目标

本节以一个简单的Add算子为例，带您快速熟悉TIK算子的编写流程。

本样例中，定义Add算子的两个输入的shape都为(128,)，数据类型为float16，运行目标为昇腾AI处理器的AI Core。

算子分析

算子分析阶段，需要明确算子的数学表达式，输入/输出，调度流程设计，算子的实现函数名称等。

Add算子的数学表达式为：
```
 y=x1+x2
```
计算过程是：将两个输入参数相加，得到最终结果y并将其返回。
明确输入和输出。
- Add算子有两个输入一个输出。
- 本样例中算子的输入支持的数据类型为float16，算子输出的数据类型与输入数据类型相同。
- 本样例中，算子输入支持的shape为(128,)，输出shape与输入shape相同。
- 算子输入支持的format为：NCHW,NC1HWC0,NHWC,ND。
  TIK算子开发方式对format不敏感，算子实现过程中不需要过多关注format。
Add算子的Schedule流程设计。
1. 定义数据，分别在AI Core外部存储与内部存储中定义数据。
2. 数据搬运，将外部存储中的数据搬运到AI Core内部存储的Unified Buffer中。由于输入数据的shape为(128,)，数据类型为float16，所以128*2=256Byte，远小于Unified Buffer的大小（例如Ascend310，Unified Buffer为256KB），所以执行一次搬运即可。
3. 执行计算。
  调用双目矢量计算接口vec_add执行加法计算。
  
  由于Vector Unit一次最多可计算256Byte的数据，此样例数据为256Byte，所以让所有的Vector计算单元参与计算，执行一次计算即可。

明确算子实现文件名称、算子实现函数名称以及算子的类型（OpType）。

算子类型需要采用大驼峰的命名方式，即采用大写字符区分不同的语义。
算子实现文件名称和算子定义函数名称，可选用以下任意一种命名规则：
- 用户自定义，此时需要在TBE算子信息库中配置opFile.value与opInterface.value。
- 不配置TBE算子信息库中的opFile.value与opInterface.value，FE会将OpType按照如下方式进行转换后进行算子文件名和算子函数名的匹配。
  转换规则如下：
  - 首字符的大写字符转换为小写字符。
    例如：Abc -> abc
  - 小写字符后的大写字符转换为下划线+小写字符。
    例如：AbcDef -> abc_def
  - 紧跟数字以及大写字符后的大写字符，作为同一语义字符串，查找此字符串后的第一个小写字符，并将此小写字符的前一个大写字符转换为下划线+小写字符，其余大写字符转换为小写字符。若此字符串后不存在小写字符，则直接将此字符串中的大写字符转换为小写字符。
    例如：ABCDef -> abc_def；Abc2DEf -> abc2d_ef；Abc2DEF -> abc2def；ABC2dEF -> abc2d_ef。

因此本例中，算子类型定义为AddTik；算子的实现文件名称及实现函数名称定义为add_tik。

通过以上分析，得到Add算子的设计规格如下：

表1 Add算子设计规格
算子类型（OpType）	AddTik
算子输入	name：x1	shape： (128,)	data type： float16	format： NCHW,NC1HWC0, NHWC,ND
算子输入	name：x2	shape： (128,)	data type： float16	format： NCHW,NC1HWC0, NHWC,ND
算子输出	name：y	shape： (128,)	data type： float16	format： NCHW,NC1HWC0, NHWC,ND
TIK计算接口	vec_add
实现函数名称	add_tik

算子代码实现

下面以此AddTik算子为例描述TIK程序的编写步骤：

Python模块导入。
```
from tbe import tik
import tbe.common.platform as tbe_platform
import numpy as np
```
“tbe.tik”：提供了所有TIK相关的python函数，具体请参考CANN软件安装后文件存储路径的“python/site-packages/tbe/tik”。
定义算子实现函数。
```
def add_tik():
```
说明：本样例为了让大家对TIK有初步的认识，数据类型与形状都设置成了固定值，实际进行算子开发时，算子的数据是执行时才传入的，所以需要在算子实现函数定义时包含输入与输出数据基本信息，如TIK入口函数。
设置昇腾AI处理器的版本，并指定运行目标。
```
    # soc_version请设置为实际昇腾AI处理器的型号
    tbe_platform.set_current_compile_soc_info(soc_version)
```
“set_current_compile_soc_info”接口中的参数“core_type”用来指定核类型，默认值为“AiCore”，代表运行目标为AI Core。
构建TIK DSL容器。
```
    tik_instance = tik.Tik(disable_debug=False)
```
因为此样例后续要进行功能调试，所以设置“disable_debug=False”使能调试开关。

向TIK DSL容器中，插入TIK DSL语句。

在AI Core的外部存储和内部存储中定义输入数据、输出数据。

    data_A = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="data_A", scope=tik.scope_gm)
    data_B = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="data_B", scope=tik.scope_gm)
    data_C = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="data_C", scope=tik.scope_gm)
    data_A_ub = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="data_A_ub", scope=tik.scope_ubuf)
    data_B_ub = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="data_B_ub", scope=tik.scope_ubuf)
    data_C_ub = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="data_C_ub", scope=tik.scope_ubuf)

将外部存储中的数据搬入AI Core内部存储（比如Unified Buffer）中。

    tik_instance.data_move(data_A_ub, data_A, 0, 1, 128*2 //32, 0, 0)
    tik_instance.data_move(data_B_ub, data_B, 0, 1, 128*2 //32, 0, 0)

进行加法计算。

    tik_instance.vec_add(128, data_C_ub[0], data_A_ub[0], data_B_ub[0], 1, 8, 8, 8)

将数据从AI Core内部存储中搬出到AI Core外部存储。

    tik_instance.data_move(data_C, data_C_ub, 0, 1, 128*2 //32, 0, 0)

将TIK DSL容器中的语句，编译成昇腾AI处理器可执行的代码，即算子的.o文件和算子描述.json文件。
```
    tik_instance.BuildCCE(kernel_name="simple_add",inputs=[data_A,data_B],outputs=[data_C])
```
其中，
- kernel_name：指明编译产生的二进制代码中的核函数名称。
- inputs：存放程序的输入Tensor，为从外部存储中加载的数据，必须是Global Memory的存储类型。
- outputs：存放程序的输出Tensor，对应计算后搬运到外部存储中的数据，必须是Global Memory的存储类型。
返回TIK实例。
```
    return tik_instance
```

功能调试

在算子实现文件下方添加功能调试代码，用于对算子实现进行验证。

if __name__ == "__main__":
    # 调用TIK算子实现函数
    tik_instance = add_tik()
    # 初始化数据，为128个float16类型的数字1的一维矩阵
    data = np.ones((128,), dtype=np.float16)
    feed_dict = {"data_A": data, "data_B": data}
    # 启动功能调试
    data_C, = tik_instance.tikdb.start_debug(feed_dict=feed_dict, interactive=True)
    # 打印输出数据
    print(data_C)

运行TIK Python程序。

python3 add_tik.py

输入data_A和data_B分别为128个float16类型的数字1的一维矩阵，展示的输出data_C如下所示：

[TIK]>c
[2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2.
 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2.
 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2.
 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2.
 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2.
 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2.]

以上仅对大致编程过程进行展示，后续会对上述实例中各接口、各参数的含义进行详细描述。

入门示例

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功能调试