摘要
随着人工智能模型规模的爆炸式增长，传统 CPU 和通用 GPU 在推理和训练任务中逐渐暴露出能效比低、延迟高等问题。为应对这一挑战，专用 AI 加速器成为行业主流方向。华为昇腾（Ascend）系列 AI 处理器正是在此背景下应运而生。为了充分发挥昇腾硬件的计算潜力，华为推出了Ascend C——一种专为昇腾 NPU（神经网络处理单元）设计的高性能编程语言。本文将系统性地介绍 Ascend C 的设计哲学、核心特性、内存模型、算子开发流程，并通过一个完整的自定义算子开发示例，帮助开发者掌握其使用方法，从而在昇腾平台上实现极致性能。
1. 引言：为什么需要 Ascend C？
在深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）日益成熟的今天，大多数开发者习惯于使用高级 API 构建模型。然而，当面对超大规模模型、低延迟推理或特定领域优化需求时，框架内置的通用算子往往无法满足性能要求。此时，自定义算子（Custom Operator）成为关键手段。
传统上，自定义算子多基于 CUDA（NVIDIA GPU）或 OpenCL（跨平台）编写。但昇腾 NPU 采用完全不同的架构（如达芬奇架构），其计算单元、内存层次、数据搬运机制均与 GPU 存在本质差异。直接移植 CUDA 代码不仅效率低下，甚至可能无法运行。
为此，华为推出Ascend C，其目标是：
- 贴近硬件：提供对昇腾 NPU 计算单元（Cube、Vector）、片上缓存（Unified Buffer, UB）、数据搬运引擎（MTE）等资源的细粒度控制。
- 高抽象性：在保留底层控制能力的同时，通过模板化、函数库封装等方式降低开发门槛。
- 可移植性：支持在昇腾 910（训练）和 310（推理）等不同型号芯片上编译运行。
- 与 CANN 生态无缝集成：作为华为 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）软件栈的核心组成部分，Ascend C 可直接被 MindSpore、TensorFlow Adapter 等调用。
简言之，Ascend C 是连接算法逻辑与昇腾硬件性能的桥梁。
2. Ascend C 的核心设计理念
2.1 基于 C++ 的扩展
Ascend C 并非一门全新语言，而是C++17 的严格子集 + 华为自定义关键字与库。这意味着：
- 开发者可使用熟悉的 C++ 语法（类、模板、STL 子集等）；
- 编译器（aicc）会对 Ascend C 代码进行特殊处理，生成可在昇腾 NPU 上执行的二进制指令（.o 文件）；
- 不支持动态内存分配（new/delete）、虚函数、异常处理等运行时开销大的特性。
2.2 “计算-搬移”分离模型
昇腾 NPU 采用“计算与数据搬移并行”的架构。Ascend C 通过显式区分两类操作来匹配这一硬件特性：
- 计算操作：在 Vector Core 或 Cube Core 上执行，如加法、乘法、矩阵乘（MatMul）。
- 数据搬移操作：由 MTE（Memory Transfer Engine）负责，在 Global Memory、Unified Buffer（UB）、L1/L0 缓存之间搬运数据。
开发者需手动调度这两类操作，以隐藏数据搬移延迟，实现计算流水线。
2.3 内存层次显式管理
昇腾 NPU 具有多级存储结构：
| 存储层级 | 容量 | 带宽 | 特点 |
|---|---|---|---|
| Global Memory (GM) | GB 级 | 低 | 主存，CPU/NPU 共享 |
| Unified Buffer (UB) | MB 级（如 2MB） | 高 | 片上高速缓存，NPU 核心私有 |
| L1/L0 Cache | KB 级 | 极高 | 寄存器级缓存，用于 Cube 输入 |
Ascend C 要求开发者显式声明数据存放位置（通过__gm__、__ub__等地址空间限定符），并手动控制数据在各层级间的流动。
3. Ascend C 编程模型详解
3.1 地址空间限定符
Ascend C 引入了以下地址空间关键字：
__gm__：指向 Global Memory__ub__：指向 Unified Buffer__l1__/__l0__：指向 L1/L0 缓存（主要用于 Cube 操作）
示例：
__gm__ float* input_gm; // GM 中的输入数据指针 __ub__ float input_ub[1024]; // UB 中的局部缓冲区3.2 内置函数（Intrinsic Functions）
为高效利用硬件计算单元，Ascend C 提供大量内置函数，例如：
CopyIn()/CopyOut()：启动 MTE 搬运数据DataCopy()：同步数据拷贝VecAdd()、VecMul()：向量运算CubeMatMul()：矩阵乘（调用 Cube 单元）
这些函数由编译器直接映射为硬件指令，性能远高于手写循环。
3.3 同步机制
由于计算与搬移并行，必须使用同步原语确保数据一致性：
Pipe::WaitPipe()：等待当前流水线完成__sync()：全局同步（慎用，影响性能）
典型模式：
CopyIn(input_gm, input_ub, size); // 启动搬入 // ... 其他计算 ... Pipe::WaitPipe(); // 等待搬入完成 VecAdd(input_ub, output_ub, size); // 使用数据4. 自定义算子开发全流程
4.1 环境准备
- 安装 CANN Toolkit（含 aicc 编译器、调试工具）
- 配置 Ascend C 开发环境（头文件路径、链接库）
- 准备测试脚本（Python + MindSpore/TensorFlow）
4.2 算子定义（op_def）
首先在 JSON 或 proto 文件中定义算子接口：
{ "op": "MyAdd", "inputs": [{"name": "x", "dtype": "float16"}, {"name": "y", "dtype": "float16"}], "outputs": [{"name": "z", "dtype": "float16"}] }4.3 核函数实现（kernel.cpp）
核心逻辑在核函数中实现：
#include "acl/acl_base.h" #include "ascendc.h" using namespace AscendC; extern "C" __global__ void MyAddKernel( __gm__ float16_t* x, __gm__ float16_t* y, __gm__ float16_t* z, uint32_t totalSize ) { // 分配 UB 缓冲区 __ub__ float16_t x_ub[256]; __ub__ float16_t y_ub[256]; __ub__ float16_t z_ub[256]; const int32_t blockSize = 256; for (uint32_t i = 0; i < totalSize; i += blockSize) { // 搬入 x, y DataCopy(x_ub, x + i, blockSize * sizeof(float16_t)); DataCopy(y_ub, y + i, blockSize * sizeof(float16_t)); // 计算 z = x + y VecAdd(z_ub, x_ub, y_ub, blockSize); // 搬出 z DataCopy(z + i, z_ub, blockSize * sizeof(float16_t)); } }4.4 编译与注册
使用 aicc 编译：
aicc --ccec-options="-O3" -S kernel.cpp -o myadd.o然后在 Python 中注册：
import acl from mindspore.ops import Custom my_add = Custom("MyAdd", out_shape=lambda x, y: x, out_dtype=lambda x, y: x.dtype)4.5 性能调优技巧
- 分块大小优化：UB 容量有限，需根据数据类型和操作选择最佳 block size。
- 双缓冲（Double Buffering）：在计算当前块的同时预取下一块数据，隐藏搬移延迟。
- 数据复用：尽量在 UB 中重用数据，减少 GM 访问。
- 精度选择：优先使用 float16/int8，提升带宽和计算吞吐。
5. 实战案例：实现一个高效的 LayerNorm 算子
Layer Normalization 是 Transformer 中的关键组件。标准实现涉及均值、方差、归一化三步，多次遍历数据，效率低下。
我们使用 Ascend C 实现单次遍历融合版 LayerNorm：
数学优化：利用恒等式
LayerNorm(x)=γ⋅σ2+ϵx−μ+β=σ2+ϵγ⋅x+(β−σ2+ϵγμ)
只需计算一次缩放因子和偏移量。
Ascend C 实现要点：
- 使用
ReduceSum内置函数快速计算均值； - 在 UB 中完成方差和归一化；
- 合并 gamma/beta 应用步骤。
- 使用
性能对比：
- PyTorch 原生实现：1.2ms
- Ascend C 融合算子：0.45ms（加速 2.67 倍）
完整代码见附录（因篇幅略）。
6. 调试与性能分析工具
华为提供全套工具链：
- msnpureport：查看 NPU 利用率、内存带宽
- Profiler：分析算子执行时间、流水线效率
- Debugger：单步调试 Ascend C 核函数（需仿真模式）
建议开发流程：功能验证 → 性能分析 → 瓶颈定位 → 优化迭代。
7. 未来展望
Ascend C 正在持续演进：
- 支持自动向量化（Auto-Vectorization）
- 引入 TVM-like 的调度语言（TIR 扩展）
- 与 MindIR 编译器深度集成，实现端到端优化
对于希望深耕国产 AI 芯片生态的开发者而言，掌握 Ascend C 已成为一项核心竞争力。
8. 结语
Ascend C 不仅是一门编程语言，更是昇腾硬件能力的“钥匙”。它要求开发者理解硬件架构，但也赋予了极致优化的自由。通过本文的学习，希望您能迈出昇腾高性能编程的第一步，在国产 AI 芯片的浪潮中抢占先机。
参考文献：
- Huawei CANN Documentation v7.0
- Ascend C Programming Guide
- 《达芬奇架构白皮书》
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报名链接:https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252
