, 8, 8, 8)

第六步：数据写回与编译

# 从UB写回GM
tik_instance.data_move(data_z, data_ub_x, 0, 1, 64, 0, 0)
# 编译算子
tik_instance.BuildCCE(
    kernel_name="vector_add",
    inputs=[data_x, data_y],
    outputs=[data_z]
)

4 算子性能优化：从Tiling到流水线

在AIGC场景下，算子性能直接影响模型吞吐量。ops-nn仓库中的高性能算子通过多种优化技术实现极致性能。

4.1 Tiling策略优化

Tiling（数据分块）是算子优化的核心，它决定了数据如何在GM、UB和AI Core之间流转。一个高效的Tiling策略需要考虑：

因素	优化方向	效果
块大小	平衡计算与数据搬运	减少访存开销
重用策略	在UB内复用数据	降低GM访问频率
多核并行	合理分配工作负载	充分利用AI Core

# 高效Tiling策略示例（伪代码）
def compute_optimal_tiling(shape, ub_size, ai_core_count):
    # 计算每个AI Core处理的数据块
    blocks_per_core = ceil(shape / ai_core_count)
    
    # 确保每个块适应UB大小
    tile_size = min(blocks_per_core, ub_size / dtype_size)
    
    # 计算最终Tiling方案
    tiling = {
        'block_num': ai_core_count,
        'tile_size': tile_size,
        'tile_num': ceil(shape / tile_size)
    }
    
    return tiling

4.2 流水线并行优化

流水线技术可以隐藏数据搬运的延迟，提高AI Core利用率。下图展示了三阶段流水线的并行效果：

4.3 融合算子开发

对于AIGC模型，融合算子能显著减少显存访问和核函数启动开销。ops-nn仓库提供了大量融合算子实现，如FlashAttention等。
融合算子的核心思想是将多个连续的小算子合并为一个大的算子，在功能上等价，但在性能和内存占用上优于独立的小算子。

5 从TIK到Ascend C：更底层的控制

虽然TIK提供了强大的Python DSL，但为了追求极致性能，开发者可以选择更底层的Ascend C编程语言。
Ascend C采用C/C++语法风格，开放了算子底层资源管理接口。这意味着开发者不再受限于封装好的API，而是可以直接调用NPU的原子级能力，精确控制每一个时钟周期的行为和片上缓存管理。

5.1 核函数定义

// 使用函数类型限定符定义核函数
__global__ __aicore__ void vector_add_kernel(
    __gm__ float16* x, __gm__ float16* y, __gm__ float16* z, 
    uint32_t size
) {
    // 核函数实现
    uint32_t global_tid = GetBlockIdx() * GetBlockDim() + GetTid();
    
    if (global_tid < size) {
        z[global_tid] = x[global_tid] + y[global_tid];
    }
}

5.2 核函数调用

// 使用内核调用符<<<...>>>配置执行
extern "C" __global__ __aicore__ void vector_add_kernel(
    __gm__ float16* x, __gm__ float16* y, __gm__ float16* z, 
    uint32_t size
);
void vector_add_call(AscendStream stream, void** args) {
    // 获取参数
    float16* x = static_cast<float16*>(args[0]);
    float16* y = static_cast<float16*>(args[1]);
    float16* z = static_cast<float16*>(args[2]);
    uint32_t size = *static_cast<uint32_t*>(args[3]);
    
    // 计算block数和block dim
    uint32_t block_dim = 8;
    uint32_t block_num = (size + block_dim - 1) / block_dim;
    
    // 调用核函数
    vector_add_kernel<<<block_num, nullptr, stream>>>(x, y, z, size);
}

6 CATLASS：GEMM算子的模板化革命

对于AIGC中的矩阵乘法（GEMM）算子，CANN推出了CATLASS算子模板库。它采用分层模块化设计，通过将GEMM计算解耦为数据分块策略、计算单元配置等多个可灵活组合的功能组件，构建了一套支持快速搭建与组合的开发范式。

6.1 CATLASS分层设计

6.2 CATLASS使用示例

基于CATLASS算子模板库，开发者可以快速实现自定义GEMM算子。以下代码展示了如何三步完成QuantGroupedMatmul算子定制组装：

# 第一步：指定输入大小，申请设备空间
grouped_matmul = QuantGroupedMatmul()
grouped_matmul.set_input_shape(shape_x, shape_y)
grouped_matmul.set_workspace_size()
# 第二步：配置计算参数
grouped_matmul.set_block_dim(block_dim)
grouped_matmul.set_tile_size(tile_size)
# 第三步：组装并编译算子
kernel = grouped_matmul.assemble()
kernel.compile()

CATLASS算子模板库已经提供了高性能的Block和Tile层级代码模块50+，开发者可以通过复用已有模块快速拼装出自定义高性能算子。在算子样例中，Matmul算子的K轴优化实现开发周期从原先的2人周缩短至1人周；在MLA相关优化特性开发中，周期从8人周缩减至4人周。

7 性能调优实战：从理论到实测

基于ops-nn仓库的算子实现，我们可以总结出一套系统的性能调优方法论。

7.1 性能分析工具

CANN提供了丰富的性能分析工具，帮助开发者定位性能瓶颈：

工具	功能	适用场景
msopst	算子ST测试工具	功能验证与性能基准测试
Profiling	运行时性能分析	定位热点函数和瓶颈
MindStudio	全流程可视化工具	算子调试与性能可视化

7.2 调优策略与效果

基于ops-nn仓库的实践，以下是有效的调优策略和预期效果：

1. Tiling优化：通过合理的分块策略，减少数据搬运开销，预期提升25%
2. 流水线并行：隐藏数据搬运延迟，提高AI Core利用率，预期再提升20%
3. 融合算子：减少核函数启动和显存访问开销，预期再提升25%
4. 汇编优化：针对特定硬件指令集优化，预期再提升25%

8 总结与展望

透过CANN ops-nn仓库的代码，我们可以看到AIGC时代算子开发的深度和广度。从TIK的Python DSL到Ascend C的底层控制，再到CATLASS的模板化组装，CANN为开发者提供了全方位的算子开发路径。
随着CANN的开源开放，开发者第一次真正拥有了“定义算力”的权力。这不仅降低了AIGC模型部署的门槛，更重要的是，它让开发者能够根据应用需求定制化优化算子，充分发挥昇腾硬件的计算潜力。
未来，随着AIGC技术的持续演进，算子优化将更加注重：

• 动态形状支持：适应可变输入尺寸的模型
• 混合精度计算：结合FP16与INT8量化，平衡精度与性能
• 自动化调优：基于机器学习技术的算子性能自动优化

💡 参与社区：昇腾CANN算子共建仓已经正式上线Gitee社区，这是国内首个面向昇腾开发者的算子共建平台。开发者可以零门槛学习算子源码，分享优化成果，参与社区共建。
cann组织链接：https://atomgit.com/cann
ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn