深入华为CANN算子编程范式：矢量、矩阵与融合算子的实现

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深入华为CANN算子编程范式：矢量、矩阵与融合算子的实现

在AI算子开发的世界里，高性能计算离不开底层硬件与软件的深度协同。华为Ascend系列AI处理器及其CANN（Compute Architecture for Neural Networks）框架，为算子开发提供了强大的异构计算支持。而理解其典型编程范式，是实现高效算子的关键。本篇文章将从流水线并行思想出发，详细剖析矢量算子、矩阵算子以及融合算子的实现方式。

在这里插入图片描述

一、Ascend C的流水线式编程范式

在Ascend C编程中，算子核函数的执行并非单线程线性操作，而是基于**流水线并行（Pipeline Parallelism）**的思想进行设计。其核心理念是：

将算子执行过程划分为多个阶段任务（Task）。
多个执行单元异步并行地处理不同阶段的任务，每个执行单元只关注特定操作。
任务之间通过队列（TQue）进行数据传递和同步。
统一的资源管理模块（TPipe）负责管理内存、事件及临时变量。

可以把它类比为生产流水线：工人各司其职，前工序完成后将半成品交给后工序，流水线整体并行而高效。

流水线并行的优势在于，对于不同的数据片段（Data Chunk），各阶段任务可以同时进行，从而充分利用AI Core的计算资源，显著提升算子性能。

二、矢量编程范式

矢量算子通常针对一维数据进行批量计算，其典型实现流程可分为三个阶段：

CopyIn：将数据从Global Memory搬运到Local Memory，通常对应逻辑位置 VECIN。
Compute：从Local Memory读取数据，执行矢量计算操作，结果存放在 VECCALC 或 VECOUT。
CopyOut：将计算结果搬运回Global Memory。

1. 数据流与逻辑位置

Ascend C引入了TPosition概念，用于抽象物理内存层级，屏蔽硬件差异。常用逻辑位置包括：

VECIN：矢量计算输入数据。
VECCALC：临时变量存放位置。
VECOUT：矢量计算输出数据。

通过TPosition，开发者无需关心L1/L0/Unified Buffer的物理映射关系，只需按照逻辑位置定义数据流即可。

2. 流程示意

典型的矢量算子实现伪代码如下：

AscendC::TPipe pipe;
AscendC::TQue<AscendC::TPosition::VecIn, 1> queIn;
AscendC::TQue<AscendC::TPosition::VecOut, 1> queOut;

// 初始化双缓冲队列
pipe.InitBuffer(queIn, 2, 1024);
pipe.InitBuffer(queOut, 2, 1024);

for-loop {
    // CopyIn
    auto tensor = queIn.AllocTensor<half>();
    AscendC::DataCopy(tensor, gm, 1024);
    queIn.EnQue(tensor);

    // Compute
    auto tensorIn = queIn.DeQue<half>();
    auto tensorOut = queOut.AllocTensor<half>();
    AscendC::Abs(tensorOut, tensorIn, 1024);
    queIn.FreeTensor(tensorIn);
    queOut.EnQue(tensorOut);

    // CopyOut
    auto result = queOut.DeQue<half>();
    AscendC::DataCopy(gmOut, result, 1024);
    queOut.FreeTensor(result);
}

通过这种方式，不同阶段的任务可以对不同数据片段并行执行，实现流水线并行，从而提高算子吞吐量。

三、矩阵编程范式（Cube计算）

矩阵算子通常涉及二维或高维数据，计算复杂度更高。Ascend C引入了Cube计算的概念，将矩阵操作划分为多个逻辑位置：

A1/B1/C1：存放原始矩阵或Bias的L1 Buffer。
A2/B2/C2：存放分块矩阵的小块数据（适配L0/L0C Buffer）。
CO1/CO2：存放计算结果的逻辑位置。
VECIN/VECCALC/VECOUT：支持矢量计算的逻辑位置。

1. 高阶API封装

矩阵算子通常由Matmul高阶API封装，实现CopyIn、Compute、CopyOut流程：

Matmul<aType, bType, cType, biasType> mm;
REGIST_MATMUL_OBJ(&pipe, GetSysWorkSpacePtr(), mm, &tiling);

// CopyIn
mm.SetTensorA(gm_a);
mm.SetTensorB(gm_b);
mm.SetBias(gm_bias);

// Compute
while (mm.Iterate()) {
    // CopyOut
    mm.GetTensorC(gm_c);
}

// 结束
mm.End();

通过高阶API，开发者无需手动管理分块、缓冲和流水线操作，大大简化矩阵算子的实现难度。

四、融合算子编程范式

融合算子是指同时包含Cube和Vector计算的算子。例如在深度学习模型中，矩阵乘法后可能紧接着进行激活函数计算。Ascend C提供了融合算子的编程范式，使开发者可以顺畅地表达混合数据流。

1. 数据流设计

以典型Cube+Vector算子为例，数据流如下：

Cube输出 -> Vector输入（CO2 -> VECIN）
Vector输出 -> Cube输入（VECOUT -> A1/B1 -> A2/B2）

2. 编程示例

融合算子伪代码如下：

template<typename aType, typename bType, typename cType, typename biasType>
__aicore__ inline void MatmulLeakyKernel::Process() {
    REGIST_MATMUL_OBJ(&pipe, GetSysWorkSpacePtr(), matmulObj);
    matmulObj.Init(&tiling);
    matmulObj.SetTensorA(aGlobal);
    matmulObj.SetTensorB(bGlobal);
    matmulObj.SetBias(biasGlobal);

    while (matmulObj.template Iterate<true>()) {
        auto reluOutLocal = reluOutQueue_.AllocTensor<cType>();
        matmulObj.template GetTensorC<true>(reluOutLocal, false, true);
        AscendC::LeakyRelu(reluOutLocal, reluOutLocal, alpha, tiling.baseM * tiling.baseN);
        reluOutQueue_.EnQue(reluOutLocal);

        reluOutQueue_.DeQue<cType>();
        AscendC::DataCopy(cGlobal[startOffset], reluOutLocal, copyParam);
        reluOutQueue_.FreeTensor(reluOutLocal);
    }

    matmulObj.End();
}