如何调用Ascend C算子

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。使用Ascend C,开发者可以基于昇腾AI硬件高效实现自定义的创新算法。

本文重点介绍基于Ascend C算子编程语言完成自定义算子的开发和部署后,如何调用自定义算子验证算子功能。

三种常见的算子调用方式

目前,Ascend C算子有三种常见的调用方式:

  • Kernel直调:完成算子核函数开发和Tiling实现后,可基于内核调用符方式进行完成算子的调用,用来快速验证算法逻辑。
  • 单算子调用:相比于Kernel直调,单算子调用是一种较为标准的调用方式。开发者在完成所有算子交付件开发、编译部署之后,一般通过单算子调用方式验证单算子功能以满足交付条件,包括两种调用方式:
  • 单算子API执行:基于C语言的API执行算子,直接调用单算子API接口,无需提供单算子描述文件进行离线模型的转换。
  • 单算子模型执行:基于图IR执行算子,先编译算子(例如,使用ATC工具将Ascend IR定义的单算子描述文件编译成算子om模型文件),再调用AscendCL接口加载算子模型,最后调用AscendCL接口执行算子。
  • 在PyTorch、ONNX、TensorFlow等三方框架中调用算子:需要完成框架适配开发,即可从第三方框架实现算子调用。

当然,除了可以调用自定义算子进行功能验证外,开发者也可以通过单算子调用方式直接调用昇腾算子库中预制的算子,使用昇腾算力。

通过单算子API执行方式调用算子

通过单算子API执行方式调用算子,是算子交付阶段最重要的一种调用方式,也是Ascend C算子开发人员必须掌握的算子调用手段,下面做重点讲解。开发者若想了解其他方式,可以移至文末查阅“Ascend C一站式学习资源”[1]。

Ascend C算子开发并编译部署完成后,会在算子包安装目录下的op_api目录下会自动生成单算子API,以默认安装场景为例,单算子调用的头文件.h和动态库libcust_opapi.so所在的目录结构为:

├── opp    //算子库目录 
│   ├── vendors     //自定义算子所在目录 
│       ├── config.ini 
│       └── vendor_name1   // 存储对应厂商部署的自定义算子,此名字为编译自定义算子安装包时配置的vendor_name,若未配置,默认值为customize 
│           ├── op_api 
│           │   ├── include 
│           │   │  └── aclnn_xx.h 
│           │   └── lib 
│           │       └── libcust_opapi.so 
...

aclnn_xx.h中的算子API形式一般定义为“两段式接口”,形如:

aclnnStatus aclnnXxxGetWorkspaceSize(const aclTensor *src, ..., aclTensor *out, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor **execu
### Ascend C 算子开发入门指南 Ascend C 是华为昇腾AI处理器的编程模型之一,专门用于高效地开发算子(Operator),从而加速深度学习模型的推理和训练过程。对于初学者来说,理解Ascend C算子开发的基本概念、开发流程以及环境搭建是关键步骤。 #### 一、算子的基本概念 在人工智能领域,算子(Operator)是构建神经网络的基础单元。它通常表示一个数学运算,例如加法、乘法、卷积等。每个算子都有明确的输入输出定义,并且能够在特定的数据结构(如Tensor)上执行。 - **Tensor** 是多维数组,用于表示数据。例如,一个形状为 (8, 2048) 的Tensor可以表示批量大小为8、每个样本有2048个特征的数据。 - **Format** 指定了Tensor在内存中的存储方式,例如ND(N-Dimensional)、NHWC(Batch, Height, Width, Channel)等。 - **Axis** 表示Tensor的各个维度,通常用于操作特定维度上的数据。 #### 二、Ascend C 算子开发流程 Ascend C 的算子开发流程主要包括以下几个步骤: 1. **算子分析**:明确算子的数学表达式、输入输出格式、数据类型、形状(shape)等。例如,Add算子的数学表达式为 `z = x + y`,输入输出均为 `float16` 类型,支持的shape为 `(8, 2048)`,format为ND[^4]。 2. **核函数实现**:编写核函数(Kernel Function),即在昇腾AI处理器上执行的计算逻辑。例如,Add算子的核函数可以命名为 `add_custom`,参数为 `x`, `y`, `z`,分别对应输入和输出的内存地址。 3. **环境搭建与依赖配置**:在CPU上部署开发环境,包括配置环境变量、安装依赖包、安装开发套件包等。确保所有配置正确后,可以通过下载的samples代码包进行测试[^3]。 4. **调试与优化**:使用调试工具检查算子的正确性,并进行性能优化。 5. **CPU/NPU验证**:在CPU和NPU上分别验证算子的功能和性能,确保其在昇腾AI硬件上的正确执行。 #### 三、Ascend C 开发环境搭建 为了进行Ascend C算子开发,首先需要搭建开发环境: - **准备工作**:确保系统满足硬件和软件要求。 - **配置环境变量**:设置必要的环境变量,如 `ASCEND_HOME`。 - **安装依赖包**:通过pip安装所需的Python库和工具。 - **安装开发套件**:安装Ascend C开发套件,包括编译器和运行时支持。 - **验证安装**:下载并运行示例代码包,测试算子是否能够正常运行[^3]。 #### 四、示例:Add算子的实现 以下是一个简单的Add算子Ascend C实现示例: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include "ascend_c.h" // 定义核函数 void add_custom(const float16 *x, const float16 *y, float16 *z, int size) { for (int i = 0; i < size; i++) { z[i] = x[i] + y[i]; } } int main() { int size = 8 * 2048; float16 *x = (float16 *)malloc(size * sizeof(float16)); float16 *y = (float16 *)malloc(size * sizeof(float16)); float16 *z = (float16 *)malloc(size * sizeof(float16)); // 初始化输入数据 for (int i = 0; i < size; i++) { x[i] = (float16)i; y[i] = (float16)(i * 2); } // 调用核函数 add_custom(x, y, z, size); // 打印结果 for (int i = 0; i < 10; i++) { printf("z[%d] = %f\n", i, (float)z[i]); } // 释放内存 free(x); free(y); free(z); return 0; } ``` #### 五、算子开发的挑战 - **性能优化**:如何在昇腾AI处理器上最大化算子的计算效率是一个挑战。 - **调试复杂性**:由于涉及硬件加速,调试过程中可能会遇到与内存访问、线程调度相关的问题。 - **兼容性问题**:确保算子能够在不同的硬件平台和软件版本上正常运行。
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