如何基于昇腾AI处理器，从单算子开发入门自定义TBE算子？

在人工智能技术飞速发展的今天，模型的性能与效率日益成为关键，华为昇腾AI处理器以其强大的算力，为AI应用提供了坚实的硬件基础，要充分释放其潜能，开发者往往需要深入到底层，进行算子的自定义开发，TBE（Tensor Boost Engine）正是为此而生，它是一个基于Python的领域特定语言（DSL），让开发者能够以编程的方式为昇腾AI处理器定制高性能算子，本文将引导您迈出第一步：从开发一个简单的单算子开始,探索TBE的世界。

理解TBE与算子开发的核心

在开始编码之前，我们首先要理解几个核心概念，算子，是构成神经网络模型的基本计算单元，如卷积（Conv）、矩阵乘法（MatMul）、加法（Add）等，昇腾AI处理器内置了大量高性能的算子库，但在特定场景下，这些标准算子可能无法满足性能或功能上的特殊需求,自定义算子就显得尤为重要。

TBE的作用，就是充当开发者与昇腾硬件之间的桥梁，开发者使用TBE提供的接口，用Python风格的代码描述算子的计算逻辑，TBE工具链则会将其编译成可以在昇腾处理器上高效运行的二进制文件，这个过程，将开发者从复杂的硬件指令和内存管理中解放出来,专注于算法本身。

单算子开发四步法：以Add算子为例

让我们通过开发一个最基础的向量加法（Add）算子，来熟悉整个开发流程，假设我们要实现的功能是：output = input1 + input2。

第一步：定义算子原型（接口设计）

任何开发的第一步都是明确“做什么”，对于Add算子，我们需要定义它的输入、输出以及属性。

• 输入：两个张量（Tensor），我们称之为x和y，它们必须具有相同的数据类型（如float16）和相同的形状（Shape）。
• 输出：一个张量，我们称之为z,其数据类型和形状与输入张量相同。
• 属性：对于简单的Add算子,无需额外属性。

在TBE中，我们使用te.placeholder来定义输入张量的占位符，它描述了张量的形状和数据类型,但此时不分配实际数据。

# 伪代码示例
import te
shape = (1024,)  # 定义一个1024维的向量
dtype = "float16"
x = te.placeholder(shape, dtype=dtype, name="x")
y = te.placeholder(shape, dtype=dtype, name="y")

第二步：实现算子计算逻辑（Compute）

这是算子开发的核心，即描述“如何计算”，TBE提供了te.compute接口来描述计算逻辑,它本质上是对输出张量的每个元素进行计算。

对于Add算子，其逻辑非常直观：输出张量z的每一个位置i的值，等于输入张量x和y在相同位置i的值之和。

TBE的te.lang.cce模块还提供了高度优化的内置函数，如vadd（向量加法）,可以更高效地实现这一步。

# 伪代码示例，使用te.compute描述
z = te.compute(shape, lambda i: x[i] + y[i], name="z")
# 或者，使用更高效的内置API
import te.lang.cce
z = te.lang.cce.vadd(x, y)

第三步：调度与编译（Schedule & Build）

有了计算逻辑，我们还需要告诉TBE如何将这个逻辑高效地映射到昇腾硬件上，这就是调度，调度涉及数据在内存中的布局、计算任务的并行化等底层优化，对于初学者，可以使用TBE提供的auto_schedule,它会自动完成大部分调度优化工作。

调度完成后，就可以进行编译了。cce_build_code函数会将计算逻辑和调度信息编译成昇腾处理器可以执行的算子文件（.o或.json格式）。

# 伪代码示例
with tvm.target.cce():
    sch = te.lang.cce.auto_schedule(z)  # 自动调度
    config = {"name": "add", "tensor_list": [x, y, z]}
    te.lang.cce.cce_build_code(sch, config)  # 编译生成算子

第四步：验证与测试（Verification）

最后一步是验证我们开发的算子是否正确,通常的做法是：

1. 准备数据：在CPU上使用NumPy生成输入数据。
2. CPU基准计算：使用NumPy的add函数计算出预期的输出结果。
3. NPU推理：将数据传入昇腾处理器,调用我们刚刚编译好的Add算子进行计算。
4. 结果比对：将NPU的输出结果与CPU的基准结果进行比较,确保数值在误差范围内一致。

# 伪代码示例
import numpy as np
# 1. CPU端准备数据
np_x = np.random.uniform(-1, 1, shape).astype(dtype)
np_y = np.random.uniform(-1, 1, shape).astype(dtype)
# 2. CPU基准计算
expected_z = np.add(np_x, np_y)
# 3. 在NPU上执行自定义Add算子 (省略具体调用代码)
# actual_z = run_custom_add_on_npu(np_x, np_y)
# 4. 比对结果
# assert np.allclose(expected_z, actual_z, atol=0.01)

下表小编总结了上述核心步骤：

从定义接口、实现逻辑，到调度编译、最终验证，开发一个自定义TBE单算子的完整流程便清晰展现，这仅仅是探索昇腾AI处理器强大能力的起点，掌握了单算子开发，您就拥有了优化模型性能、实现创新算法的“金钥匙”，您可以进一步挑战更为复杂的算子，如融合算子，或深入研究调优策略,充分挖掘昇腾AI处理器的澎湃算力。

相关问答FAQs

Q1: 开发自定义TBE算子需要搭建怎样的环境？

A1: 开发TBE算子需要一个特定的软件环境，核心是安装华为的CANN（Compute Architecture for Neural Networks）开发套件，CANN提供了TBE的编译器、运行时以及各种开发库，您需要一台装有Linux操作系统的服务器（或虚拟机），并在其上部署与您的昇腾处理器型号匹配的CANN版本，还需要一个Python环境（CANN通常支持特定的Python版本），并安装TBE相关的依赖包，如果手头没有昇腾硬件，CANN也提供了仿真器模式，可以在CPU上模拟NPU的运行,方便进行初步的逻辑验证和调试。

Q2: TBE和普通的Python/NumPy代码有何本质区别？为什么不能直接用NumPy？

A2: 两者的本质区别在于执行目标和性能模型，普通的Python/NumPy代码主要在CPU或GPU上运行，由Python解释器或NumPy的底层C/C++库执行，它们是通用的计算框架，而TBE是一个领域特定语言（DSL），它编写的代码并非由Python解释器直接执行，而是被TBE编译器解析、优化，最终生成专门针对昇腾AI处理器达芬奇架构的机器码，这种“编译执行”的模式使得TBE算子能够充分利用昇腾硬件的特有指令集、矩阵计算单元和内存层级，实现远超通用代码的执行效率，简而言之，NumPy解决了“能不能算”的问题，而TBE旨在解决“在昇腾上算得有多快”的问题。