如何利用 Ascend C 手写高性能算子：解决昇腾模型不支持算子的终极方案

在将深度学习模型部署到昇腾（Ascend）昇腾 AI 处理器时，经常会遇到某些算子在 CANN 算子库中不存在或者性能不达标的情况。这时，使用 Ascend C（原 TIK C++）进行自定义算子开发就是终极解决方案。

1. 什么是 Ascend C？

Ascend C 是华为针对昇腾 NPU 设计的一套 C++ 编程语言和库，它采用了 SPMD（Single Program Multiple Data） 编程模型。开发者只需要关注“一个核”上的逻辑，剩下的任务分发、并行执行由框架自动处理，极大地降低了异构计算的门槛。

2. 核心编程范式：流水线并行

Ascend C 算子的执行逻辑遵循“搬运-计算-搬运”的流水线模式：
1. CopyIn: 将数据从 Global Memory（外部 DDR）搬运到 Local Memory（芯片内部高速缓存）。
2. Compute: 在 Local Memory 中执行数学运算（使用 Vector 或 Cube 单元）。
3. CopyOut: 将计算结果从 Local Memory 搬回 Global Memory。

3. 实战示例：实现一个 AddCustom 矢量加法算子

以下是一个简化的 Ascend C 算子核心实现逻辑，展示了如何在一个核上完成矢量的并行加法。

#include "kernel_operator.h"

using namespace AscendC;

class KernelAdd {
public:
    __aicore__ inline KernelAdd() {}
    // 初始化函数：设置内存映射和队列
    __aicore__ inline void Init(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z, uint32_t totalLength) {
        // 根据当前核 ID 计算处理的数据分片
        this->blockLen = totalLength / GetBlockNum();
        xGm.SetGlobalBuffer((__gm__ float*)x + this->blockLen * GetBlockIdx(), this->blockLen);
        yGm.SetGlobalBuffer((__gm__ float*)y + this->blockLen * GetBlockIdx(), this->blockLen);
        zGm.SetGlobalBuffer((__gm__ float*)z + this->blockLen * GetBlockIdx(), this->blockLen);

        // 在 Pipe 中为输入输出分配缓冲区
        pipe.InitBuffer(inQueueX, 1, this->blockLen * sizeof(float));
        pipe.InitBuffer(inQueueY, 1, this->blockLen * sizeof(float));
        pipe.InitBuffer(outQueueZ, 1, this->blockLen * sizeof(float));
    }

    // 核心执行流程
    __aicore__ inline void Process() {
        CopyIn();
        Compute();
        CopyOut();
    }

private:
    __aicore__ inline void CopyIn() {
        LocalTensor<float> xLocal = inQueueX.AllocTensor<float>();
        LocalTensor<float> yLocal = inQueueY.AllocTensor<float>();
        DataCopy(xLocal, xGm, blockLen); // 从 Global 搬运到 Local
        DataCopy(yLocal, yGm, blockLen);
        inQueueX.EnQueue(xLocal);
        inQueueY.EnQueue(yLocal);
    }

    __aicore__ inline void Compute() {
        LocalTensor<float> xLocal = inQueueX.DeQueue<float>();
        LocalTensor<float> yLocal = inQueueY.DeQueue<float>();
        LocalTensor<float> zLocal = outQueueZ.AllocTensor<float>();
        Add(zLocal, xLocal, yLocal, blockLen); // 调用硬件加速的 Add 指令
        outQueueZ.EnQueue(zLocal);
        inQueueX.FreeTensor(xLocal);
        inQueueY.FreeTensor(yLocal);
    }

    __aicore__ inline void CopyOut() {
        LocalTensor<float> zLocal = outQueueZ.DeQueue<float>();
        DataCopy(zGm, zLocal, blockLen); // 将结果搬回 Global
        outQueueZ.FreeTensor(zLocal);
    }

private:
    TPipe pipe;
    TQue<QuePosition::VECIN, 1> inQueueX, inQueueY;
    TQue<QuePosition::VECOUT, 1> outQueueZ;
    GlobalTensor<float> xGm, yGm, zGm;
    uint32_t blockLen;
};

// Kernel 入口函数
extern "C" __global__ __aicore__ void add_custom(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z, uint32_t totalLength) {
    KernelAdd op;
    op.Init(x, y, z, totalLength);
    op.Process();
}

4. 关键技术点分析

1. 并行切分 (Tiling): NPU 包含多个 AI Core。通过 GetBlockIdx() 获取当前核索引，结合 totalLength 确定每个核计算的数据量，实现数据并行。
2. 内存隔离: NPU 的计算只能在 Local Memory 空间进行。DataCopy 指令实现了高效的异步搬运，这是性能优化的核心。
3. 流水线同步: TQue 结构不仅仅是容器，它还自动管理了硬件同步信号（如指令同步、写后读保护），确保数据搬运完成前计算不会开始。

5. 如何应用到模型中？

完成算子开发后，可以通过以下步骤集成：
1. 编写 Tiling 策略: 定义主机侧（Host）如何下发任务规模。
2. 编译部署: 使用昇腾编译器将其打包为自定义算子包（Custom OPP）。
3. 前端调用: 在 PyTorch 中通过 torch.ops.xxx 或在 TensorFlow 中通过 AscendCustomOp 进行调用。

通过这种方式，开发者可以彻底解决端侧推理中遇到的算子缺失问题，并针对特定业务场景压榨出 NPU 的极限性能。