从“能用”到“好用”：Ascend C 算子开发的进阶探索

在之前的 Ascend C 算子开发入门中，我们已经掌握了如何实现一个基础的自定义算子，熟悉了 Kernel Launch 与 Framework Launch 两种模式，并完成了代码编写、编译及运行的全流程。可以说，我们已经实现了算子的“可用性”，迈出了开发的第一步。

然而，“能用”只是起点。在实际业务场景中，算子性能直接影响 AI 模型的训练和推理效率。一个经过深度优化的算子，其执行效率可能是朴素实现的数倍甚至数十倍。因此，如何充分释放昇腾AI处理器的硬件潜力，写出既“好用”又高效的算子代码，是每位开发者必须攻克的关键课题。

本文将深入探讨 Ascend C 的三大核心方向，助你完成从入门到精通的跃迁：

• 核心特性（Features）：掌握如 TBufPool 等高级机制，提升内存使用效率。
• 内置库（Libraries）：善用丰富的内置函数库，避免重复造轮子，以简洁代码实现复杂逻辑。
• 最佳实践（Best Practices）：识别并规避常见性能瓶颈，例如内存访问冲突（Bank Conflict），通过精巧设计最大化硬件效能。

这一系列进阶内容将推动你在思维层面完成转变——不仅知其然，更知其所以然，最终具备开发专业级、高性能 Ascend C 算子的能力。

1.1 核心特性：基于 TBufPool 的内存复用机制

在算子开发过程中，常会面临这样的挑战：输入张量（Tensor）尺寸巨大，而昇腾AI处理器上的片上内存（Local Memory）资源有限，无法一次性加载全部数据进行处理。

一种可行的策略是“分块处理”，即将大规模计算任务拆分为多个小任务，逐批加载数据到片上内存进行运算。该方法虽有效，但频繁地申请与释放内存会带来额外开销，影响整体性能。

为解决此问题，Ascend C 提供了强大的内存管理工具：

TBufPool

1.1.1 什么是 TBufPool？

可将

TBufPool

视为一个专用于片上内存的“资源池”。开发者可先向

TPipe

（即片上内存的统一管理者）申请一大块连续内存，构建一个全局的

TBufPool

，再在此池内进行细粒度分配，例如划分为多个子区域供不同阶段使用，或允许多个任务共享同一内存块。

这种内存复用机制正是

TBufPool

的核心优势所在。它显著减少了重复的内存分配与回收操作，降低了系统开销，极大提升了内存利用效率，特别适用于多阶段、迭代式或流水线结构的复杂算子场景。

1.1.2 实战演示：实现“先加后减”的双阶段计算

为了更直观理解

TBufPool

的实际价值，我们来看一个具体案例。该示例位于项目目录下的

operator/ascendc/2_features/2_tbufpool

中，实现了一种特殊的计算逻辑：对输入数据前半部分做加法运算，后半部分执行减法操作。

由于计算过程天然分为两个阶段，非常适合采用

TBufPool

进行内存优化。其核心代码实现在

op_kernel/tbufpool_custom.h

文件中。

首先分析

Init

函数，它是整个内存调度的核心入口：

// 文件路径：operator/ascendc/2_features/2_tbufpool/op_kernel/tbufpool_custom.h
__aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t* src0Gm, __gm__ uint8_t* src1Gm, __gm__ uint8_t* dstGm,
                            TbufPoolTilingData tiling, AscendC::TPipe* pipeIn)
{
    pipe = pipeIn;
    src0Global.SetGlobalBuffer((__gm__ float*)src0Gm);
    src1Global.SetGlobalBuffer((__gm__ float*)src1Gm);
    dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ float*)dstGm);

    // 1. 从TPipe初始化一个大容量内存池 tbufPool0
    pipe->InitBufPool(tbufPool0, BUFFER_LENGTH);
    tbufPool0.InitBuffer(srcQue0, BUFFER_NUM, BUFF_POOL_LENGTH);

    // 2. 从 tbufPool0 中进一步初始化第一阶段所需的专用内存池 tbufPool1

// 初始化 tbufPool0 的缓冲池
tbufPool0.InitBufPool(tbufPool1, BUFF_POOL_LENGTH);
// 【关键步骤】初始化 tbufPool2，并使其复用 tbufPool1 的物理内存空间
tbufPool0.InitBufPool(tbufPool2, BUFF_POOL_LENGTH, tbufPool1);

// 为各个 Tensor 队列在对应的内存池中分配缓存
tbufPool1.InitBuffer(srcQue1, BUFFER_NUM_T1, INIT_TENSOR_LENGTH);
tbufPool1.InitBuffer(dstQue0, BUFFER_NUM_T1, INIT_TENSOR_LENGTH);
tbufPool2.InitBuffer(srcQue2, BUFFER_NUM_T2, INIT_TENSOR_LENGTH);
tbufPool2.InitBuffer(dstQue1, BUFFER_NUM_T2, INIT_TENSOR_LENGTH);
}

上述代码逻辑清晰，其中最核心的操作在于对内存池的复用机制。

tbufPool0.InitBufPool(tbufPool2, BUFF_POOL_LENGTH, tbufPool1)

第三个参数的作用类似于一个“内存重定向”指令，向 Ascend C 编译器表明：无需为

tbufPool2

单独分配新的物理内存，而是直接使用

tbufPool1

所指向的已有内存区域即可。 接下来分析

Process

函数的具体实现，该函数明确展示了两个计算阶段如何交替使用这两个内存池：

// 文件路径：operator/ascendc/2_features/2_tbufpool/op_kernel/tbufpool_custom.h
__aicore__ inline void Process()
{
    // ===== 第一阶段：执行加法运算 =====
    CopyIn();   // 利用 tbufPool1 的内存进行数据输入
    Compute();  // 执行加法计算
    CopyOut();  // 将结果输出

    // 【关键操作】重置 tbufPool1，释放其管理的所有 Tensor 占用，
    // 但保留底层物理内存供后续复用
    tbufPool1.Reset();

    // ===== 第二阶段：执行减法运算 =====
    CopyIn1();  // 使用 tbufPool2 的内存加载数据（实际与 tbufPool1 共享同一块物理内存）
    Compute1(); // 执行减法操作
    CopyOut1(); // 输出第二阶段结果

    // 最终清理工作
    tbufPool2.Reset();
    tbufPool0.Reset();
}

tbufPool1.Reset()

在此处起到了连接两个计算阶段的关键作用。它会清除

tbufPool1

中所有已分配的

Tensor

的逻辑占用状态，但不会销毁内存池结构本身，也不会将物理内存归还给系统。这样一来，在第二阶段开始时，

tbufPool2

便可以无缝地接管这块已被清空、准备就绪的内存区域。 借助

TBufPool

的技术手段，我们仅用一套物理内存资源，成功支持了两个独立的计算任务，实现了高效的内存复用。这种设计在处理复杂的流式计算或需要多轮迭代的算子时，性能优势尤为显著。

1.2. 最佳实践：避免内存访问冲突（Bank Conflict）

如果说

TBufPool

教会我们如何“节省成本”——即高效利用有限的内存资源，那么接下来介绍的最佳实践则是关于如何“优化通路”——提升内存访问效率，让数据流动更加顺畅。首要解决的问题就是内存访问中的 Bank Conflict。

1.2.1. 什么是 Bank Conflict？

理解 Bank Conflict 需要了解一些硬件架构背景。昇腾AI处理器的片上内存（Local Memory）并非单一连续的存储块，而是由多个独立的存储单元组成，这些单元被称为 Bank。可以将其类比为银行中并列设置的16个或32个服务窗口。 每个 Bank 在一个时钟周期内只能响应一次读取或写入请求。当计算核心需要同时读取多个数据（例如在执行向量加法

z = x + y

时需并行加载

x

和

y

） 若这些数据恰好位于**同一个 Bank** 中，则会发生访问冲突。这就像多人争抢同一个服务窗口，导致原本可并行的操作被迫串行化，严重削弱计算吞吐能力，造成性能显著下降。

1.2.2. Bank Conflict 的复现与优化策略

如何规避此类冲突？答案是： 通过合理的内存布局设计，确保同时被访问的数据分布在不同的 Bank 中。 项目

operator/ascendc/4_best_practices/4_bank_conflict

目录下提供了一个典型的对照实验案例，包含两个版本的 Add 算子核函数实现：

add_custom_v1

为易引发 Bank Conflict 的基础版本，而

add_custom_v2

则是经过优化后的高性能版本。 两者的核心差异体现在

Init

函数中的内存分配方式上。 V1 版本（存在冲突风险）:

当连续分配两块大小完全相同的内存时，它们的起始地址很可能呈现出高度规整的对齐方式（例如地址差恰好是某个Bank容量的整数倍）。这种规整性会引发严重问题：在执行向量并行读取操作时，计算单元可能频繁访问同一个内存Bank，从而造成Bank Conflict（存储体冲突），显著降低内存访问效率。

原始代码片段如下：

__aicore__ inline void Init(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z)
{
    // ...
    pipe.InitBuffer(inQueueX, BUFFER_NUM, TOTAL_LENGTH * sizeof(float));
    pipe.InitBuffer(inQueueY, BUFFER_NUM, TOTAL_LENGTH * sizeof(float));
    // ...
}

TPipe

上述代码中，inQueueX 和 inQueueY 被分配了相同大小的内存空间。由于内存布局的高度对称性，这两个缓冲区的起始地址极有可能落在具有固定偏移关系的位置上，进而导致后续并行访问时出现严重的Bank冲突。

Add(z, x, y)

x[i]

y[i]

V2版本优化方案

为解决该问题，优化后的V2版本采用了巧妙的“错位”策略，从根本上打破原有的内存对齐模式：

__aicore__ inline void Init(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z)
{
    // ...
    pipe.InitBuffer(inQueueX, BUFFER_NUM, TOTAL_LENGTH * sizeof(float) + ONE_REPEAT_SIZE);
    pipe.InitBuffer(inQueueY, BUFFER_NUM, BANKGROUP_SIZE - (TOTAL_LENGTH * sizeof(float) + ONE_REPEAT_SIZE));
    // ...
}

x

LocalTensor

其核心思想体现在两个关键改动：

1. 引入填充字节实现地址偏移

在为inQueueX分配内存时，额外增加了ONE_REPEAT_SIZE（256字节）的Padding。这一微小调整如同在内存布局中插入一个楔子，有效破坏了inQueueX与inQueueY之间的规整对齐关系。

ONE_REPEAT_SIZE

y

2. 动态设置第二块内存大小以实现错位分配

对于inQueueY，不再使用固定长度分配，而是采用一个更大的内存单元BANKGROUP_SIZE（64KB）减去已分配部分的总大小作为其容量。这样不仅确保整体内存使用不超限，更重要的是使inQueueY的起始地址与前一块形成非整数倍的偏移。

BANKGROUP_SIZE

x

y

通过上述策略，inQueueX和inQueueY的数据起始地址不再满足简单的倍数或周期性关系。因此，在并行访问过程中，它们有很大概率被映射到不同的Bank中，从而极大缓解甚至完全消除Bank冲突。

LocalTensor

这个看似细微的修改，往往能带来显著的性能提升。它体现了高性能算子开发的一个核心理念：在资源受限的硬件环境中进行极致优化，犹如“螺蛳壳里做道场”，需要开发者深入理解底层架构，并在代码细节上精雕细琢。

内置函数库：高效开发的关键工具

除了内存管理与访问优化外，Ascend C还提供了一套功能丰富的内置函数库，覆盖数据搬运、类型转换、标量与矢量运算、规约及广播等多种场景。合理利用这些经过深度优化的函数，是提升开发效率与运行性能的重要手段。

这些内置函数主要包括：

• 矢量计算指令：如vadd、vmul、vmax、vexp等，构成算子核心计算逻辑的基础。
• 标量计算指令：用于处理单个数据元素的算术与逻辑运算。
• 数据搬运指令：例如广泛应用的copy类指令，实现高效的数据传输。
• 类型转换指令：支持不同精度格式间的转换，如float32到int8、half到float等。
• 规约与广播指令：实现reduce_sum、broadcast_to等复杂张量操作。

operator/ascendc/3_libraries/README.md

Add

Sub

Mul

Div

DataCopy

float

half

int32

Reduce

Broadcast

建议每位Ascend C开发者养成查阅官方文档的习惯，优先选用内置函数而非自行实现。这些由华为工程师针对硬件特性专门优化的函数，通常具备远超手写代码的执行效率和稳定性。

总结：走向专业的算子开发之路

从利用GM复用提升内存利用率，到通过“地址错位”避免Bank冲突，再到善用内置函数库提升开发质量，本文所探讨的技术点共同指向一个目标——

编写能够充分释放昇腾AI处理器硬件潜能的高性能算子

要达成这一目标，需具备以下能力：

• 深入理解硬件架构：掌握片上内存结构、Bank机制、多核协同等底层原理；
• 熟练运用开发工具：精通Ascend C提供的各类编程接口与优化手段；
• 注重细节调优：在内存对齐、访存模式、指令选择等方面精益求精。

TBufPool

TPipe

TBufPool

TQue

唯有将软件逻辑与硬件特性紧密结合，才能真正实现算子性能的突破性提升。

算子开发不仅涉及宏观的架构设计，也包含微观层面的性能优化。在这一领域中，掌握核心工具是基础，而真正决定性能的关键往往隐藏于细节之中。

注重细节：例如在内存分配、数据对齐以及循环展开等方面，需做到精准把控与持续优化，力求每一环节都发挥最大效率。

希望通过本文的介绍，能够为你开启专业算子开发的新视角，助力你在人工智能的技术浪潮中，编写出更加高效、稳定的代码。