快速入门：基于ops-cv仓

使用须知

本指南旨在帮助您快速上手CANN和ops-cv算子仓的使用。为方便快速了解算子开发全流程，将以AddExample算子为实践对象，其源文件位于ops-cv/examples/add_example，具体操作流程如下：

1. 环境部署：完成软件安装和源码下载，此处不再赘述。快速入门场景下，推荐WebIDE或Docker环境，安装操作简单。

   说明：WebIDE或Docker环境默认提供最新商发版CANN包；如需体验master分支最新能力，可手动搭建环境。注意软件包与源码版本是否配套。

2. 编译运行：编译自定义算子包并安装，实现快速调用算子。

3. 算子开发：通过修改现有算子Kernel，体验开发、编译、验证的完整闭环。

4. 算子调试：掌握算子打印和性能采集方法。

5. 算子验证：学习如何修改算子example样例，以验证算子在不同输入下的功能正确性。

一、编译运行

本阶段目的是快速体验项目标准流程，验证环境能否成功进行算子源码编译、打包、安装和运行。

1. 进入项目目录

环境准备好后（注意软件与源码版本配套），进入项目目录。

• 对于Docker部署或手动安装场景，项目源码位于

cd ops-cv

• 对于WebIDE场景，项目源码位于

cd /mnt/workspace/ops-cv

2. 编译AddExample算子

编译指定的算子，通用编译命令格式：bash build.sh --pkg --soc=<芯片版本> --ops=<算子名>。

以AddExample算子为例，编译命令如下：

bash build.sh --pkg --soc=ascend910b --ops=add_example -j16

若提示如下信息，说明编译成功。

Self-extractable archive "cann-ops-cv-custom-linux.${arch}.run" successfully created.

编译成功后，run包存放于项目根目录的build_out目录下。

3. 安装AddExample算子包

./build_out/cann-ops-cv-*linux*.run

AddExample安装在${ASCEND_HOME_PATH}/opp/vendors路径中，${ASCEND_HOME_PATH}表示CANN软件安装目录。

4. 配置环境变量

将自定义算子包的路径加入环境变量，确保运行时能够找到。

export LD_LIBRARY_PATH=${ASCEND_HOME_PATH}/opp/vendors/custom_cv/op_api/lib:${LD_LIBRARY_PATH}

5. 快速验证：运行算子样例

通用的运行命令格式：bash build.sh --run_example <算子名> <运行模式> <包模式>。

以AddExample为例，其提供了简单算子样例add_example/examples/test_aclnn_add_example.cpp，运行该样例验证算子功能是否正常。

bash build.sh --run_example add_example eager cust --vendor_name=custom

预期输出：打印算子AddExample的加法计算结果，表明算子已成功部署并正确执行。

add_example first input[0] is: 1.000000, second input[0] is: 1.000000, result[0] is: 2.000000
add_example first input[1] is: 1.000000, second input[1] is: 1.000000, result[1] is: 2.000000
add_example first input[2] is: 1.000000, second input[2] is: 1.000000, result[2] is: 2.000000
add_example first input[3] is: 1.000000, second input[3] is: 1.000000, result[3] is: 2.000000
add_example first input[4] is: 1.000000, second input[4] is: 1.000000, result[4] is: 2.000000
add_example first input[5] is: 1.000000, second input[5] is: 1.000000, result[5] is: 2.000000
add_example first input[6] is: 1.000000, second input[6] is: 1.000000, result[6] is: 2.000000
add_example first input[7] is: 1.000000, second input[7] is: 1.000000, result[7] is: 2.000000
...

二、算子开发

本阶段目的是对已成功运行的AddExample算子尝试修改核函数代码。

1. 修改Kernel实现

找到AddExample算子的核心kernel实现文件ops-cv/examples/add_example/op_kernel/add_example.h，尝试将算子中的Add操作改为Mul操作：

__aicore__ inline void AddExample<T>::Compute(int32_t progress)
{
    AscendC::LocalTensor<T> xLocal = inputQueueX.DeQue<T>();
    AscendC::LocalTensor<T> yLocal = inputQueueY.DeQue<T>();
    AscendC::LocalTensor<T> zLocal = outputQueueZ.AllocTensor<T>();
    // === 在此处将Add替换为Mul ===
    // AscendC::Add(zLocal, xLocal, yLocal, tileLength_);
    AscendC::Mul(zLocal, xLocal, yLocal, tileLength_);
    outputQueueZ.EnQue<T>(zLocal);
    inputQueueX.FreeTensor(xLocal);
    inputQueueY.FreeTensor(yLocal);
}

2. 编译与验证

重复编译运行章节中的步骤：

1. 重新编译：

   先回到项目根目录，编译命令如下：

   bash build.sh --pkg --soc=ascend910b --ops=add_example -j16
   

2. 重新安装：

   ./build_out/cann-ops-cv-*linux*.run
   

3. 重新验证：

   bash build.sh --run_example add_example eager cust --vendor_name=custom
   

4. 成功标志：输出结果变成乘法结果。

   add_example first input[0] is: 1.000000, second input[0] is: 1.000000, result[0] is: 1.000000
   add_example first input[1] is: 1.000000, second input[1] is: 1.000000, result[1] is: 1.000000
   add_example first input[2] is: 1.000000, second input[2] is: 1.000000, result[2] is: 1.000000
   add_example first input[3] is: 1.000000, second input[3] is: 1.000000, result[3] is: 1.000000
   add_example first input[4] is: 1.000000, second input[4] is: 1.000000, result[4] is: 1.000000
   add_example first input[5] is: 1.000000, second input[5] is: 1.000000, result[5] is: 1.000000
   add_example first input[6] is: 1.000000, second input[6] is: 1.000000, result[6] is: 1.000000
   add_example first input[7] is: 1.000000, second input[7] is: 1.000000, result[7] is: 1.000000
   ...
   

三、算子调试

本阶段以AddExample为例，在算子中添加打印并采集算子性能数据，以便后续问题分析定位。

1. 打印

算子如果出现执行失败、精度异常等问题，添加打印进行问题分析和定位。

请在examples/add_example/op_kernel/add_example.h中进行代码修改。

• printf

  该接口支持打印Scalar类型数据，如整数、字符型、布尔型等，详细介绍请参见《Ascend C API》中“算子调测API > printf”。

  blockLength_ = (tilingData->totalLength + AscendC::GetBlockNum() - 1) / AscendC::GetBlockNum();
  tileNum_ = tilingData->tileNum;
  tileLength_ = ((blockLength_ + tileNum_ - 1) / tileNum_ / BUFFER_NUM) ?
        ((blockLength_ + tileNum_ - 1) / tileNum_ / BUFFER_NUM) : 1;
  // 打印当前核计算Block长度
  AscendC::PRINTF("Tiling blockLength is %llu\n", blockLength_);
  

• DumpTensor

  该接口支持Dump指定Tensor的内容，同时支持打印自定义附加信息，比如当前行号等，详细介绍请参见《Ascend C API》中“算子调测API > DumpTensor”。

  AscendC::LocalTensor<T> zLocal = outputQueueZ.DeQue<T>();
  // 打印zLocal Tensor信息
  DumpTensor(zLocal, 0, 128);
  

2. 性能采集

当算子功能验证正确后，可通过msprof工具采集算子性能数据。

• 生成可执行文件

  调用AddExample算子的example样例，生成可执行文件（test_aclnn_add_example），该文件位于项目ops-cv/build目录。

  bash build.sh --run_example add_example eager cust --vendor_name=custom
  

• 采集性能数据

  进入AddExample算子可执行文件目录ops-cv/build/，执行如下命令：

  msprof --application="./test_aclnn_add_example"
  

采集结果在项目ops-cv/build/目录，msprof命令执行完后会自动解析并导出性能数据结果文件，详细内容请参见msprof。

四、算子验证

本阶段通过修改AddExample算子example样例中的输入数据，验证该算子在多种场景下的功能正确性。

1. 修改测试输入

找到并编辑AddExample的ops-cv/examples/add_example/examples/test_aclnn_add_example.cpp，修改输入张量的形状和数值。

修改输入/输出数据：修改输入、输出的shape信息，以及初始化数据，构造相应的输入、输出tensor。

int main() {
    // ... 初始化代码 ...
    
    // === ① 修改selfX的输入 ===
    // 修改前：shape = {32, 4, 4, 4}, 数值全为1
    // 修改后：将输入shape改为 {8, 8, 8, 8}，并填充不同的测试数据
    std::vector<int64_t> selfXShape = {8, 8, 8, 8};
    std::vector<float> selfXHostData(4096); // 4096 = 8 * 8 * 8 * 8
    // 可使用循环填充更有区分度的数据，例如递增序列
    for (int i = 0; i < 4096; ++i) {
        selfXHostData[i] = static_cast<float>(i % 10); // 填充0-9的循环值
    }
    // === ② 参考selfX，同理修改selfY、selfZ的输入 ===
    
    // ... 后续执行代码 ...
}

2. 重新编译并验证

1. 由于只修改了example测试代码，无需重新编译算子包。

2. 重新执行验证命令：

   bash build.sh --run_example add_example eager cust --vendor_name=custom
   

3. 观察算子输出结果是否符合预期。

结语

体验完上述流程后，您已基本完成一个算子开发，如果您想贡献算子或学习更多高阶技能，请访问本项目README，进一步了解学习教程和贡献指南等。