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快速入门

本节以一个简单算子为例，带开发者体验从算子工程创建、代码编写、编译部署到运行验证的开发全流程，让开发者对算子开发工程有个宏观的认识，此处我们以输入是动态shape的Add算子实现为例，为了与内置Add算子区分，定义算子类型为AddCustom。

工程创建

DDK软件包中提供了工程创建工具msOpGen，开发者可以输入算子原型定义文件生成AscendC算子开发工程。

  1. 编写AddCustom算子的原型定义json文件。

    假设AddCustom算子的原型定义文件命名为add_custom.json，存储路径为：$HOME/sample，文件内容如下。

    [
    {
        "op": "AddCustom",
        "input_desc": [
            {
                "name": "x",
                "param_type": "required",
                "format": [
                    "ND"
                ],
                "type": [
                    "fp16"
                ]
            },
            {
                "name": "y",
                "param_type": "required",
                "format": [
                    "ND"
                ],
                "type": [
                    "fp16"
                ]
            }
        ],
        "output_desc": [
            {
                "name": "z",
                "param_type": "required",
                "format": [
                    "ND"
                ],
                "type": [
                    "fp16"
                ]
            }
        ]
    }
]

  2. 注意先设置环境变量，执行source ${install_path}/ddk/ tools/tools_ascendc/set_ascendc_env.sh命令，其中${install_path}为tools包的解压目录。

  3. 使用msOpGen工具生成AddCustom算子的开发工程。

    msopgen gen -i $HOME/sample/add_custom.json -c ai_core-<soc_version> -out   $HOME/sample/AddCustom

    • -i：算子原型定义文件add_custom.json所在路径。

    • -c：ai_core-<soc_version>代表算子在AI Core上执行，<soc_version>为Kirin AI处理器的型号，可在运行环境通过命令进行查询:

      hdc -t ${target} shell param get ohos.boot.chiptype

      target：设备的SN码，可以通过hdc list targets获取当前运行环境上所有设备的SN码。

    样例：

    msopgen gen -i ./add_custom.json -c ai_core-kirin9020 -out ./AddCustom

    基于同系列的AI处理器型号创建的算子工程，其基础能力通用。命令执行完后，会在$HOME/sample目录下生成算子工程目录AddCustom，工程中包含算子实现的模板文件，编译脚本等，如下所示。

    AddCustom
├── build_devices.sh // 开发者无需关注，在线编译场景预留，编译device侧交付件脚本
├── build.sh // 编译入口脚本
├── cmake
│   ├── config.cmake
│   ├── util // 算子工程编译所需脚本及公共编译文件存放目录
├── CMakeLists.txt // 算子工程的CMakeLists.txt
├── CMakePresets.json // 编译配置项
├── framework // 算子插件实现文件目录，单算子模型文件的生成不依赖算子适配插件，无需关注
├── op_host // host侧实现文件
│   ├── add_custom_tiling.h // 算子tiling定义文件
│   ├── add_custom.cpp // 算子原型注册、shape推导、信息库、tiling实现等内容文件
│   ├── CMakeLists.txt
├── op_kernel // kernel侧实现文件
│   ├── CMakeLists.txt
│   ├── add_custom.cpp // 算子核函数实现文件
├── scripts // 自定义算子工程打包相关脚本所在目录

    上述目录结构中的粗体文件op_host/add_custom_tiling.h、op_host/add_custom.cpp、op_kernel/add_custom.cpp为后续算子开发过程中需要修改的文件，其他文件无需修改。

算子核函数实现

在工程存储目录的"AddCustom/op_kernel/add_custom.cpp"文件中实现算子的核函数，完整的样例代码开发者可以在add_custom.cpp中查看，下面介绍关键实现代码。

算子核函数实现代码的内部调用关系示意图如下。

图1 核函数调用关系图

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。

  1. 进行核函数的定义并在核函数中调用算子类的Init和Process函数。

    extern "C" __global__ __aicore__ void add_custom(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z, GM_ADDR workspace, GM_ADDR tiling)
{
    // 获取Host侧传入的Tiling参数
    GET_TILING_DATA(tiling_data, tiling);
    // 初始化算子类
    KernelAdd op;
    // 算子类的初始化函数，完成内存初始化相关工作
    op.Init(x, y, z, tiling_data.totalLength, tiling_data.tileNum);
    // 完成算子实现的核心逻辑
    op.Process();
}

  2. 定义KernelAdd算子类，其具体成员及成员函数实现如下。

    #include "kernel_operator.h"
constexpr int32_t BUFFER_NUM = 2;
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, uint32_t totalLength, uint32_t tileNum)
    {
        // 使用获取到的TilingData计算得到singleCoreSize(每个核上总计算数据大小)、tileNum（每个核上分块个数）、singleTileLength（每个分块大小）等变量
        this->blockLength = totalLength / AscendC::GetBlockNum();
        this->tileNum = tileNum;
        this->tileLength = this->blockLength / tileNum / BUFFER_NUM;
         
        // 获取当前核的起始索引
        xGm.SetGlobalBuffer((__gm__ DTYPE_X*)x + this->blockLength * AscendC::GetBlockIdx(), this->blockLength);
        yGm.SetGlobalBuffer((__gm__ DTYPE_Y*)y + this->blockLength * AscendC::GetBlockIdx(), this->blockLength);
        zGm.SetGlobalBuffer((__gm__ DTYPE_Z*)z + this->blockLength * AscendC::GetBlockIdx(), this->blockLength);
        // 通过Pipe内存管理对象为输入输出Queue分配内存
        pipe.InitBuffer(inQueueX, BUFFER_NUM, this->tileLength * sizeof(DTYPE_X));
        pipe.InitBuffer(inQueueY, BUFFER_NUM, this->tileLength * sizeof(DTYPE_Y));
        pipe.InitBuffer(outQueueZ, BUFFER_NUM, this->tileLength * sizeof(DTYPE_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()
    {
        int32_t loopCount = this->tileNum * BUFFER_NUM;
        for (int32_t i = 0; i < loopCount; i++) {
            CopyIn(i);
            Compute(i);
            CopyOut(i);
        }
    }
 
 
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)
    {
        // 从Queue中分配输入Tensor
        AscendC::LocalTensor<DTYPE_X> xLocal = inQueueX.AllocTensor<DTYPE_X>();
        AscendC::LocalTensor<DTYPE_Y> yLocal = inQueueY.AllocTensor<DTYPE_Y>();
         // 将GlobalTensor数据拷贝到LocalTensor
        AscendC::DataCopy(xLocal, xGm[progress * this->tileLength], this->tileLength);
        AscendC::DataCopy(yLocal, yGm[progress * this->tileLength], this->tileLength);
        // 将LocalTensor放入VECIN（代表矢量编程中搬入数据的逻辑存放位置）的Queue中
        inQueueX.EnQue(xLocal);
        inQueueY.EnQue(yLocal);
    }
    // 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)
    {
        // 将Tensor从队列中取出，用于后续计算
        AscendC::LocalTensor<DTYPE_X> xLocal = inQueueX.DeQue<DTYPE_X>();
        AscendC::LocalTensor<DTYPE_Y> yLocal = inQueueY.DeQue<DTYPE_Y>();
        // 从Queue中分配输出Tensor
        AscendC::LocalTensor<DTYPE_Z> zLocal = outQueueZ.AllocTensor<DTYPE_Z>();
        // 调用Add接口进行计算
        AscendC::Add(zLocal, xLocal, yLocal, this->tileLength);
        // 将计算结果LocalTensor放入到VecOut的Queue中
        outQueueZ.EnQue<DTYPE_Z>(zLocal);
        // 释放输入Tensor
        inQueueX.FreeTensor(xLocal);
        inQueueY.FreeTensor(yLocal);
    }
    // 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)
    {
        // 从VecOut的Queue中取出输出Tensor
        AscendC::LocalTensor<DTYPE_Z> zLocal = outQueueZ.DeQue<DTYPE_Z>();
        // 将输出Tensor拷贝到GlobalTensor中
        AscendC::DataCopy(zGm[progress * this->tileLength], zLocal, this->tileLength);
        // 将不再使用的LocalTensor释放
        outQueueZ.FreeTensor(zLocal);
    }
 
 
private:
    // Pipe内存管理对象
    AscendC::TPipe pipe;
    // 输入数据Queue队列管理对象，QuePosition为VECIN
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> inQueueX, inQueueY;
    // 输出数据Queue队列管理对象，QuePosition为VECOUT
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 1> outQueueZ;
    // 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
    AscendC::GlobalTensor<DTYPE_X> xGm;
    AscendC::GlobalTensor<DTYPE_Y> yGm;
    AscendC::GlobalTensor<DTYPE_Z> zGm;
    // 每个核上总计算数据大小
    uint32_t blockLength;
    // 每个核上总计算数据分块个数
    uint32_t tileNum;
    // 每个分块大小
    uint32_t tileLength;
};

Host侧算子实现

核函数开发并验证完成后，下一步就是进行Host侧的实现，对应“AddCustom/op_host”目录下的add_custom_tiling.h文件与add_custom.cpp文件。下面简要介绍下两个文件的关键实现，完整的样例代码可参见add_custom_tiling.h与add_custom.cpp。

  1. 修改“add_custom_tiling.h”文件，在此文件中增加粗体部分的代码，进行Tiling参数的定义。

    #ifndef ADD_CUSTOM_TILING_H
#define ADD_CUSTOM_TILING_H
#include "register/tilingdata_base.h"
namespace optiling {
BEGIN_TILING_DATA_DEF(AddCustomTilingData)
  // AddCustom算子使用了2个tiling参数：totalLength与tileNum
  TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, totalLength); // 总计算数据量
  TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, tileNum); // 每个核上总计算数据分块个数
END_TILING_DATA_DEF;
 
// 注册tiling数据到对应的算子
REGISTER_TILING_DATA_CLASS(AddCustom, AddCustomTilingData)
}
#endif // ADD_CUSTOM_TILING_H

  2. 修改“add_custom.cpp”文件，进行Tiling的实现。

    修改“TilingFunc”函数，实现Tiling上下文的获取，并通过上下文获取输入输出shape信息，并根据shape信息设置TilingData，序列化保存TilingData，并设置TilingKey。

    namespace optiling {
const uint32_t BLOCK_DIM = 1;
const uint32_t TILE_NUM = 8;
static ge::graphStatus TilingFunc(gert::TilingContext* context)
{
    AddCustomTilingData tiling;
    uint32_t totalLength = context->GetInputShape(0)->GetOriginShape().GetShapeSize();
    context->SetBlockDim(BLOCK_DIM);
    tiling.set_totalLength(totalLength);
    tiling.set_tileNum(TILE_NUM);
    tiling.SaveToBuffer(context->GetRawTilingData()->GetData(), context->GetRawTilingData()->GetCapacity());
    context->GetRawTilingData()->SetDataSize(tiling.GetDataSize());
    size_t *currentWorkspace = context->GetWorkspaceSizes(1);
    currentWorkspace[0] = 0;
    return ge::GRAPH_SUCCESS;
}
} // namespace optiling

  3. 在“add_custom.cpp”文件中实现AddCustom算子的shape推导。

    Add算子的输出shape等于输入shape，所以直接将输入shape赋给输出shape，当前msOpGen工具生成的代码“InferShape”函数无需修改。

  4. 修改“add_custom.cpp”文件中的算子原型注册，此函数为入口函数。

    namespace ops {
class AddCustom : public OpDef {
public:
    explicit AddCustom(const char* name) : OpDef(name)
    {
        // Add算子的第一个输入
        this->Input("x")
            .ParamType(REQUIRED) // 代表输入必选
            .DataType({ ge::DT_FLOAT16, ge::DT_FLOAT, ge::DT_INT32 }) // 输入支持的数据类型
            .Format({ ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND }); // 输入支持的数据格式
        // Add算子的第二个输入
        this->Input("y")
            .ParamType(REQUIRED)
            .DataType({ ge::DT_FLOAT16, ge::DT_FLOAT, ge::DT_INT32 })
            .Format({ ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND });
        this->Output("z")
            .ParamType(REQUIRED)
            .DataType({ ge::DT_FLOAT16, ge::DT_FLOAT, ge::DT_INT32 })
            .Format({ ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND });
        // 关联InferShape函数
        this->SetInferShape(ge::InferShape);
        // 关联Tiling函数
        this->AICore()
            .SetTiling(optiling::TilingFunc);
        // 注册算子支持的AI处理器型号，请替换为实际支持的AI处理器型号，如kirin9020
        this->AICore().AddConfig("kirinxxx");
    }
};
// 结束算子注册
OP_ADD(AddCustom);
} // namespace ops

算子工程编译部署

编译AddCustom工程，生成自定义算子安装包，并将其安装到算子库中。

  1. 编译自定义算子工程，构建生成自定义算子包。

    在算子工程AddCustom目录下执行如下命令，进行算子工程编译。

    ./build.sh

    编译成功后，会在当前目录下创建build_out目录，在build_out/autogen目录下生成自定义算子交付件。

  2. 自定义算子安装包部署。

    在执行编译的同时，会将交付件安装到DDK安装目录${DDK_INSTALL_PATH}下的指定目录。

    ${DDK_INSTALL_PATH}/tools/platform

    查看部署后的目录结构，如下所示：

    platform // 平台插件目录
├── kirin9020 // Kirin AI处理器类型
│   ├── config
│   │   └── npu_custom_opinfo.json // 算子信息库
│   ├── lib64
│   │   └── libcustom_op.so // host侧二进制文件
│   ├── ops
│   │   └── impl
│   │       ├── custom // kernel交付件
│   │       │   ├── add_custom.cpp
│   │       │   ├── add_custom.py
│   │       │   └── op_proto.h
│   │       └── impl
│   └── simulator
└── README.md