适配说明
概述
C++ extensions插件提供了将自定义算子映射到昇腾AI处理器的功能，为使用PyTorch框架的开发者提供了便捷的NPU算子库调用能力，基于PyTorch原生提供的自定义算子扩展功能，用户可以编译安装自定义算子wheel包并运行。本章节基于C++ extensions的方式介绍如何在昇腾NPU上完成自定义算子开发和适配。PyTorch官方的C++ extensions功能具体可参考C++ extensions官方文档。
适配样例目录
此目录下展示了C++ extensions构建自定义算子库的所有样例。
├── cpp_extension_base // 基础样例
├── cpp_extension_full // 完整样例
│ ├── module // 前反向绑定通过python实现
│ └── torch_library_impl // 前反向绑定通过c++实现
├── cpp_extension_structured // 结构化适配实现
├── cpp_extension_asc // 算子通过AscendC实现
└── cpp_extension_pybind // 通过pybind绑定对外接口
适配方法
提供了六种适配样例以供用户选择，用户可根据需要选择对应适配方法。
| 适配方法 | 使用场景 | 功能范围 | 更多信息 |
|---|---|---|---|
| cpp_extension_base（基础样例） | 基础功能 | 算子定义、算子适配、ATen IR注册绑定 | 具体操作请参考基础调用适配样例 |
| cpp_extension_full（完整样例-module） | 完整功能 | 算子定义、算子适配、ATen IR注册绑定、meta注册、前反向绑定等 | 前反向绑定通过Python类的forward和backward注册实现具体操作请参考完整调用适配样例 |
cpp_extension_full（完整样例-TORCH_LIBRARY_IMPL） |
完整功能 | 算子定义、算子适配、ATen IR注册绑定、meta注册、前反向绑定等 | 前反向绑定通过TORCH_LIBRARY_IMPL注册实现具体操作请参考完整调用适配样例 |
| cpp_extension_structured（结构化） | 结构化适配 | 算子定义、算子适配、ATen IR注册绑定 | 通过配置yaml自动完成适配，具体操作请参考结构化适配样例 |
| cpp_extension_asc（AscendC） | 自定义算子 | 算子定义、算子适配、ATen IR注册绑定 | 算子使用AscendC编写，具体操作请参考AscendC算子适配样例 |
| cpp_extension_pybind（pybind） | 灵活接口 | 算子定义、算子适配、Pybind绑定 | 具体操作请参考pybind绑定适配样例 |
Note
cpp_extension_structured（结构化实现）使用前提：opapi对应的aclnn与ATen IR语义一致，适配层除申请output tensor外无其他逻辑。