TT-NN算子文档示例库：基于TT-Metalium的代码示例集合
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ttm/tt-metal 一、算子库概述
TT-NN（Tensor Tensors Neural Network）算子库是基于TT-Metalium底层内核编程模型构建的高性能神经网络算子集合，提供了从基础数学运算到复杂神经网络层的完整实现。该库通过统一的API设计，支持在TT-Metalium架构上高效执行各类深度学习任务，核心代码位于ttnn/ttnn/operations目录下。
算子库采用模块化设计，包含15+核心算子模块，覆盖：
- 基础运算：unary.py（一元运算）、binary.py（二元运算）
- 神经网络层：conv2d.py（卷积）、matmul.py（矩阵乘法）
- 高级功能：transformer.py（Transformer相关操作）、normalization.py（归一化）
二、快速上手示例
以下示例展示了如何在TT-Metalium设备上执行基本算子运算，完整代码可参考ttnn/examples/usage/run_op_on_device.py：
import torch
import ttnn
# 初始化设备
device_id = 0
device = ttnn.open_device(device_id=device_id)
# 创建输入数据并转换为TT-NN张量
torch_input_tensor = torch.rand(2, 4, dtype=torch.float32)
input_tensor = ttnn.from_torch(
torch_input_tensor,
dtype=ttnn.bfloat16,
layout=ttnn.TILE_LAYOUT,
device=device
)
# 执行算子运算（指数函数）
output_tensor = ttnn.exp(input_tensor)
# 结果转换回PyTorch张量
torch_output_tensor = ttnn.to_torch(output_tensor)
# 清理设备资源
ttnn.close_device(device)
核心步骤解析：
- 设备管理：通过
ttnn.open_device()和ttnn.close_device()管理硬件资源 - 数据转换：使用
ttnn.from_torch()和ttnn.to_torch()实现与PyTorch张量的双向转换 - 算子调用：直接通过
ttnn.<operator>()接口调用算子，如ttnn.exp()
三、关键算子模块详解
3.1 矩阵乘法（MatMul）
矩阵乘法是深度学习的核心运算，matmul.py提供了优化实现：
def matmul(
input_tensor_a: ttnn.Tensor,
input_tensor_b: ttnn.Tensor,
*,
transpose_a: bool = False,
transpose_b: bool = False,
memory_config: ttnn.MemoryConfig = ttnn.DRAM_MEMORY_CONFIG,
dtype: Optional[ttnn.DataType] = None,
core_grid: Optional[ttnn.CoreGrid] = None,
program_config: Optional[MatmulProgramConfig] = None,
activation: Optional[str] = None,
compute_kernel_config: Optional[ttnn.DeviceComputeKernelConfig] = None,
) -> ttnn.Tensor
特性：
- 支持矩阵转置（transpose_a/transpose_b）
- 可配置内存布局（memory_config）和数据类型（dtype）
- 内置激活函数融合（activation参数）
- 支持多核心网格并行计算（core_grid）
3.2 二维卷积（Conv2D）
卷积层实现位于conv2d.py，支持多种卷积配置：
def conv2d(
*,
input_tensor: ttnn.Tensor,
weight_tensor: ttnn.Tensor,
device: ttnn.Device,
in_channels: int,
out_channels: int,
batch_size: int,
input_height: int,
input_width: int,
kernel_size: Union[int, Tuple[int, int]],
stride: Union[int, Tuple[int, int]],
padding: Union[int, Tuple[int, int]],
dilation: Union[int, Tuple[int, int]] = (1, 1),
groups: int = 1,
bias_tensor: ttnn.Tensor = None,
conv_config: Conv2dConfig = None,
debug=False,
) -> Tuple[ttnn.Tensor, int, int, ttnn.Tensor, ttnn.Tensor]
关键参数：
- kernel_size：卷积核大小（支持整数或元组）
- stride：步长（控制输出特征图尺寸）
- padding：填充方式（保持边界信息）
- groups：分组卷积参数（用于模型压缩）
3.3 Transformer相关操作
transformer.py提供了Transformer架构必需的核心操作，包括多头注意力和 rotary positional embedding：
def apply_rotary_pos_emb(x, cos_cached, sin_cached, token_idx=0)
该函数实现了旋转位置编码，是Transformer模型处理序列数据的关键技术，通过预计算的cos/sin缓存加速运算。
四、设备交互与性能优化
4.1 内存配置
TT-NN支持多级存储配置，通过MemoryConfig控制数据存放位置：
ttnn.DRAM_MEMORY_CONFIG：主存配置（大容量，低带宽）ttnn.L1_MEMORY_CONFIG：一级缓存（小容量，高带宽）
示例配置：
# 创建L1内存配置
l1_config = ttnn.MemoryConfig(
buffer_type=ttnn.BufferType.L1,
atomic_ops=True
)
# 使用L1内存执行矩阵乘法
result = ttnn.matmul(a, b, memory_config=l1_config)
4.2 核心网格配置
通过core_grid参数可实现算子的多核心并行计算，例如在4x4核心网格上执行矩阵乘法：
# 定义4x4核心网格
core_grid = ttnn.CoreGrid(
x=4, # 水平方向核心数
y=4 # 垂直方向核心数
)
# 在指定核心网格上执行运算
result = ttnn.matmul(a, b, core_grid=core_grid)
五、扩展与贡献
5.1 算子开发规范
开发新算子需遵循项目最佳实践，详见best_practices.md。核心要求：
- 实现
_golden_function用于结果验证 - 提供完整的参数检查与错误处理
- 添加单元测试至tests/ttnn/unit_tests
5.2 社区资源
- 官方文档：METALIUM_GUIDE.md
- 贡献指南：CONTRIBUTING.md
- 示例程序：ttnn/examples（包含BERT、ResNet等模型实现）
六、总结与展望
TT-NN算子库通过与TT-Metalium底层架构的深度整合，提供了高性能的神经网络计算能力。目前已支持CV、NLP等多个领域的主流模型，未来将持续优化：
- 更多算子支持（如扩散模型相关操作）
- 自动混合精度训练
- 动态形状支持
建议开发者通过ttnn/tutorials目录下的Jupyter教程（如003.ipynb）深入学习算子使用技巧。
提示：所有代码示例均基于最新稳定版TT-Metalium，使用前请参考INSTALLING.md完成环境配置。仓库地址：https://gitcode.com/GitHub_Trending/ttm/tt-metal
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
