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简介

MindStudio算子开发工具包含多个工具,如msKPP、msOpGen、msOpST、msSanitizer、msDebug、msTracekit和msProf等,本文档以一个简单样例介绍算子开发工具应用的全流程。

样例以单算子AclNN调用方式为例,介绍如何使用算子开发工具进行算子设计、算子工程创建、算子功能测试、算子异常检测、算子调试及性能调优。

环境准备

  • 准备Atlas A2训练系列产品的服务器,并安装对应的驱动和固件。
  • 安装Ascend-cann-toolkit,具体安装过程请参见安装CANN软件包
  • 安装NPU驱动固件,具体安装过程请参见安装NPU驱动固件

算子设计(msKPP)

msKPP工具用于算子开发之前,帮助开发者在秒级时间内获取算子性能建模结果,可快速验证算子的实现方案。

  1. 参考使用前准备,完成msKPP工具相关配置。
  2. 获取对算子建模的Python脚本(以add算子为例)。
    from mskpp import vadd, Tensor, Chip
    
    def my_vadd(gm_x, gm_y, gm_z):
        # 向量Add的基本数据通路:
        #被加数x: GM-UB
        #加数y: GM-UB
        #结果向量z: UB-GM
     
        #定义和分配UB上的变量
        x = Tensor("UB")
        y = Tensor("UB")
        z = Tensor("UB")
    
        # 将GM上的数据移动到UB对应内存空间上
        x.load(gm_x)
        y.load(gm_y)
    
        # 当前数据已加载到UB上,调用指令进行计算,结果保存在UB上
        out = vadd(x, y, z)()
    
        # 将UB上的数据移动到GM变量gm_z的地址空间上 
        gm_z.load(out[0])
    
    if __name__== '__main__':
        with Chip("Ascendxxxyy") as chip:  # xxxyy为用户实际使用的具体芯片类型 
            chip.enable_trace()
            chip.enable_metrics()
    
            # 应用算子进行AICORE计算
            in_x = Tensor("GM", "FP16", [32, 48], format="ND") 
            in_y = Tensor("GM", "FP16", [32, 48], format="ND")
            in_z = Tensor("GM", "FP16", [32, 48], format="ND")
            my_vadd(in_x, in_y, in_z)
  3. 执行步骤二的Python脚本,将会在当前目录生成以下结果目录。该文件具体内容的分析请参见算子计算搬运规格分析极限性能分析算子Tiling初步设计
    MSKPP20241024074034/
    ├── instruction_cycle_consumption.html
    ├── Instruction_statistic.csv
    ├── Pipe_statistic.csv
    └── trace.json
    表1 建模结果文件

    文件名称

    功能

    搬运流水统计(Pipe_statistic.csv)

    以PIPE维度统计搬运数据量大小、操作数个数以及耗时信息。

    指令信息统计(Instruction_statistic.csv)

    统计不同指令维度的总搬运数据量大小、操作数个数以及耗时信息,能够发现指令层面上的瓶颈。

    指令占比饼图(instruction_cycle_consumption.html)

    以指令维度统计耗时信息,并以饼图形式展示。

    指令流水图(trace.json)

    以指令维度展示耗时信息,并进行可视化展示。

创建算子工程(msOpGen)

msOpGen工具用于算子开发时,可生成自定义算子工程,方便用户专注于算子的核心逻辑和算法实现,而无需花费大量时间在项目搭建、编译配置等重复性工作上,从而大大提高了开发效率。

  1. 生成算子目录。
    1. 把算子定义的.json文件放到工作目录当中,json文件的配置参数详细说明请参考表1
      [
          {
              "op": "AddCustom",
              "language": "cpp",
              "input_desc": [
                  {
                      "name": "x",
                      "param_type": "required",
                      "format": [
                          "ND"
                      ],
                      "type": [
                          "float16"
                      ]
                  },
                  {
                      "name": "y",
                      "param_type": "required",
                      "format": [
                          "ND"
                      ],
                      "type": [
                          "float16"
                      ]
                  }
              ],
              "output_desc": [
                  {
                      "name": "z",
                      "param_type": "required",
                      "format": [
                          "ND"
                      ],
                      "type": [
                          "float16"
                      ]
                  }
              ]
          }
      ]
    2. 执行以下命令,生成算子开发工程,参数说明请参见表2
      ${INSTALL_DIR}/python/site-packages/bin/msopgen gen -i AddCustom.json -f tf -c ai_core-ascendxxxyy -lan cpp -out AddCustom  # xxxyy为用户实际使用的具体芯片类型
    3. 执行以下命令,查看生成目录。
      tree -C -L 2 AddCustom/
    4. 在指定目录下生成的算子工程目录。
      AddCustom
      ├── build.sh
      ├── cmake
      │   ├── config.cmake
      │   ├── func.cmake
      │   ├── intf.cmake
      │   ├── makeself.cmake
      │   └── util
      ├── CMakeLists.txt
      ├── CMakePresets.json
      ├── framework
      │   ├── CMakeLists.txt
      │   └── tf_plugin
      ├── op_host
      │   ├── add_custom.cpp
      │   ├── add_custom_tiling.h
      │   └── CMakeLists.txt
      ├── op_kernel
      │   ├── add_custom.cpp
      │   └── CMakeLists.txt
      └── scripts
          ├── help.info
          ├── install.sh
          └── upgrade.sh
  2. 单击Link,获取算子核函数开发和Tiling实现的代码样例,使用Link下载的AddCustom目录替换msOpGen生成的AddCustom目录。

    完成算子工程创建后,需参考Ascend C自定义算子开发指南进行算子开发,但此步骤只需体现算子开发工具的功能,因此直接使用Link中的代码样例。

  3. 编译算子工程。
    1. 参考编译前准备节,完成编译相关配置。
    2. 在替换后的AddCustom工程目录中,修改CMakePresets.json文件的cacheVariables的配置项。
      • 将ASCEND_CANN_PACKAGE_PATH中的value字段的路径替换成用户实际安装的CANN包路径。
                        "ASCEND_CANN_PACKAGE_PATH": {
                            "type": "PATH",
                            "value": "/Home/Ascend/ascend-toolkit/latest/"
                        },
      • 将ASCEND_COMPUTE_UNIT中的value字段替换成ascendxxxyy
                        "ASCEND_COMPUTE_UNIT": {
                            "type": "STRING",
                            "value": "ascendxxxyy"  # xxxyy为用户实际使用的具体芯片类型
                        },
    3. 在算子工程目录下,执行如下命令,进行算子工程编译。
      编译完成后,将会在build_out目录生成.run算子包。
      ./build.sh
  4. 在自定义算子包所在路径下,执行如下命令,部署算子包。
    ./build_out/custom_opp_ubuntu_aarch64.run
  5. 参考单算子API调用,验证算子功能,生成可执行文件execute_add_op
    1. 切换到AclNNInnovation仓的目录
      cd AclNNInvocation/ 
    2. 执行以下命令。
      ./run.sh
    3. 成功对比精度,并生成可执行文件execute_add_op
      INFO: execute op!
      [INFO]  Set device[0] success
      [INFO]  Get RunMode[1] success
      [INFO]  Init resource success
      [INFO]  Set input success
      [INFO]  Copy input[0] success
      [INFO]  Copy input[1] success
      [INFO]  Create stream success
      [INFO]  Execute aclnnAddCustomGetWorkspaceSize success, workspace size 0
      [INFO]  Execute aclnnAddCustom success
      [INFO]  Synchronize stream success
      [INFO]  Copy output[0] success
      [INFO]  Write output success
      [INFO]  Run op success
      [INFO]  Reset Device success
      [INFO]  Destory resource success
      INFO: acl executable run success!
      error ratio: 0.0000, tolrence: 0.0010
      test pass

算子功能测试(msOpST)

msOpST工具用于算子开发完成后,对算子功能进行初步测试,该工具可以更加高效地进行算子性能的分析和优化,提高算子的执行效率,降低开发成本。

本样例基于AscendCL接口的流程,生成单算子的OM文件,并执行该文件以验证算子执行结果的正确性。

  1. 生成ST测试用例。
    1. 执行以下命令,根据CANN包路径和工作目录替换命令路径。
      ${INSTALL_DIR}/python/site-packages/bin/msopst create -i "/HOME/AddCustom/op_host/add_custom.cpp" -out ./st
    2. 生成ST测试用例。
      2024-09-10 19:47:15 (3995495) - [INFO] Start to parse AscendC operator prototype definition in ${INSTALL_DIR}/add_cus/AddCustom/op_host/add_custom.cpp.
      2024-09-10 19:47:15 (3995495) - [INFO] Start to check valid for op info.
      2024-09-10 19:47:15 (3995495) - [INFO] Finish to check valid for op info.
      2024-09-10 19:47:15 (3995495) - [INFO] Generate test case file ${INSTALL_DIR}/add_cus/st/AddCustom_case_20240910194715.json successfully.
      2024-09-10 19:47:15 (3995495) - [INFO] Process finished!
    3. 在./st目录下生成ST测试用例。
  2. 执行ST测试。
    1. 根据CANN包路径设置环境变量。
      export DDK_PATH=${INSTALL_DIR}
      export NPU_HOST_LIB=${INSTALL_DIR}/runtime/lib64/stub
    2. 执行ST测试,并将输出结果到指定路径。
      ${INSTALL_DIR}/python/site-packages/bin/msopst run -i ./st/AddCustom_case.json -soc Ascendxxxyy -out ./st/out   # xxxyy为用户实际使用的具体芯片类型
  3. 测试成功后,将测试结果输出在./st/out/xxxx/路径下的st.report.json文件,具体请参见表3

算子异常检测(msSanitizer)

msSanitizer工具作用于算子开发的整个周期,帮助开发者确保算子的质量和稳定性。通过在早期阶段发现并修复异常,msSanitizer大大减少了产品上线后的潜在风险和后期维护成本。

启动工具后,将会在当前目录下自动生成工具操作日志文件mssanitizer_{timestamp}_XXX.log,当用户程序运行完成后,界面将会打印异常报告。

  1. 请参考msOpGen算子工程编译场景,完成相关配置。
  2. 在${install_path}samples/operator/AddCustomSample/FrameworkLaunch/AddCustom目录下执行以下命令,重新编译部署算子。
    bash build.sh
    ./build_out/${custom_opp_*.run}   // {}为当前目录下run包的名称
  3. 切换到${install_path}/samples/operator/AddCustomSample/FrameworkLaunch/AclNNInvocation目录,拉起算子API运行脚本,进行内存检测。

    ${install_path}为sample仓的路径。

    1. 启用内存检测:
      • 可显式指定内存检测,默认会开启非法读写、多核踩踏、非对齐访问和非法释放的检测功能:
        mssanitizer --tool=memcheck bash run.sh
      • 执行如下命令,可手动启用内存泄漏的检测功能:
        mssanitizer --tool=memcheck --leak-check=yes bash run.sh
    2. 定位内存异常,具体请参见内存异常报告解析
  4. 进行竞争检测。
    1. 执行如下命令,启用竞争检测。
      mssanitizer --tool=racecheck bash run.sh
    2. 定位内存竞争,具体请参见竞争检测报告解析

      当前目录下会自动生成工具操作日志文件mssanitizer_{timestamp}_XXX.log,当用户程序运行完成后,界面将会打印异常报告。

  5. 进行未初始化检测。
    1. 执行如下命令,可手动启用未初始化的检测。
      mssanitizer --tool=initcheck bash run.sh   // application为用户程序
    2. 定位内存异常,具体请参见未初始化异常报告解析

算子调试(msDebug)

msDebug工具在算子开发的整个周期中都发挥着重要作用,从最初的编码到最终的维护,它都能帮助开发者确保算子的质量和性能。通过提供强大的调试功能,msDebug工具极大地提高了开发效率和代码可靠性。

  1. 编辑op_kernel/CMakeLists.txt,增加编译选项-O0 -g --cce-ignore-always-inline=true。
    add_ops_compile_options(ALL OPTIONS -O0 -g --cce-ignore-always-inline=true)
  2. 需参考编译算子工程的步骤2,修改CMakePresets.json文件的cacheVariables的配置项。
  3. 修改单算子调用主体流程实现文件中同步等待接口的超时参数。

    进行接口同步时,需要将${install_path}/samples/operator/AddCustomSample/FrameworkLaunch/AclNNInvocation/src路径下op_runner.cpp文件中的aclrtSynchronizeStreamWithTimeout(stream, 5000)修改为aclrtSynchronizeStream(stream)。

    ${install_path}为sample仓的路径。

  4. 执行以下命令,重新编译部署算子。
    1. 在${install_path}samples/operator/AddCustomSample/FrameworkLaunch/AddCustom目录下执行以下命令,重新编译部署算子。
      bash build.sh
      ./build_out/${custom_opp_*.run}  // {}为当前目录下run包的名称
    2. 切换到${install_path}/samples/operator/AddCustomSample/FrameworkLaunch/AclNNInvocation目录,并执行以下命令,

      ,将会在./output路径下生成可执行文件execute_add_op

      bash run.sh
      cd  ./output
  5. 在调试前,配置如下环境变量,指定算子加载路径,导入调试信息。
    export LAUNCH_KERNEL_PATH=/{path_to_kernel}/AddCustom_1e04ee05ab491cc5ae9c3d5c9ee8950b.o
  6. 在可执行文件目录下执行msdebug execute_add_op,进入msdebug。
    msdebug execute_add_op
  7. 断点设置。
    1. 设置断点。
      (msdebug) b add_custom.cpp:55
    2. 回显将会显示断点信息添加成功。
      Breakpoint 1: where = AddCustom_1e04ee05ab491cc5ae9c3d5c9ee8950b.o`KernelAdd::Compute(int) (.vector) + 68 at add_custom.cpp:55:9, address = 0x00000000000014f4
  8. 键盘输入 r 命令,运行算子程序,等待直到命中断点:
    (msdebug) r
    Process 1454802 launched: '/home/tianjiaxin/add_cus/AclNNInvocation/output/execute_add_op' (aarch64)
    [INFO]  Set device[0] success
    [INFO]  Get RunMode[1] success
    [INFO]  Init resource success
    [INFO]  Set input success
    [INFO]  Copy input[0] success
    [INFO]  Copy input[1] success
    [INFO]  Create stream success
    [INFO]  Execute aclnnAddCustomGetWorkspaceSize success, workspace size 0
    [Launch of Kernel AddCustom_1e04ee05ab491cc5ae9c3d5c9ee8950b on Device 0]
    [INFO]  Execute aclnnAddCustom success
    Process 1454802 stopped
    [Switching to focus on Kernel AddCustom_1e04ee05ab491cc5ae9c3d5c9ee8950b, CoreId 39, Type aiv]
    * thread #1, name = 'execute_add_op', stop reason = breakpoint 1.1
        frame #0: 0x00000000000014f4 AddCustom_1e04ee05ab491cc5ae9c3d5c9ee8950b.o`KernelAdd::Compute(this=0x00000000003078a8, progress=0) (.vector) at add_custom.cpp:55:9
       52       __aicore__ inline void Compute(int32_t progress)
       53       {
       54           LocalTensor<DTYPE_X> xLocal = inQueueX.DeQue<DTYPE_X>();
    -> 55           LocalTensor<DTYPE_Y> yLocal = inQueueY.DeQue<DTYPE_Y>();
       56           LocalTensor<DTYPE_Z> zLocal = outQueueZ.AllocTensor<DTYPE_Z>();
       57           Add(zLocal, xLocal, yLocal, this->tileLength);
       58           outQueueZ.EnQue<DTYPE_Z>(zLocal);
  9. 继续运行:
    1. 键盘输入以下命令,继续运行。
      (msdebug) c
    2. 显示程序再次命中该断点。
      Process 1454802 resuming
      Process 1454802 stopped
      [Switching to focus on Kernel AddCustom_1e04ee05ab491cc5ae9c3d5c9ee8950b, CoreId 39, Type aiv]
      * thread #1, name = 'execute_add_op', stop reason = breakpoint 1.1
          frame #0: 0x00000000000014f4 AddCustom_1e04ee05ab491cc5ae9c3d5c9ee8950b.o`KernelAdd::Compute(this=0x00000000003078a8, progress=0) (.vector) at add_custom.cpp:55:9
         52       __aicore__ inline void Compute(int32_t progress)
         53       {
         54           LocalTensor<DTYPE_X> xLocal = inQueueX.DeQue<DTYPE_X>();
      -> 55           LocalTensor<DTYPE_Y> yLocal = inQueueY.DeQue<DTYPE_Y>();
         56           LocalTensor<DTYPE_Z> zLocal = outQueueZ.AllocTensor<DTYPE_Z>();
         57           Add(zLocal, xLocal, yLocal, this->tileLength);
         58           outQueueZ.EnQue<DTYPE_Z>(zLocal);
  10. 结束调试:
    (msdebug) q

算子调优(msProf)

msProf工具主要作用于算子开发的性能优化阶段,通过使用msProf工具,开发者可以确保算子在不同硬件平台上都能高效运行,从而提高软件的整体性能和用户体验。

  1. 重新编译部署算子:
    bash build.sh
    ./build_out/custom_opp_ubuntu_aarch64.run
  2. 切换到aclnn目录下,通过aclnn生成可执行文件:
    ./run.sh
  3. 请参考msprof op simulator配置,完成仿真配置。
  4. 使用msprof op进行上板调优。
    1. 进入aclnn目录,执行以下命令,开启上板调优。
      msprof op --output=./output_data ./execute_add_op
    2. 生成以下结果目录。
      OPPROF_20240911145000_YLKFDJDQNXGDTXPH/
      ├── ArithmeticUtilization.csv
      ├── dump
      ├── L2Cache.csv
      ├── Memory.csv
      ├── MemoryL0.csv
      ├── MemoryUB.csv
      ├── OpBasicInfo.csv
      ├── PipeUtilization.csv
      ├── ResourceConflictRatio.csv
      └── visualize_data.bin
    3. 将visualize_data.bin文件导入MindStudio Insight工具,将上板结果可视化,具体请参见msprof op
  5. 使用msprof op simulator进行仿真调优。
    1. 进入aclnn目录,执行以下命令,开启仿真调优。
      msprof op simulator --output=./output_data ./execute_add_op 
    2. 生成以下结果目录。
      OPPROF_20240911150827_GYCKQHGDUHJFYICF/
      ├── dump
      └── simulator
          ├── core0.veccore0
          ├── core0.veccore1
          ├── core1.veccore0
          ├── core1.veccore1
          ├── core2.veccore0
          ├── core2.veccore1
          ├── core3.veccore0
          ├── core3.veccore1
          ├── trace.json
          └── visualize_data.bin
    3. 将trace.json和visualize_data.bin文件导入MindStudio Insight工具,将仿真结果可视化,具体请参见msprof op simulator
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