OpenPPL NN RISC-V架构自定义算子开发指南-优快云博客

OpenPPL NN RISC-V架构自定义算子开发指南

概述

在深度学习推理框架中，自定义算子的开发是扩展框架功能的重要手段。本文将详细介绍如何在OpenPPL NN项目的RISC-V架构上添加自定义算子。通过本文，开发者可以了解从算子定义到实现的全流程，掌握在RISC-V架构上扩展深度学习算子的关键技术。

自定义算子开发流程

在OpenPPL NN的RISC-V架构上添加自定义算子主要分为四个步骤：

算子参数定义与解析
算子定义实现
算子调用接口开发
核心计算函数实现

1. 算子参数定义与解析

算子参数定义与解析是算子开发的第一步，需要定义算子所需的参数结构体，并实现参数的解析逻辑。这部分内容与其他架构类似，开发者可以参考X86架构的实现方式。

2. 算子定义实现

2.1 创建算子定义类

在ppl.nn/src/ppl/nn/engines/riscv/optimizer/ops/onnx目录下创建算子定义文件，包括头文件(<opname>_op.h)和实现文件(<opname>_op.cc)。

以Clip算子为例，其定义类结构如下：

class ClipOp final : public RiscvOptKernel {
public:
    ClipOp(const ir::Node* node) : RiscvOptKernel(node) {}
    ppl::common::RetCode Init(const OptKernelOptions& options) override;
    KernelImpl* CreateKernelImpl() const override;
    ppl::common::RetCode SelectFormat(const InputOutputInfo& info,
                                      std::vector<ppl::common::dataformat_t>* selected_input_formats,
                                      std::vector<ppl::common::dataformat_t>* selected_output_formats) override;
    ppl::common::RetCode SelectDataType(const InputOutputInfo& info,
                                        std::vector<ppl::common::datatype_t>* selected_input_data_types,
                                        std::vector<ppl::common::datatype_t>* selected_output_data_types) override;
};

2.2 维度计算函数注册

维度计算函数负责根据输入张量的维度推断输出张量的维度。在Init函数中，开发者需要将维度计算函数注册到infer_dims_func_成员变量中。

OpenPPL NN提供了默认的维度计算函数GenericInferDims，对于简单的算子可以直接使用。对于需要特殊维度计算的算子，开发者可以自定义lambda表达式实现计算逻辑。

2.3 数据类型选择函数

RISC-V架构支持混合精度计算，因此需要实现SelectDataType函数来选择合适的数据类型。该函数根据输入数据类型和算子支持的类型，确定输出数据类型。

RetCode ClipOp::SelectDataType(const InputOutputInfo& info,
                               std::vector<datatype_t>* selected_input_data_types,
                               std::vector<datatype_t>* selected_output_data_types) {
    if (DATATYPE_FLOAT16 == selected_input_data_types->at(0)) {
        selected_output_data_types->at(0) = DATATYPE_FLOAT16;
    } else if (DATATYPE_FLOAT32 == selected_input_data_types->at(0)) {
        selected_output_data_types->at(0) = DATATYPE_FLOAT32;
    }
    return RC_SUCCESS;
}

2.4 数据排布选择函数

RISC-V架构支持多种数据排布格式，包括NDARRAY、N4CX和N8CX。SelectFormat函数负责选择最适合当前算子的数据排布。

RetCode ClipOp::SelectFormat(const InputOutputInfo& info, 
                            vector<dataformat_t>* selected_input_formats,
                            vector<dataformat_t>* selected_output_formats) {
    if (DATAFORMAT_N8CX == selected_input_formats->at(0)) {
        selected_output_formats->at(0) = DATAFORMAT_N8CX;
    } else if(DATAFORMAT_N4CX == selected_input_formats->at(0)) {
        selected_output_formats->at(0) = DATAFORMAT_N4CX;
    }
    return RC_SUCCESS;
}

2.5 创建Kernel实现

CreateKernelImpl函数负责创建算子调用接口。根据算子是否需要参数，可以使用以下两种方式：

// 无参数算子
KernelImpl* TestOp::CreateKernelImpl() const {
    return CreateKernelImplWithoutParam<TestKernel>();
}

// 有参数算子
KernelImpl* TestOp::CreateKernelImpl() const {
    return CreateKernelImplWithParam<TestKernel>(param_.get());
}

2.6 算子注册

完成算子定义后，需要在OptKernelCreatorManager中注册算子：

REGISTER_OPT_KERNEL_CREATOR("", "Test", 7, 11, TestOp);

参数说明：

第一个参数：算子域(domain)
第二个参数：算子类型(op_type)
第三、四个参数：支持的opset范围
第五个参数：算子定义类名

3. 算子调用接口实现

在ppl.nn/src/ppl/nn/engines/riscv/kernels/onnx目录下创建算子调用接口文件。

基本结构如下：

class ClipKernel : public RiscvKernel {
public:
    ClipKernel(const ir::Node* node) : RiscvKernel(node) {}

private:
    ppl::common::RetCode DoExecute(KernelExecContext*) override;
    bool CanDoExecute(const KernelExecContext&) const override;
};

DoExecute函数是核心实现，负责调用具体的计算函数并将结果写入输出张量。CanDoExecute函数用于在执行前检查条件是否满足。

4. 核心计算函数实现

4.1 函数声明

建议将kernel函数声明放在ppl.nn/src/ppl/nn/engines/riscv/impls/include/ppl/kernel/riscv目录下，按数据类型组织：

<data_type>/<opname>.h

4.2 函数实现

实现文件建议放在ppl.nn/src/ppl/nn/engines/riscv/impls/src/ppl/kernel/riscv目录下：

<data_type>/<opname>/<opname>_<data_type>.cpp

由于kernel函数与框架耦合度低，开发者可以根据算子特点自由组织代码结构。建议考虑以下因素：

数据排布处理
向量化优化
内存访问优化
RISC-V特定指令集利用

开发建议

性能优化：充分利用RISC-V的向量扩展指令集(RVV)来提升计算性能
内存优化：注意数据排布对内存访问效率的影响
精度处理：合理处理不同数据类型的计算精度
边界条件：充分考虑各种边界条件的处理
测试验证：开发完成后进行充分的单元测试和性能测试

通过本文的指导，开发者可以系统地完成OpenPPL NN在RISC-V架构上的自定义算子开发工作，为深度学习推理在RISC-V平台上的应用扩展提供支持。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考