Ascend C

🔥Latest News

  • [2026/01] 优化样例、融合编译性能等;
  • [2025/12] Ascend C项目新增对Kirin X90和Kirin 9030处理器的支持。鸿蒙开发者基于Ascend C的实践案例可参考:cann-recipes-harmony-infer
  • [2025/11] Ascend C项目基于Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品、Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品全面开源开放,包含以下新特性:
    • 实现分仓分包,支持分包独立安装部署,包括Ascend C算子开发所需的核心仓asc-devkit、调试工具仓asc-tools、Vector算子模板库仓atvcatvoss、Python前端仓pyasc
    • 编程API能力扩展
      • 新增语言扩展层C API,提供与业界相似的编程体验。
      • 基础API新增LocalMemAllocator内存分配接口。
    • 全面支持异构编译与<<<>>> 直调,通过文件后缀名“.asc”或编译选项“-x asc”使能异构编译。
    • 算子编译CMake接口标准化,提供Cmake module接口,支持不同编译场景。
    • 支持CPU&NPU孪生调试的能力一致性,一套代码同时支持CPU和NPU调试。
    • 编程指南全面优化。
    • 新增算子样例。

🚀概述

Ascend C是CANN (Compute Architecture for Neural Networks)推出的昇腾AI处理器专用的算子程序开发语言,原生支持C和C++标准规范。Ascend C主要由类库和语言扩展层构成,提供多层级API,满足多维场景算子开发诉求;总体逻辑架构图如下所示:

架构图

  • 语言扩展层C API:纯C接口,支持数组分配内存、基于指针的计算接口,提供与业界一致的C语言编程体验,并开放芯片完备编程能力。Atlas A2/A3支持SIMD的纯C接口;Ascend 950PR/Ascend 950DT将支持与业界类似的SIMT编程能力、SIMD/SIMT混合编程能力;
  • 基础API:单指令抽象的C++类库API,一般基于Tensor编程;逐步基于Layout完善Tensor编程能力;
  • 高阶API:基于单核对常见算法进行抽象和封装,提供公共算法的实现;
  • 算子模板库:基于模板提供算子的完整实现参考,简化Tiling开发,支持用户自定义扩展;
  • Python前端:PyAsc基于Python前端,提供芯片底层完备编程能力,并将逐步基于Layout完善Tensor编程能力,新增SIMT编程等能力,实现基于Python接口开发高性能算子;

本仓主要包含Ascend C编程API和必要的cmake编译脚本,是算子开发所需的核心模块。

🔍目录结构说明

本代码仓目录结构如下:

├── cmake                               # Ascend C 构建源代码
├── docs                                # 项目文档介绍
├── examples                            # Ascend C API样例工程
├── impl                                # Ascend C API接口实现源代码
│   ├── adv_api                         # Ascend C 高阶API实现源代码
│   ├── aicpu_api                       # Ascend C AI CPU API实现源代码
│   ├── basic_api                       # Ascend C 基础API实现源代码
│   ├── c_api                           # Ascend C 语言扩展层C API实现源代码
│   ├── experimental                    # Ascend C TENSOR API实现源代码
│   ├── simt_api                        # Ascend C SIMT API实现源代码
│   └── utils                           # Ascend C 工具类实现源代码
├── include                             # Ascend C API接口声明源代码
│   ├── adv_api                         # Ascend C 高阶API声明源代码
│   ├── aicpu_api                       # Ascend C AI CPU API声明源代码
│   ├── basic_api                       # Ascend C 基础API声明源代码
│   ├── c_api                           # Ascend C 语言扩展层C API声明源代码
│   ├── experimental                    # Ascend C TENSOR API声明源代码
│   ├── simt_api                        # Ascend C SIMT API声明源代码
│   └── utils                           # Ascend C 工具类声明源代码
├── scripts                             # 打包相关脚本
├── tests                               # Ascend C API的UT用例
└── tools                               # Ascend C 工具源代码

⚡️快速入门

若您希望快速体验项目的构建和算子样例的执行,请访问如下文档获取简易教程。

  • 编译构建:介绍搭建环境、编译执行、本地验证等操作。
  • 样例执行:提供算子开发样例,介绍端到端执行样例的方式。

🧰clangd/IDE 支持

  • 安装 clangd(推荐 15+,以Ubuntu操作系统为例)以及VSCode插件clangd

    sudo apt install -y clangd-15
    
  • 配置本地VSCode的settings.json(示例)

    {
      "clangd.path": "/usr/bin/clangd-15",
      "clangd.arguments": [
          "--background-index=0",
          "--clang-tidy=0"
      ],
      "files.associations": {
          "*.asc": "cpp"
      }
    }
    
  • 在项目根目录下配置 .clangd(示例)完整 .clangd文件在本目录下给出.

    CompileFlags:
      Add:
        - "-std=c++17"
        - "-DASCENDC_CPU_DEBUG=1"
        - "-D__NPU_ARCH__=2201"
        ...
    
    ---
    If:
      PathMatch: ".*\\.asc$"
    CompileFlags:
      Add:
        - "-x"
        - "c++"
    Diagnostics:
      Suppress:
        - "attributes_not_allowed"
        - "decomp_decl_template"
        - "ignored_attributes"
        - "unknown_type_name"
        - "undeclared_var_use"
        - "invalid_token_after_toplevel_declarator"
        - "missing_type_specifier"
        - "typename_nested_not_found"
    
  • 重启clangd(VSCode: Command Palette -> "Clangd: Restart language server")

  • 💡 关于 ASC 语言语法高亮、代码跳转的支持,如有任何建议或改进意见,欢迎社区开发者积极反馈!

📖相关文档

若您希望深入体验项目功能,扩展原有API或开发全新API、开发自定义算子,请访问如下文档获取详细教程。

📌后续规划

  • 基于Altas A2/A3发布语言扩展层纯C接口,提供基于数组分配内存能力,支持基于指针的计算接口,实现与业界类似的纯C编程体验;
  • Ascend 950PR/Ascend 950DT将支持SIMT编程、SIMD与SIMT混合编程,并通过Layout进一步强化Tensor编程能力;
  • 持续丰富语言扩展层C API(含SIMD、SIMT)和基础API的关键特性介绍,并基于融合编译与 <<<>>>调用完善样例;

📝相关信息