Ascend C Add算子样例代码详解

news2025/1/19 14:33:43

核函数定义

核函数（Kernel Function）是Ascend C算子设备侧实现的入口。在核函数中，需要为在一个核上执行的代码规定要进行的数据访问和计算操作，当核函数被调用时，多个核都执行相同的核函数代码，具有相同的参数，并行执行。

// 实现核函数
extern "C" __global__ __aicore__ void add_custom(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z)
{
    // 初始化算子类，算子类提供算子初始化和核心处理等方法
    KernelAdd op;
    // 初始化函数，获取该核函数需要处理的输入输出地址，同时完成必要的内存初始化工作
    op.Init(x, y, z);
    // 核心处理函数，完成算子的数据搬运与计算等核心逻辑
    op.Process();
}

// 调用核函数
void add_custom_do(uint32_t blockDim, void* l2ctrl, void* stream, uint8_t* x, uint8_t* y, uint8_t* z)
{
    add_custom<<<blockDim, l2ctrl, stream>>>(x, y, z);
}

使用__global__函数类型限定符来标识它是一个核函数，可以被<<<…>>>调用；使用__aicore__函数类型限定符来标识该核函数在设备端AI Core上执行：

__global__ __aicore__ void kernel_name(argument list);

编程中使用到的函数可以分为三类：核函数（device侧执行）、host侧执行函数、device侧执行函数（除核函数之外的）。三者的调用关系如下图所示：
● host侧执行函数可以调用同类的host执行函数，也就是通用C/C++编程中的函数调用；也可以通过<<<>>>调用核函数。
● device侧执行函数（除核函数之外的）可以调用同类的device侧执行函数。
● 核函数可以调用device侧执行函数（除核函数之外的）。
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Add算子代码分析

Add算子设计规格

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核函数开发

调用算子类的Init和Process函数

extern "C" __global__ __aicore__ void add_custom(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z)
{
    KernelAdd op;
    op.Init(x, y, z);
    op.Process();
}

矢量编程范式实现算子类

class KernelAdd {
public:
__aicore__ inline KernelAdd(){}
// 初始化函数，完成内存初始化相关操作
__aicore__ inline void Init(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z){}
// 核心处理函数，实现算子逻辑，调用私有成员函数CopyIn、Compute、CopyOut完成矢量算子的三级流水操作
__aicore__ inline void Process(){}

private:
// 搬入函数，完成CopyIn阶段的处理，被核心Process函数调用
__aicore__ inline void CopyIn(int32_t progress){}
// 计算函数，完成Compute阶段的处理，被核心Process函数调用
__aicore__ inline void Compute(int32_t progress){}
// 搬出函数，完成CopyOut阶段的处理，被核心Process函数调用
__aicore__ inline void CopyOut(int32_t progress){}

private:
TPipe pipe;  //Pipe内存管理对象
TQue<QuePosition::VECIN, BUFFER_NUM> inQueueX, inQueueY;  //输入数据Queue队列管理对象，QuePosition为VECIN
TQue<QuePosition::VECOUT, BUFFER_NUM> outQueueZ;  //输出数据Queue队列管理对象，QuePosition为VECOUT
GlobalTensor<half> xGm, yGm, zGm;  //管理输入输出Global Memory内存地址的对象，其中xGm, yGm为输入，zGm为输出
};

内部函数调用关系
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由此可见除了Init函数完成初始化外，Process中完成了对流水任务：“搬入、计算、搬出”的调用，开发者可以重点关注三个流水任务的实现。
核函数运行验证
异构计算架构中，NPU（kernel侧）与CPU（host侧）是协同工作的，完成了kernel侧核函数开发后，即可编写host侧的核函数调用程序，实现从host侧的APP程序调用算子，执行计算过程。
代码整体结构
● 调用算子的应用程序：main.cpp。
● 输入数据和真值数据生成脚本文件：gen_data.py。
● 验证输出数据和真值数据是否一致的验证脚本：verify_result.py。
● 编译cpu侧或npu侧运行的算子的编译工程文件：CMakeLists.txt。
● 编译运行算子的脚本：run.sh。
以调用算子的应用程序的编写为例
NPU侧运行算子的调用程序
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完整代码

// AscendCL初始化
CHECK_ACL(aclInit(nullptr));
// 运行管理资源申请
aclrtContext context;
int32_t deviceId = 0;
CHECK_ACL(aclrtSetDevice(deviceId));
CHECK_ACL(aclrtCreateContext(&context, deviceId));
aclrtStream stream = nullptr;
CHECK_ACL(aclrtCreateStream(&stream));
// 分配Host内存
uint8_t *xHost, *yHost, *zHost;
uint8_t *xDevice, *yDevice, *zDevice;
CHECK_ACL(aclrtMallocHost((void**)(&xHost), inputByteSize));
CHECK_ACL(aclrtMallocHost((void**)(&yHost), inputByteSize));
CHECK_ACL(aclrtMallocHost((void**)(&zHost), outputByteSize));
// 分配Device内存
CHECK_ACL(aclrtMalloc((void**)&xDevice, inputByteSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST));
CHECK_ACL(aclrtMalloc((void**)&yDevice, inputByteSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST));
CHECK_ACL(aclrtMalloc((void**)&zDevice, outputByteSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST));
// Host内存初始化
ReadFile("./input/input_x.bin", inputByteSize, xHost, inputByteSize);
ReadFile("./input/input_y.bin", inputByteSize, yHost, inputByteSize);
CHECK_ACL(aclrtMemcpy(xDevice, inputByteSize, xHost, inputByteSize, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE));
CHECK_ACL(aclrtMemcpy(yDevice, inputByteSize, yHost, inputByteSize, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE));
// 用内核调用符<<<>>>调用核函数完成指定的运算,add_custom_do中封装了<<<>>>调用
add_custom_do(blockDim, nullptr, stream, xDevice, yDevice, zDevice);
CHECK_ACL(aclrtSynchronizeStream(stream));
// 将Device上的运算结果拷贝回Host
CHECK_ACL(aclrtMemcpy(zHost, outputByteSize, zDevice, outputByteSize, ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST));
WriteFile("./output/output_z.bin", zHost, outputByteSize);
// 释放申请的资源
CHECK_ACL(aclrtFree(xDevice));
CHECK_ACL(aclrtFree(yDevice));
CHECK_ACL(aclrtFree(zDevice));
CHECK_ACL(aclrtFreeHost(xHost));
CHECK_ACL(aclrtFreeHost(yHost));
CHECK_ACL(aclrtFreeHost(zHost));
// AscendCL去初始化
CHECK_ACL(aclrtDestroyStream(stream));
CHECK_ACL(aclrtDestroyContext(context));
CHECK_ACL(aclrtResetDevice(deviceId));
CHECK_ACL(aclFinalize());

编译运行

bash run.sh -r npu -v Ascend910A

输出结果

Scanning dependencies of target add_npu
[ 33%] Building CCE object cmake/npu/CMakeFiles/add_npu.dir/__/__/add_custom.cpp.o
[ 66%] Building CCE object cmake/npu/CMakeFiles/add_npu.dir/__/__/main.cpp.o
[100%] Linking CCE executable ../../../add_npu
[100%] Built target add_npu
INFO: compile op on npu succeed!
INFO: execute op on npu succeed!
test pass