发帖
雷达卡
作为一名在AI算法优化领域深耕五年的开发者，最近被昇腾CANN的算子开发能力深深吸引。大约半年前，我接手了一个大型企业的Transformer模型推理优化项目，主要任务是通过定制GEMM类算子来提高矩阵乘法的效率——这无疑是一项艰巨的任务。起初，我没有使用任何辅助工具，仅凭昇腾NPU的硬件手册，花费了三周时间研究从指令集编码到数据布局的每一个细节。然而，编写的代码在实际运行中问题频出：有时在大规模数据场景下发生溢出，有时吞吐量仅能达到预期的60%。尽管反复调试了一周，但问题依然没有得到解决，甚至一度考虑重头再来。直到我在昇腾社区浏览时，偶然看到了CATLASS算子模板库的升级公告，尝试了一下，没想到这一工具的升级版本竟直接开启了算子开发的新篇章——这次升级值得与大家分享，特别是那些和我一样曾经遇到过类似难题的开发者们，或许能够因此避免许多不必要的麻烦。
一、吐槽时间：过去在GEMM算子开发中遇到的种种挑战
对于从事AI算法工作的人员来说，GEMM矩阵乘法作为Transformer架构的核心计算模块，其性能直接影响到模型的推理速度。然而，在定制开发方面，这确实是一个让人头疼的问题：
- 技术门槛极高：直接基于NPU硬件编写算子，就像“裸写”指令，不仅需要熟悉昇腾的Tile指令集和Vector指令集，还要了解数据在全局内存、局部内存及寄存器之间的传输逻辑，同时确保多核并行的负载平衡。相关技术文档多达三套，总计上千页，初学者编写的代码常常出现“逻辑无误但无法运行”的情况，后来才发现是由于寄存器分配冲突所致，这类底层问题的排查比编写代码更为耗时。
- 开发周期异常漫长：此前，在进行一次混合精度计算（MLA）相关的GEMM优化项目时，我们八人组成的团队耗费了两周时间才取得成果。期间因业务需求突然变化，原本适配[128,128]尺寸的代码需要兼容[64,256]等更多规格，仅数据分块逻辑的修改就经历了三次返工，每晚加班至深夜进行性能调试，最终产出的算子仍比行业标准慢了15%，令人倍感沮丧。
- 难以满足定制化需求：不同的应用场景对算子的要求差异巨大，例如自动驾驶场景需要支持INT8精度以加快处理速度，而医疗影像分析则要求FP16精度以确保诊断的准确性。预设的算子无法全面覆盖这些特定需求，自行修改开源算子又担心破坏原有的优化逻辑，导致“改动一处，影响全局”，性能反而下降。
直到在昇腾社区的“算子开发专区”发现CATLASS算子模板库V3.0的更新通知，其中提到“支持GEMM类算子的快速定制，开发效率提升60%”。出于尝试的心态，我下载了模板库及其配套的开发工具链，仅用半天时间阅读入门指南，当天便解决了困扰一周的问题——这次工具的升级确实非常实用。
二、CANN算子开发的“惊喜时刻”：亮点纷呈
使用后我才意识到，CANN此次升级完全是为了应对开发者面临的挑战，尤其是CATLASS模板库的设计，每一个细节都紧密贴合实际开发需求。加上配套的Ascend C开发环境、算子编译工具链以及性能分析工具，形成了一套完整的解决方案，从开发到部署的全过程得到了有力的支持，再也不必四处寻找合适的工具了。
1. 模块化分层设计：像组装积木一样构建算子
CATLASS最大的特点是对复杂的GEMM计算过程进行了精细的分层拆解，具体分为Device、Kernel、Block、Tile和Basic五个层次，每个层次都有明确的功能划分，开发者可以根据需要选择和修改，无需从头开始构建整个计算流程。以下是各层次的具体功能介绍：
- Device层：负责主机端与设备端的通信，包括算子的初始化、参数传递、内存分配与释放等，相当于算子的“指挥中心”，开发者只需调用预设接口即可完成基本设置。
- Kernel层：管理NPU的多核并行机制，自动实现任务的多核分配与负载均衡，避免手动编写多核调度代码，防止“部分核心过载，部分核心闲置”的现象。
- Block层：封装了完整的计算流程框架，涵盖了数据读取、计算执行、结果存储等关键步骤，提供了一系列经过优化的基础计算模式，如GEMM和Conv，可以直接利用。
- Tile层：负责制定具体的数据分片策略，依据输入形状和硬件特性将数据划分为适合计算的小块，这是定制化开发中最频繁修改的部分。
- Basic层：最低级别的计算单元，封装了昇腾NPU的原始指令，经过华为硬件团队的深入优化，确保了性能和稳定性的双重保障，开发者无需直接操作硬件指令。
最近一次我在优化Matmul操作符的K轴时的经历就是一个很好的例子。当时的应用场景中，输入矩阵的K维度通常超过1024，而原有的操作符K轴分块大小为64，导致数据传输过于频繁，严重影响了运行效率。通过CATLASS的帮助，我直接利用了其Block级别的GEMM计算框架，仅在Tile级别调整了K轴的分块大小，从64增加到了128，并且通过预先设置的接口激活了本地内存缓存优化功能。整个开发周期缩短至一周，而在过去这至少需要两周的时间，而且性能提高了22%。下面分享一段核心代码示例，以便大家更直观地理解这种‘复用+定制’的开发方式：
# 1. 引入CATLASS预置的GEMM Block模块头文件
#include "catlass/gemm/block/gemm_block_f16f16f16.h"
#include "catlass/utils/memory_utils.h"
// 2. 自定义Tile层的K轴分块策略（核心修改部分，仅需调整K值）
template <typename TileShape>
struct CustomTileStrategy {
// 原默认K轴分块为64，根据业务场景调整为128，减少数据搬运次数
static constexpr int32_t K = 128;
// 复用预置的M/N维度分块（已适配硬件特性）
static constexpr int32_t M = TileShape::M;
static constexpr int32_t N = TileShape::N;
// 3. 绑定Basic层的高性能计算单元（直接复用优化后的指令）
using ComputeUnit = catlass::gemm::basic::GemmBasicF16F16F16<M, N, K>;
// 开启Local Memory缓存，提升数据访问速度
static constexpr bool EnableL2Cache = true;
};
// 4. Device层调用：组装算子并执行
extern "C" __global__ void MatmulKOptKernel(const half* a, const half* b, half* c,
int32_t m, int32_t n, int32_t k) {
// 配置算子参数
catlass::GemmParam param;
param.a = a;
param.b = b;
param.c = c;
param.m = m;
param.n = n;
param.k = k;
// 绑定自定义Tile策略，调用Block层预置模块执行计算
using GemmBlock = catlass::gemm::block::GemmBlockF16F16F16<CustomTileStrategy>;
GemmBlock::Compute(param);
}
// Host侧接口，供上层调用
void MatmulKOpt(const half* a, const half* b, half* c, int32_t m, int32_t n, int32_t k) {
// 计算网格和块大小（CATLASS工具自动计算，无需手动配置）
dim3 grid = catlass::gemm::GetGridSize(m, n);
dim3 block = catlass::gemm::GetBlockSize();
// 启动Kernel
MatmulKOptKernel<<<grid, block>>>(a, b, c, m, n, k);
}从上述代码可以看出，大约90%的核心逻辑来源于CATLASS的预设模块，我只需通过自定义Tile策略即可完成性能优化。这种方式不仅提高了代码的可读性和可维护性，未来调整分块参数也变得更加便捷。
# 1. 复用Block层预置的GEMM计算模块
#include "catlass/gemm/block/gemm_block_f16f16f16.h"
// 2. 自定义Tile层K轴分块策略（核心修改部分）
template <typename TileShape>
struct CustomTileK {
// 原分块K=64，根据业务场景调整为128，提升并行效率
static constexpr int32_t K = 128;
// 复用预置的M/N维度分块
static constexpr int32_t M = TileShape::M;
static constexpr int32_t N = TileShape::N;
// 3. 绑定基础计算单元（直接复用Basic层指令）
using ComputeUnit = catlass::gemm::basic::GemmBasicF16F16F16<M, N, K>;
};
// 4. 组装算子（Device层调用）
void MatmulKOpt(const half* a, const half* b, half* c, int32_t m, int32_t n, int32_t k) {
// 配置算子参数，指定自定义Tile策略
catlass::GemmParam param;
param.a = a;
param.b = b;
param.c = c;
param.m = m;
param.n = n;
param.k = k;
// 调用预置Block模块，传入自定义Tile策略
using GemmBlock = catlass::gemm::block::GemmBlockF16F16F16<CustomTileK>;
GemmBlock::Compute(param);
}50+组件自由组合，灵活性极高
CATLASS模板库内含超过50个由华为硬件团队深度优化的基本组件，覆盖了数据转换、精度适配及计算加速等多种应用场景，允许开发者根据实际需求自由组合这些组件。对于较为简单的场景，可以直接应用模板库提供的现成解决方案，例如普通的FP16精度Matmul操作符，只需调用预设接口，30分钟内即可完成开发；而对于复杂的场景，则可通过更换组件来满足特定需求，无需重新构建整个操作符。上个月，我帮助一位从事自动驾驶项目的朋友定制了一个特殊的GEMM操作符，具体要求是“INT8精度输入、FP16精度计算、INT8精度输出”，并且需要支持动态形状。利用CATLASS，我仅需将Tile层的计算单元替换为“Int8ToFp16”、“Fp16Gemm”和“Fp16ToInt8”的组合模块，其他如多核调度和内存管理模块则完全复用，整个开发过程仅耗时两天。测试表明，该定制操作符在自动驾驶车辆的激光雷达点云处理中，吞吐量比通用操作符高出35%，在定制形状下的性能也比行业标准提升了8%，朋友对此赞不绝口。
全程支持Ascend C，入门毫无障碍
令开发者最为兴奋的一点是，CANN的操作符开发全过程支持Ascend C语言。由于Ascend C是基于C/C++扩展而来，与我们的日常编程习惯完全契合，因此几乎不需要额外的学习成本。从操作符开发的整体流程来看，每个阶段都有明确的指导和支持工具：
- 第一步：操作符分析 - 利用昇腾的性能分析工具，可以自动识别现有操作符的性能瓶颈，无论是数据传输时间过长还是计算效率低下，都能直接定位到需要优化的具体层级，避免盲目调试。
- 第二步：核函数开发 - 基于CATLASS模板库编写代码，集成开发环境（如VS Code配合Ascend插件）将提供语法建议、错误检测等功能，甚至能够自动填充预设模块的接口，显著提高编码效率。
- 第三步：编译构建 - 使用CANN提供的ascend-clang++编译工具，可以一键完成编译和链接。该工具会自动适应目标NPU的硬件版本，生成的ELF文件具有良好的兼容性。编译命令简洁明了，例如前面提到的Matmul操作符，其编译命令如下所示：
# 昇腾CANN编译命令，自动适配NPU硬件
ascend-clang++ -std=c++17 matmul_kopt.cpp \
-I${CANN_PATH}/include \ # 引入CANN头文件路径
-L${CANN_PATH}/lib64 \ # 链接CANN库路径
-lcatlass -lgemm_api \ # 链接CATLASS和GEMM接口库
-o matmul_kopt.elf # 指定输出文件- 第四步：验证测试 - 采用CANN的操作符验证工具，能够自动生成测试案例，对比自定义操作符与标准操作符的结果，确保达到预期精度；同时生成性能报告，包括吞吐量、延迟和算力利用率等关键指标，便于进一步优化。
我指导的一位新入职的实习生，在此之前从未接触过NPU操作符开发，但在遵循社区教程并采用上述流程后，仅用三周时间就独立完成了简单卷积操作符的优化，实现了既定的精度和性能目标，这在过去是难以想象的。
# 昇腾CANN编译命令，自动适配NPU硬件
ascend-clang++ -std=c++17 matmul_kopt.cpp \
-I${CANN_PATH}/include \
-L${CANN_PATH}/lib64 \
-lcatlass -lgemm_api \
-o matmul_kopt.elf开源社区支持，开发不再孤单
除了工具本身的易用性外，CANN的开源生态系统也在不断壮大，开发者不再需要单打独斗。目前，Gitee上有两个核心仓库值得特别关注：一个是CATLASS模板库仓库，另一个是CANN-Ops操作符共建平台，二者虽然职责不同，但相互补充：
- CATLASS仓库 - 地址位于https://gitee.com/ascend/catlass，其中不仅包含了完整的模板库代码，还有超过20个实战案例，涉及GEMM、Conv、Softmax等常见操作符的优化方法。每个案例都有详尽的注释和开发指南，甚至包括性能优化的思路，新手可以直接参照并进行修改。例如，我之前进行的K轴优化，就是参考了“OptimizedMatmul”案例。
- CANN-Ops共建平台 - 地址位于https://gitee.com/ascend/cann-ops
这是国内首个算子共建平台，已有西北工业大学、科大讯飞、商汤科技等众多企业和高校团队加入。这些团队会分享他们定制的算子成果，供其他开发者直接下载使用或提交自己的算子以丰富社区。例如，我在开发医疗影像的算子时，就直接利用了平台上提供的一个FP32精度的GEMM算子，节省了很多时间和精力。
昇腾社区不仅提供了一个丰富的代码仓库，其技术支持也相当出色。社区设有专门的“算子开发问答区”，每天都有华为的技术专家在线解答疑问。记得有一次我遇到了一个关于通信算子的数据同步问题，在社区提交了Issue后，当天下午就得到了专家的回应。专家不仅指出了问题在于Kernel层的同步机制，还给出了修改后的参考代码。按照他的建议调试，仅用了半小时就解决了问题。此外，社区经常举办各种福利活动，如每月一次的“算子开发训练营”，涵盖从基础入门到高级优化的内容，由专业讲师授课，全程免费，完成学习后还能获得昇腾认证证书。每年还会举行两次“算子挑战赛”，设置多个难度不同的赛道，优胜者可以获得华为Mate系列手机、平板等奖品。我的一位同事上个月参加了“GEMM算子优化赛道”，并获得了二等奖，赢得了一台华为平板，真是边学习技术边拿奖的美妙体验！
总结：选择合适的工具，效率提升显著
如今进行算子开发，我不再需要像过去那样花费大量时间在硬件底层细节的钻研上，不再将90%的精力浪费在基础框架的构建上。相反，我可以专注于核心算法的优化和业务的适配——这正是CANN的最大价值所在。通过“分层模板库+全流程工具链+完善的生态系统”的策略，CANN不仅降低了算子开发的难度，还确保了算子的高性能与稳定性，有效地解决了AI开发者在算子定制过程中的主要难题。
为了帮助大家更快地上手，我将自己整理的“CANN算子开发资源包”中的关键链接分享如下：
如果你是初学者，或是项目中遇到了技术障碍，欢迎在评论区留言讨论。例如，你正在进行哪类算子的优化？遇到了哪些具体的问题？我将分享“CATLASS模板库使用手册”和“算子性能优化技巧笔记”。昇腾CANN的生态建设非常值得参与，相信你会和我一样成为它的忠实粉丝！
2025年，昇腾CANN训练营第二季即将启动，基于CANN开源开放的全场景应用，推出包括零基础入门系列、实战特辑和开发者案例在内的多项专题课程，旨在帮助不同水平的开发者迅速提升算子开发能力。成功获得Ascend C算子中级认证的参与者，将获得精美的认证证书，同时完成社区指定的任务还有机会赢取华为手机、平板、开发板等丰厚奖品。
报名链接：访问链接
京公网安备 11010802022788号
