前言

在昇腾AI处理器的算子开发中，Catlass的引入标志着一次重要的技术跃迁。它不再要求开发者完全依赖Ascend C从零实现复杂的矩阵运算逻辑，而是提供了一套基于模板元编程的高效算子开发模式。

本文将深入解析Catlass的核心架构与设计思想，帮助开发者掌握其编程范式，快速构建高性能自定义算子。

1. Catlass的设计理念

Catlass全称为CANN Templates for Linear Algebra Subroutines，其设计借鉴了NVIDIA CUTLASS的思想，但针对昇腾AI Core特有的Cube+Vector+Scalar硬件结构进行了深度优化和重构。

它的核心设计理念可归纳为三个关键词：分层、解耦与白盒化。

• 分层（Layered）：将完整的算子计算流程划分为多个抽象层级，覆盖从全局任务调度到单条指令执行的全过程。
• 解耦（Decoupled）：将算法逻辑（如GEMM）与硬件适配策略（如分块、流水线）分离，提升代码复用性与灵活性。
• 白盒化（White-box）：不同于传统闭源库，Catlass以开源模板形式呈现，开发者可通过特化模板参数深度定制内部行为，实现“算子级魔改”。

2. 四层抽象模型解析

Catlass采用自顶向下的四层抽象结构，是理解其代码组织方式的关键所在。

2.1 Device 层（主机端视角）

作为Host侧的控制入口，该层主要负责与上层框架交互及整体资源协调。

核心功能包括：

• Tiling 策略计算：结合输入张量形状与硬件参数（如AI Core数量、L2缓存大小），确定最优数据分块方案。
• Workspace 管理：在NPU上分配必要的临时显存空间。
• Kernel 启动调度：将计算任务分发至多个AI Core并启动执行。

2.2 Kernel 层（集群/网格视图）

此层运行于NPU侧，是整个计算网格的入口函数，描述了跨AI Core的并行计算逻辑。

编程特征：

• 多核并行处理：通过获取当前核ID，动态计算各自的数据偏移位置。

GetBlockIdx()

• 主循环结构：通常包含一个迭代处理大矩阵切片（Tiles）的主循环，驱动整体计算流程。

2.3 Block 层（CTA/核心视图）

聚焦于单个AI Core内的执行逻辑，是性能调优的核心区域。

关键技术机制：

• 三级流水线编排：利用Ascend C提供的机制，实现CopyIn（加载）、Compute（计算）、CopyOut（回写）的重叠执行。

TQue

• 双缓冲技术（乒乓操作）：当Cube单元处理Buffer A时，Vector单元预取下一批数据至Buffer B，隐藏内存延迟。
• GEMM 抽象封装：将矩阵乘累加操作抽象为专用对象，便于统一调度与优化。

BlockMmad

2.4 Tile 层（Warp/指令级视图）

处于最底层，直接映射到硬件ISA指令，定义微内核级别的原子操作。

操作粒度涵盖：

• Load：从全局内存（GM）搬移到局部内存（L1/L0）。
• Math：调用特定指令完成 $$16 \times 16 \times 1$$ 的分形矩阵乘法运算。

Mmad

• Store：将计算结果写回全局内存。

整体算子的分层结构示意图如下：

3. 核心机制：基于策略的模板设计（Policy-Based Design）

Catlass广泛运用C++模板机制实现策略模式，使开发者无需修改核心逻辑，仅通过调整模板参数即可改变算子行为。

3.1 调度策略（Dispatch Policy）

在GEMM模板中，调度策略决定数据如何在不同AI Core间划分。

• RowParallel：按行分割，适用于M维度较大的场景。
• ColParallel：按列分割，适合N维度较大的情况。
• BlockSwizzle：对Core ID进行重映射（Swizzle），优化L2 Cache命中率，降低跨核内存争抢。

DispatchPolicy

3.2 分块策略（Tiling Policy）

Tiling是性能优化的关键环节。Catlass允许通过模板参数灵活配置以下参数：

• 分块大小：
  

  BlockM

  —— M轴分块尺寸
  

  BlockN

  —— N轴分块尺寸
  

  BlockK

  —— K轴分块尺寸

此外，结合自动调优工具：

msTuner

可实现Tiling参数组合的自动搜索与性能寻优。

4. 实战示例：构建Matmul算子

基于上述四层模型与策略机制，开发者可以系统性地构建一个高效的矩阵乘法算子，充分发挥昇腾AI Core的计算潜力。

在 Catlass 中，构建一个高性能 Matmul 算子的过程如同搭建积木一般直观且高效。

步骤 1：定义配置 (Traits)
首先需要明确算子的核心属性与执行策略，这是整个实现的基础。通过合理配置 Traits，可以灵活控制数据类型、分块大小、流水线阶段等关键参数。

// 伪代码示例，展示 Catlass 风格的配置定义
using MyMatmulPolicy = catlass::gemm::MatmulPolicy<
    catlass::gemm::MatmulShape<256, 128, 64>, // Block 大小: M, N, K
    catlass::gemm::Layout<catlass::RowMajor, catlass::ColMajor>, // 内存布局
    float,  // 输入类型
    float   // 输出类型
>;

步骤 2：实例化 Kernel 模板
基于已定义的配置，调用预设的 Kernel 模板进行实例化。该模板封装了底层硬件交互逻辑，开发者只需传入合适的参数即可生成目标算子。

GemmKernel

// 实例化 Kernel
using MyGemmKernel = catlass::gemm::GemmKernel<MyMatmulPolicy>;

// 在 Device 代码中调用
extern "C" __global__ void my_matmul_kernel(...) {
    MyGemmKernel kernel;
    kernel.Run(args); // 自动处理 CopyIn -> Compute -> CopyOut 流水线
}

步骤 3：流水线优化 (Pipeline)
Catlass 的模板内部集成了 Ascend C 的完整流水线机制，自动协调多个计算与内存传输阶段：

• Stage 1：将数据从 Global Memory 搬运至 Local L1 缓存，使用 DMA 实现高效异步传输。
• Stage 2：进一步将数据从 Local L1 传送到 Local L0，利用 DataMove 指令提升访存效率。
• Stage 3：在 Cube Unit 上执行核心矩阵乘法计算，充分发挥硬件并行能力。
• Stage 4：完成计算后，将结果回写到输出内存区域。

大多数场景下，开发者无需手动编写复杂的同步控制代码，除非涉及极端定制化需求。

5. Catlass 引发的开发变革

相较于直接采用 Ascend C 手动编写算子，Catlass 在多个维度带来了显著提升：

开发效率倍增
典型案例显示，Matmul 类算子的开发周期由原来的 4 人周 缩短至仅需 2 人周。超过 50% 的代码量被消除，大量重复性的流水线管理代码已被高度抽象并内置于模板中。

性能下限高
模板库融合了华为专家团队长期积累的最佳实践（Best Practices），默认集成 Double Buffering、Swizzle 等高级优化技术。即使经验较少的开发者也能轻松写出接近最优性能的算子。

易于维护与扩展
分层清晰的架构设计使得问题定位更加高效。当平台引入新硬件特性（例如新一代 Cube 单元）时，通常只需更新底层模板实现，上层业务逻辑可保持不变，极大增强了系统的可延续性。

6. 总结

Catlass 不只是一个简单的代码库，它代表了一种面向未来的昇腾算子开发标准。借助模板元编程技术，Catlass 成功实现了高性能与灵活性之间的理想平衡。对于致力于在昇腾平台上开展高性能计算创新的开发者而言，掌握 Catlass 的编程范式已成为迈向高阶开发不可或缺的关键一步。