Vector 算子开发课程

本课程专注于华为昇腾 NPU 的 Vector 计算单元，从芯片架构、SIMD/SIMT 编程模型，到实际的算子开发和优化，提供全面的学习路径。

课程以 FastGelu（标准 GELU 的 sigmoid 近似：y = x / (1 + exp(-1.702 * x))，其中 1.702 为经验系数）作为贯穿全课程的示例算子。

课程结构

第一章：基础掌握

介绍昇腾 AI 处理器的 Vector 计算架构，包括 A2/A3/A5 芯片架构、SIMD Membase/Regbase 编程、SIMT 编程模型等基础知识。

第二章：加速库基础认知

了解算子执行流程、算子库的目录结构、Tiling 原理以及开发环境的搭建。

第三章：Ascend 算子开发

深入学习 SIMD 和 SIMT 算子开发，包括 membase/regbase 编程、aclnn 和 PTA 接口调用、性能优化和调试技巧。

前置知识要求

• 具备 C/C++ 编程基础
• 了解深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）基本概念
• 具备一定的并行编程基础
• 已完成 Ascend C 算子开发系列教程基础部分

软硬件配套说明

项目	要求
支持硬件	Ascend 950PR/Ascend 950DT
CANN 版本	8.0.0 及以上
Python	3.8+

在线体验环境

本教程支持以下在线体验环境：

体验环境	镜像模板 / 版本	Python 内核	说明
CANNLab 950尝鲜	cann_9.0.0-beta.2-py3.12-a5	Python 3.12	参考 CANNLab 环境体验指南创建CANNLab环境运行notebook

注意： 如在本地环境离线体验，需自行安装配套的 CANN 软件，具体请参考 CANN 安装指南。

章节目录

第一章：基础掌握

编号	标题	内容
1.1	章节介绍	章节概述、前置要求、学习目标
1.2	芯片架构简介	A2/A3/A5 芯片 AI Core 架构
1.3	SIMD Membase 编程基础	Membase 编程范式与常见指令
1.4	SIMD Regbase 编程基础	Regbase 编程模型、VF 寄存器与指令
1.5	SIMT 编程基础	SIMT 线程架构与内存层级
1.6	章节实践	FastGelu regbase 完整实现

第二章：加速库基础认知

编号	标题	内容
2.1	章节介绍	章节概述、前置要求、学习目标
2.2	算子执行流程	aclnn 单算子 API、GE 图模式、Kernel 直调
2.3	算子目录结构	FastGelu 工程目录布局与 Tiling 原理
2.4	开发环境部署	CANN Toolkit/Ops 安装与环境配置
2.5	章节实践	FastGelu 算子工程搭建

第三章：Ascend 算子开发

编号	标题	内容
3.1	章节介绍	章节概述、前置要求、学习目标
3.2	SIMD 算子开发	membase 与 regbase 模式 FastGelu 完整开发
3.3	SIMT 算子开发	SIMT 算子开发实战
3.4	调用接口开发	aclnn 两段式接口与 PTA 调用模式
3.5	算子调试	调试工具与调试方法
3.6	算子性能优化	Double Buffer、UB 优化、Scalar 优化等
3.7	章节实践	FastGelu 完整开发 + 性能优化

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本课程从基础概念到实际开发，循序渐进地帮助您掌握 Vector 算子开发的完整流程。

参考资料

• 算子工程入门 - InferShape / InferDtype 实现
• 开源仓算子开发 - InferDataType 实现与注册
• SIMT 同步机制详解 - asc_syncthreads、asc_threadfence
• Regbase 流水线同步 - LocalMemBar 与同步控制
• 动态 Shape 执行 - Unknown Shape 运行时调度
• 动态 Shape 优化 - Dynamic Gear 分档策略
• 开源仓算子交付件 - op_proto、op_impl、op_tiling 等
• aclnn pybind 调用 - aclnn 封装与 Python 调测
• aclnn 算子工程 - OpDef、自动生成、编译流程
• 开源仓贡献流程 - 算子上库完整流程
• MIX算子贡献实战 - 端到端贡献经验
• GE 图构建与框架适配 - PyTorch/TensorFlow/ONNX 差异
• Kernel 直调编程 - 异构编程、AscendOps 模板
• Scalar 高性能编码 - 7 条编码原则
• 泛化 Tiling 设计 - 算子开发规范