快速上手端到端算子开发

本节以一个简单算子为例，带您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，让您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

CANN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Ascend C算子开发工程。

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",
        "language":"cpp",
        "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"
                ]
            }
        ]
    }
]

使用msopgen工具生成AddCustom算子的开发工程。
```
${INSTALL_DIR}/python/site-packages/bin/msopgen gen -i $HOME/sample/add_custom.json -c ai_core-<soc_version> -lan cpp -out   $HOME/sample/AddCustom
```
- ${INSTALL_DIR}为CANN软件安装后文件存储路径，请根据实际环境进行替换。
- -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>为昇腾AI处理器的型号，可通过npu-smi info命令进行查询，基于同系列的AI处理器型号创建的算子工程，其基础功能能力通用。
- -lan：参数cpp代表算子基于Ascend C编程框架，使用C++编程语言开发。

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.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，完整的样例代码您可以在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。

首先，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(tilingData, 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, tilingData.totalLength, tilingData.tileNum);
    if (TILING_KEY_IS(1)) {
        // 完成算子实现的核心逻辑
        op.Process();
    }
}

定义KernelAdd算子类，其具体成员及成员函数实现如下。

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
        ASSERT(GetBlockNum() != 0 && "block dim can not be zero!");
        this->blockLength = totalLength / GetBlockNum();
        this->tileNum = tileNum;
        ASSERT(tileNum != 0 && "tile num can not be zero!");
        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 * GetBlockIdx(), this->blockLength);
        yGm.SetGlobalBuffer((__gm__ DTYPE_Y*)y + this->blockLength * GetBlockIdx(), this->blockLength);
        zGm.SetGlobalBuffer((__gm__ DTYPE_Z*)z + this->blockLength * 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
        LocalTensor<DTYPE_X> xLocal = inQueueX.AllocTensor<DTYPE_X>();
        LocalTensor<DTYPE_Y> yLocal = inQueueY.AllocTensor<DTYPE_Y>();
         // 将GlobalTensor数据拷贝到LocalTensor
        DataCopy(xLocal, xGm[progress * this->tileLength], this->tileLength);
        DataCopy(yLocal, yGm[progress * this->tileLength], this->tileLength);
        // 将LocalTesor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
        LocalTensor<DTYPE_X> xLocal = inQueueX.DeQue<DTYPE_X>();
        LocalTensor<DTYPE_Y> yLocal = inQueueY.DeQue<DTYPE_Y>();
        // 从Queue中分配输出Tensor
        LocalTensor<DTYPE_Z> zLocal = outQueueZ.AllocTensor<DTYPE_Z>();
        // 调用Add接口进行计算
        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
        LocalTensor<DTYPE_Z> zLocal = outQueueZ.DeQue<DTYPE_Z>();
        // 将输出Tensor拷贝到GlobalTensor中
        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
    TPipe pipe;
    //输入数据Queue队列管理对象，QuePosition为VECIN
    TQue<QuePosition::VECIN, BUFFER_NUM> inQueueX, inQueueY; 
    //输出数据Queue队列管理对象，QuePosition为VECOUT
    TQue<QuePosition::VECOUT, BUFFER_NUM> 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
    GlobalTensor<DTYPE_X> xGm;
    GlobalTensor<DTYPE_Y> yGm;
    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。

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(TilingData)
  // 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, TilingData)
}
#endif // ADD_CUSTOM_TILING_H

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 = 8;
const uint32_t TILE_NUM = 8;
static ge::graphStatus TilingFunc(gert::TilingContext* context)
{
    TilingData tiling;
    uint32_t totalLength = context->GetInputTensor(0)->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());
    context->SetTilingKey(1);
    size_t *currentWorkspace = context->GetWorkspaceSizes(1);
    currentWorkspace[0] = 0;
    return ge::GRAPH_SUCCESS;
}
} // namespace optiling

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赋給输出shape，当前msopgen工具生成的代码“InferShape”函数无需修改。

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
            .UnknownShapeFormat({ ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND, ge::FORMAT_ND });  // 未知Shape情况下的Format的默认值
        // 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 })
            .UnknownShapeFormat({ 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 })
            .UnknownShapeFormat({ 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
        this->AICore().AddConfig("ascend910");
    }
};
// 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。

编译自定义算子工程，构建生成自定义算子包。
1. 修改CMakePresets.json中ASCEND_CANN_PACKAGE_PATH为CANN软件包安装路径。
```
{
    ……
    "configurePresets": [
        {
                ……
                "ASCEND_CANN_PACKAGE_PATH": {
                    "type": "PATH",
                    "value": "/usr/local/Ascend/latest"        //请替换为CANN软件包安装后的实际路径
                },
                ……
        }
    ]
}
```
2. 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，并在build_out目录下生成自定义算子安装包custom_opp_<target os>_<target architecture>.run，例如“custom_opp_ubuntu_x86_64.run”。

自定义算子安装包部署。

在自定义算子包所在路径下，执行如下命令，安装自定义算子包。

./custom_opp_<target os>_<target architecture>.run

命令执行成功后，自定义算子包中的相关文件将部署至当前环境的OPP算子库的vendors/customize目录中，如果用户部署多个自定义算子包，可通过如下命令指定路径安装：

./custom_opp_<target os>_<target architecture>.run --install-path=<path>

说明：如果部署算子包时通过配置--install-path参数指定了算子包的安装目录，则在使用自定义算子前，需要执行source <path>/vendors/<vendor_name>/bin/set_env.bash命令，set_env.bash脚本中将自定义算子包的安装路径追加到环境变量ASCEND_CUSTOM_OPP_PATH中，使自定义算子在当前环境中生效。

查看部署后的目录结构，如下所示：

├── opp    // 算子库目录
│   ├── built-in     // 内置算子所在目录
│   ├── vendors     // 自定义算子所在目录
│       ├── config.ini
│       └── vendor_name1   // 自定义算子所在目录，若不指定路径安装，默认为“customize”
│           ├── framework     //自定义算子插件库
│           ├── op_impl
│           │   └── ai_core
│           │       └── tbe
│           │           ├── config
│           │           │   └── ${soc_version}     //昇腾AI处理器类型
│           │           │       └── aic-${soc_version}-ops-info.json     //自定义算子信息库文件
│           │           ├── vendor_name1_impl    //自定义算子实现代码文件
│           │           │   └── dynamic
│           │           │       ├── xx.cpp
│           │           │       └── xx.py
│           │           ├── kernel     //自定义算子二进制文件
│           │           │   └── ${soc_version}     //昇腾AI处理器类型
│           │           │   └── config
│           │           └── op_tiling
│           │               ├── lib
│           │               └── liboptiling.so 
│           └── op_proto     //自定义算子原型库所在目录
│               ├── inc
│               │   └── op_proto.h
│               └── lib
│       ├── vendor_name2   // 存储厂商vendor_name2部署的自定义算子

算子ST测试

CANN开发套件包中提供了ST测试工具“msopst”，用于生成算子的ST测试用例并在硬件环境中执行。

本节仅以AddCustom算子为例，介绍ST测试工具的关键执行流程。

创建算子ST测试用例定义文件“AddCustom_case.json”，例如存储到跟算子工程目录“AddCustom”同级别的“AddCustom_st”路径下。

“AddCustom_case.json”文件的样例如下，开发者可基于此文件定制修改。

[
    {
        "case_name": "Test_AddCustom_001", 
        "op": "AddCustom", 
        "input_desc": [ 
            {
                "format": [
                    "ND"
                ],
                "type": [
                    "float16"
                ],
                "shape": [8,2048],
                "data_distribute": [ 
                    "uniform"
                ],
                "value_range": [ 
                    [
                        0.1,
                        1.0
                    ]
                ],
                "name": "x"
            },
            {
                "format": [
                    "ND"
                ],
                "type": [
                    "float16"
                ],
                "shape": [8,2048],
                "data_distribute": [
                    "uniform"
                ],
                "value_range": [
                    [
                        0.1,
                        1.0
                    ]
                ],
                "name": "y"
            }
        ],
        "output_desc": [
            {
                "format": [
                    "ND"
                ],
                "type": [
                    "float16"
                ],
                "shape": [8,2048],
                "name": "z"
            }
        ]
    }
]

配置ST测试用例执行时依赖的环境变量。
```
export DDK_PATH=$HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest
export NPU_HOST_LIB=$HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest/runtime/lib64/stub
```
提示：请根据CANN软件包实际安装路径对以上环境变量进行修改。

进入msopst工具所在目录，执行如下命令生成并执行测试用例。

进入msopst工具所在目录。

cd $HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest/python/site-packages/bin

生成测试用例文件并执行。

./msopst run -i $HOME/AddCustom_st/AddCustom_case.json -soc <soc_version> -out $HOME/AddCustom_st

-i：算子测试用例定义文件（*.json）的路径，可配置为绝对路径或者相对路径。
-soc：昇腾AI处理器的型号，请根据实际环境进行替换。
-out：生成文件所在路径。

此命令执行完成后，会输出类似如下打屏结果：

------------------------------------------------------------------------
- test case count: 1
- success count: 1
- failed count: 0
------------------------------------------------------------------------
2023-08-28 20:20:40 (25058) - [INFO] Process finished!
2023-08-28 20:20:40 (25058) - [INFO] The st report saved in:  xxxx/AddCustom_st/20230828202015/st_report.json.

您也可以查看上述屏显信息提示的“st_report.json”文件，查看详细运行结果。

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