CANN-ops-transformer-给昇腾NPU贡献一个大模型算子要走几步

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366人浏览 · 2026-05-19 22:07:14

2501_94185152 · 2026-05-19 22:07:14 发布

ops-transformer 仓库的算子都是 Ascend C 写的。如果你有一个大模型的新算子想在昇腾NPU上跑得更快——比如 Ring Attention、Mamba 的 scan 算子——可以自己写一个提 PR。流程不复杂，但有几个坑。

整体流程

Fork → 开发(op_host + op_kernel + op_tiling) → 测试 → 提PR → Code Review → 合入

预计耗时：简单算子 3-5 天，复杂融合算子 2-3 周。大部分时间花在 tiling 调优上。

第一步：Fork 和环境准备

# Fork 仓库到自己的 AtomGit 账号
git clone https://atomgit.com/<你的用户名>/ops-transformer.git
cd ops-transformer

# 确认 CANN 开发环境
export ASCEND_HOME_PATH=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest
# 需要 CANN 8.0+ 的开发包（包含 Ascend C 编译器）

第二步：创建算子目录

ops-transformer 的每个算子有三个目录：

op_host/flash_attention/       # 算子注册、输入输出描述、tiling 策略
op_kernel/flash_attention/     # 算子核心实现（Ascend C kernel）
op_tiling/flash_attention/     # 预计算的 tiling 参数表

照着 FlashAttention 的目录结构复制一份，改名。假设你要写 ring_attention：

cp -r op_host/flash_attention op_host/ring_attention
cp -r op_kernel/flash_attention op_kernel/ring_attention
cp -r op_tiling/flash_attention op_tiling/ring_attention

第三步：op_kernel — 写核心计算逻辑

这是最关键的部分。用 Ascend C 编写，语法类似 CUDA C：

// op_kernel/ring_attention/ring_attention_kernel.cpp
#include "kernel_operator.h"

class RingAttentionKernel {
public:
    __aicore__ inline void Init(GM_ADDR q, GM_ADDR k, GM_ADDR v, GM_ADDR out,
                                 uint32_t seq_len, uint32_t head_dim) {
        // 把全局内存映射到 Cube/Vector 可用的缓冲区
        q_buf_.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)q, seq_len * head_dim);
        k_buf_.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)k, seq_len * head_dim);
        v_buf_.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)v, seq_len * head_dim);
        out_buf_.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)out, seq_len * head_dim);
    }

    __aicore__ inline void Process() {
        // Ring Attention 的核心：跨设备的 Q/K/V 分块通信+计算
        // 这里按你的算法逻辑实现
        // 关键：用 Cube 单元的 MatMul + Vector 单元的 Softmax 交替执行
    }

private:
    TPipe pipe;           // 数据流水线
    TBuf<QuePosition::VECCALC> q_buf_, k_buf_, v_buf_, out_buf_;
};

几个注意点：

__aicore__ 标记的函数跑在 AI Core 上，不是 CPU 上
GM_ADDR 是全局显存地址，必须通过 SetGlobalBuffer 映射才能访问
Cube 单元做 MatMul，Vector 单元做逐元素操作，两者通过 pipe 流水线衔接

第四步：op_host — 注册算子和定义 tiling 策略

op_host 负责告诉 CANN 编译器这个算子的输入输出格式和分块策略：

// op_host/ring_attention/ring_attention.cpp
#include "op_host.h"

namespace ge {
IMPL_OP(RingAttention)
    .Inputs({"q", "k", "v"})          // 输入 tensor 描述
    .Outputs({"out"})                   // 输出 tensor 描述
    .Attr("seq_len", GeAttr::INT)      // 算子属性
    .Attr("head_dim", GeAttr::INT)
    .Tiling(RingAttentionTiling);       // 关联 tiling 函数
}

tiling 策略决定了数据怎么分块。昇腾NPU的 Cube 单元对分块大小有对齐要求（通常是 16 的倍数），tiling 函数需要根据输入尺寸自动计算最优分块。

这是最容易踩坑的地方。 tiling 参数没设好，性能可能比标准实现还差。建议先用 AOE（CANN 的自动调优引擎）搜索最优参数，然后把结果固化到 op_tiling 目录。

第五步：测试

仓库的 tests/ 目录下有单算子测试模板：

# tests/ring_attention/test_ring_attention.py
import torch
import torch_npu
import numpy as np

def test_ring_attention():
    q = torch.randn(2, 32, 4096, 128, device="npu", dtype=torch.float16)
    k = torch.randn(2, 32, 4096, 128, device="npu", dtype=torch.float16)
    v = torch.randn(2, 32, 4096, 128, device="npu", dtype=torch.float16)

    out = torch_npu.npu.ring_attention(q, k, v)

    # 跟 PyTorch 标准实现对比，误差在 float16 精度内
    expected = torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention(q, k, v)
    assert np.allclose(out.cpu(), expected.cpu(), atol=0.01)

测试要求：精度误差 ≤ 0.01（float16 场景），性能至少优于标准实现 30%。

第六步：提 PR

git add op_host/ring_attention op_kernel/ring_attention op_tiling/ring_attention tests/ring_attention
git commit -m "feat: add RingAttention operator"
git push origin feat/ring-attention
# 在 AtomGit 上创建 Pull Request

Code Review 通常在 3-5 个工作日。审查重点：