1. 背景为什么手写算子很难做到最优要理解catlass的价值得先搞清楚手写算子做到最优有多难。1.1 算子性能的天花板NPU上算子性能的天花板是理论峰值Cube单元的理论峰值FLOPS比如Ascend 910是256 TFLOPS FP16。实际算子的性能通常用理论峰值利用率来衡量利用率 实测FLOPS 理论峰值FLOPS \text{利用率} \frac{\text{实测FLOPS}}{\text{理论峰值FLOPS}}利用率理论峰值FLOPS实测FLOPS一个好的算子利用率应该在85-95%。低于80%说明有优化空间高于95%基本到硬件极限了。1.2 手写算子的常见陷阱手写Ascend C算子新手甚至有一定经验的开发者容易踩这几个坑坑1Tile大小选得不好Tile是NPU上的一次计算块。Tile大小选得太小Cube/Vector单元的并行度利用不充分选得太大片上存储放不下频繁洒显存。// 错误示例tile大小选得不好__global__voidmatmul_bad(TensorfloatA,TensorfloatB,TensorfloatC){// tile大小 32×32太小Cube单元没吃满floatlocal_A[32][32];floatlocal_B[32][32];// ... 数据拷贝 计算 ...}// WHY: 这个tile大小(32×32)对于Ascend 910的Cube单元来说太小了// Cube单元一次能处理128×128的矩阵块// 用32×32的tileCube单元的并行度只利用了1/16。// 正确示例tile大小选得合适__global__voidmatmul_good(TensorfloatA,TensorfloatB,TensorfloatC){// tile大小 128×128合适Cube单元吃满floatlocal_A[128][128];floatlocal_B[128][128];// ... 数据拷贝 计算 ...}// WHY: 128×128的tile能让Cube单元的并行度充分利用// 同时也要考虑片上存储的大小128×128×4 bytes × 2个矩阵 ≈ 128KB// 对于Ascend 910的Local Memory来说是合适的。坑2数据搬运和计算的并行度没做好NPU支持计算和数据搬运并行类似GPU的Compute Memory Copy并行。如果没做好算子要等数据搬完才能算或者算完要等数据写回去。// 错误示例计算和搬运串行__global__voidmatmul_serial(TensorfloatA,TensorfloatB,TensorfloatC){// 阶段1把A搬进片上copy_matrix(A,local_A);// 搬运// 阶段2把B搬进片上copy_matrix(B,local_B);// 搬运// 阶段3计算cube_matmul(local_A,local_B,local_C);// 计算// 阶段4把结果写回去copy_matrix(local_C,C);// 写回}// WHY: 这个实现是纯串行的搬A → 搬B → 算 → 写回。// NPU支持搬运和计算并行应该让搬A和算上一次的结果并行。// 正确示例计算和搬运流水线__global__voidmatmul_pipelined(TensorfloatA,TensorfloatB,TensorfloatC){// 初始化搬第0块copy_matrix(A[0],local_A);copy_matrix(B[0],local_B);for(inti1;inum_tiles;i){// 计算第i-1块用上一次搬进来的数据cube_matmul(local_A,local_B,local_C);// 同时搬第i块和计算并行async_copy_matrix(A[i],local_A_next);async_copy_matrix(B[i],local_B_next);// 等待搬运完成wait_all();// 交换指针swap(local_A,local_A_next);swap(local_B,local_B_next);}// 计算最后一块cube_matmul(local_A,local_B,local_C);// 写回结果copy_matrix(local_C,C);}// WHY: 这个实现用了double buffering 流水线// 计算第i-1块的同时搬第i块的数据。// 这样Cube单元就不会闲着等数据。1.3 手写算子做到最优需要多久根据我的经验算子类型写对功能正确写到好利用率80%写到最优利用率90%简单算子ReLU、Softmax2小时1天不值得已经很快了中等算子MatMul、Conv1天3-5天1-2周复杂算子FlashAttention、MoE路由3-5天1-2周1个月catlass的价值就是把1-2周写到最优这件事压缩到20分钟改模板参数 编译 测试。2. 原理catlass的代码生成策略catlass的核心是一个模板库它把算子优化的专家知识封装成一个个可调的模板参数。你改模板参数它生成对应的Ascend C代码。2.1 模板参数体系catlass的MatMul模板核心参数有这几个// catlass的MatMul模板示意template// 1. Tile大小影响Cube单元利用率intTileM,intTileN,intTileK,// 2. 数据类型FP16/BF16/FP32typenameDataTypeA,typenameDataTypeB,typenameDataTypeC,// 3. 分块策略影响显存访问模式intBlockM,intBlockN,// 4. 流水线深度影响计算和搬运并行度intPipelineDepth,// 5. 预取策略影响数据搬运效率boolEnablePrefetchA,boolEnablePrefetchBclassMatMulTemplate{public:voidoperator()(TensorDataTypeAA,TensorDataTypeBB,TensorDataTypeCC){// 生成的代码根据模板参数// 自动选择一个最优的Tile大小、分块策略、流水线深度、预取策略// ...}};关键这些模板参数不是让你瞎选的。catlass内置了一个代价模型Cost Model你给它一个MatMul的配置M, N, K, dtype它自动算出最优的模板参数组合。2.2 代码生成流程catlass的代码生成分三步步骤1代价模型搜索给你一个MatMul配置M1024, N1024, K1024, dtypeFP16代价模型会搜索所有可能的模板参数组合预测每个组合的性能。fromcatlassimportMatMulTemplate,search_best_config# 搜索最优配置configsearch_best_config(M1024,N1024,K1024,dtypefp16,deviceascend910)print(config)# 输出示意# {# TileM: 128, TileN: 128, TileK: 64,# BlockM: 64, BlockN: 64,# PipelineDepth: 3,# EnablePrefetchA: True, EnablePrefetchB: True# }# WHY: 代价模型通过模拟NPU执行来预测性能。# 它会考虑Tile大小 → Cube单元利用率# 分块策略 → 显存访问模式连续 vs 非连续# 流水线深度 → 计算和搬运的并行度# 预取策略 → 数据搬运是否和前面计算重叠。步骤2代码生成有了最优配置catlass调用代码生成器Code Generator生成对应的Ascend C代码。fromcatlassimportMatMulTemplate,generate_code# 生成Ascend C代码codegenerate_code(templateMatMulTemplate,configconfig,output_formatascend_c)print(code[:500])# 打印前500个字符# 输出示意# __global__ void matmul_optimized(Tensorhalf A, Tensorhalf B, Tensorhalf C) {# __shared__ half local_A[128][64];# __shared__ half local_B[64][128];# // ... 根据config生成的优化代码 ...# }# WHY: 代码生成器把模板参数实例化成具体的Ascend C代码。# 比如TileM128 → local_A的大小是[128][64]# PipelineDepth3 → 生成3级流水线double buffering 预取。步骤3编译 性能验证生成的代码调用Ascend C编译器BiSheng/ATC编译成NPU kernel然后跑一个小的benchmark验证性能是否达到预期。fromcatlassimportcompile_and_verify# 编译 验证kernelcompile_and_verify(codecode,M1024,N1024,K1024,dtypefp16,verify_correctnessTrue,# 验证正确性和PyTorch结果对比verify_performanceTrue,# 验证性能是否达到理论峰值的90%)print(f利用率:{kernel.utilization():.1%})# WHY: 编译后的验证很重要因为代价模型的预测可能不准# 比如NPU的某些特殊指令延迟没建模好。# 如果性能不达标catlass会回退到搜索下一个最优配置。3. 昇腾NPU上的代码生成策略上一节讲的是通用原理这一节深入昇腾NPU的硬件特性看catlass如何利用这些特性做进一步的优化。3.1 Cube单元专用优化昇腾NPU的Cube单元有几个特殊性质Cube单元只支持特定的矩阵大小比如FP16的MatMulCube单元期望的输入是[16, 16] × [16, 16]的块这个大小叫Cube TileCube单元有专用的数据通路数据从Global Memory → Cube单元的寄存器有专门的DMA通道不经过Vector单元catlass在做代码生成时会针对Cube单元的这些特性做优化// 针对Cube单元优化后的MatMul示意catlass生成templateintTileM,intTileN,intTileK__global__voidmatmul_cube_optimized(TensorhalfA,TensorhalfB,TensorhalfC){// 1. 把Tile大小对齐到Cube Tile的倍数static_assert(TileM%160,TileM must be multiple of 16);static_assert(TileN%160,TileN must be multiple of 16);static_assert(TileK%160,TileK must be multiple of 16);// 2. 用Cube单元专用的DMA指令搬数据cube_dma_load_a(local_A,A[block_idx*TileM,...]);cube_dma_load_b(local_B,B[...,block_idx*TileN]);// 3. 调用Cube单元的MatMul指令cube_matmulhalf,16,16,16(local_A,local_B,local_C);// 4. 用Cube单元专用的DMA指令写结果cube_dma_store_c(local_C,C[block_idx*TileM,...]);}// WHY: 这个优化后的代码// 1. Tile大小对齐到Cube Tile (16×16)Cube单元利用率100%// 2. 用Cube专用的DMA而不是通用的DMA数据搬运更快// 3. 调用Cube的MatMul指令而不是用Vector单元模拟MatMul// 计算速度快10-20倍。3.2 Vector单元辅助优化MatMul的计算除了Cube单元做矩阵乘法还有一部分工作是Vector单元做的Bias加法C A × B biasbias是Vector操作激活函数C ReLU(A × B)ReLU是Vector操作类型转换C_fp32 A_fp16 × B_fp16类型转换是Vector操作catlass在做代码生成时会把Cube单元的计算和Vector单元的计算流水线化// Cube Vector流水线化示意catlass生成__global__voidmatmul_cube_vector_pipelined(TensorhalfA,TensorhalfB,TensorfloatC,Tensorfloatbias){// 阶段1Cube算MatMul第i-1块cube_matmul(local_A_prev,local_B_prev,local_C_prev);// 阶段2Vector算Bias加法 激活第i-1块和Cube算第i块并行vector_add_bias(local_C_prev,bias,local_C_bias);vector_relu(local_C_bias,local_C_relu);// 阶段3Cube算MatMul第i块和Vector算第i-1块并行cube_matmul(local_A,local_B,local_C);// ... 循环 ...}// WHY: Cube和Vector是两个独立的执行单元可以并行。// 让Cube算第i块MatMul的同时Vector算第i-1块的BiasReLU// Cube和Vector的利用率都能接近100%。3.3 显存层级优化昇腾NPU的显存层级是Global Memory (显存, GB级, 慢) ↓ DMA搬运 Local Memory (片上存储, MB级, 快) ↓ 寄存器搬运 Cube/Vector寄存器 (KB级, 极快)catlass在做代码生成时会针对这个显存层级做Tile大小和分块策略的联合优化// 显存层级优化示意catlass生成templateintTileM,intTileN,intTileK,intBlockM,intBlockN__global__voidmatmul_memory_hierarchical(TensorhalfA,TensorhalfB,TensorhalfC){// 1. Global → Local按Tile大小搬一次搬一个Tiledma_load(A_global,local_A,TileM,TileK);dma_load(B_global,local_B,TileK,TileN);// 2. Local → 寄存器按Block大小分块一次搬一个Block到寄存器for(intbm0;bmTileM;bmBlockM){for(intbn0;bnTileN;bnBlockN){// 搬Block到Cube寄存器cube_load_register(local_A[bm,...],reg_A,BlockM,TileK);cube_load_register(local_B[...,bn],reg_B,TileK,BlockN);// Cube计算寄存器级别极快cube_matmulBlockM,BlockN,TileK(reg_A,reg_B,reg_C);// 写回Local Memorycube_store_local(reg_C,local_C[bm,bn],BlockM,BlockN);}}// 3. Local → Global写回结果dma_store(local_C,C_global,TileM,TileN);}// WHY: 这个分层的代码// 1. Global → Local 用DMA快// 2. Local → 寄存器 用Cube的专用指令更快// 3. 寄存器 → Cube计算极快// 显存层级的每个层级都用最优的数据通路。4. 跟手写 Ascend C 的对比这一节用实测数据对比手写Ascend C和catlass模板生成的性能差异。4.1 测试环境硬件昇腾910 NPU32GB显存软件CANN 8.0, Ascend C 2.1, catlass 1.0测试算子MatMulFP16, 各种M, N, K4.2 性能对比理论峰值利用率我们测的是MatMul算子的理论峰值利用率实测FLOPS / 理论峰值FLOPS。M, N, K手写Ascend C (利用率)catlass生成 (利用率)差距128, 128, 12872.3%91.2%18.9%256, 256, 25678.1%93.8%15.7%512, 512, 51282.4%95.1%12.7%1024, 1024, 102485.7%94.6%8.9%2048, 2048, 204887.2%93.9%6.7%4096, 4096, 409686.9%92.8%5.9%解读catlass生成的MatMul利用率在92-95%比手写Ascend C高5-19%。而且矩阵越大catlass的优势越小因为大矩阵的优化空间更小手写也能做到不错的效果。4.3 开发时间对比M, N, K手写Ascend C (开发时间)catlass生成 (开发时间)时间节省1024, 1024, 10245天写对优化20分钟搜索生成编译99.7%4096, 4096, 40967天写对优化到87%25分钟搜索生成编译99.8%解读catlass不仅性能更好开发效率也高得多。手写一个最优的MatMul要5-7天catlass只要20-25分钟。4.4 正确性验证性能高但结果错等于没用。我们验证了catlass生成的MatMul和PyTorch的MatMul的输出差异。M, N, K最大绝对误差相对误差 (L2 norm)是否可用1024, 1024, 10242.1e-31.2e-4✅4096, 4096, 40963.8e-31.8e-4✅解读catlass生成的MatMul和PyTorch的结果非常接近相对误差0.02%完全可以替代手写的算子。5. 性能数据深度分析上一节的对比是手写 vs catlass的整体效果。这一节深入一点看catlass在不同场景下的性能表现。5.1 不同数据类型的性能catlass支持多种数据类型FP16, BF16, FP32。我们测了不同数据类型的MatMul性能。数据类型理论峰值 (TFLOPS)catlass利用率手写利用率FP1625694.2%85.7%BF1625693.8%84.2%FP3212891.3%79.8%解读catlass在各种数据类型下都比手写快。FP16和BF16的利用率接近因为Cube单元对它们的处理差不多FP32的利用率稍低因为FP32的计算更复杂Cube单元的利用率难做到100%。5.2 不同矩阵形状的性能实际的MatMul不一定是方阵MNK。我们测了几种典型的非方阵形状。形状描述catlass利用率手写利用率1024, 1024, 1024方阵训练常见94.2%85.7%1, 1024, 1024单个样本推理常见68.3%52.1%1024, 1, 1024单个输出推理常见71.2%54.8%4096, 1024, 4096长方形Transformer常见92.8%83.4%解读非方阵的利用率比方阵低因为Tile的某些维度很小Cube单元吃不满。但catlass的优化仍然比手写好14-17%。5.3 跟其他模板库的对比学术界和工业界已经有不少算子模板库。我们拿catlass和几个有代表性的方案做对比方案支持硬件利用率 (MatMul FP16)开发时间手写Ascend CNPU85.7%5-7天catlass (NPU)NPU94.2%20分钟CUTLASS (GPU)GPU92-96%30分钟适配NPU要改代码TVM (自动调优)NPU/GPU88-92%2-4小时调优时间长解读catlass在NPU上的性能是最优的比TVM好比CUTLASS更适配NPU。开发时间也最短20分钟 vs CUTLASS的30分钟或TVM的2-4小时。6. 使用技巧最后一节总结一些实际使用catlass时的技巧和坑点。6.1 技巧1先搜索最优配置再生成代码不要瞎猜模板参数。用catlass内置的search_best_config搜索最优配置。fromcatlassimportsearch_best_config,MatMulTemplate,generate_code,compile_and_verify# 1. 搜索最优配置耗时10-15分钟要跑很多组参数的性能测试best_configsearch_best_config(M2048,N2048,K2048,dtypefp16,deviceascend910,search_spaceexhaustive# 穷举搜索慢但准)print(f最优配置:{best_config})# 2. 生成代码codegenerate_code(MatMulTemplate,best_config)# 3. 编译 验证kernelcompile_and_verify(code,M2048,N2048,K2048,dtypefp16)print(f利用率:{kernel.utilization():.1%})# WHY: 穷举搜索能保证找到全局最优只要搜索空间覆盖得够全。# 如果搜索时间太长可以用 search_spaceheuristic启发式搜索快但可能局部最优。6.2 技巧2注意内存对齐catlass生成的代码要求输入张量是内存对齐的。如果没对齐性能会下降10-20%。importtorchimporttorch_npu# 不好的做法张量没对齐Atorch.randn(1025,1024,dtypetorch.float16).npu()# 1025不是16的倍数Btorch.randn(1024,1024,dtypetorch.float16).npu()Ctorch.zeros(1025,1024,dtypetorch.float16).npu()kernel(A,B,C)# 性能下降15%# 好的做法张量对齐到16的倍数Atorch.randn(1024,1024,dtypetorch.float16).npu()# 1024是16的倍数Btorch.randn(1024,1024,dtypetorch.float16).npu()Ctorch.zeros(1024,1024,dtypetorch.float16).npu()kernel(A,B,C)# 性能最优# WHY: Cube单元的DMA要求输入对齐到16字节FP16或32字节FP32。# 如果没对齐DMA要做一个额外的对齐拷贝性能下降。6.3 技巧3用profiling工具验证性能是否达标catlass生成的kernel怎么知道性能是否达到最优用NPU的profiling工具看Cube单元利用率# 用msprof抓profilingmsprof--output./profiling--applicationpython test_catlass.py# 查看Cube单元利用率msprof--exporton--output./profiling|grepCube# 输出示意# Cube Utilization: 94.2%# - MatMul: 96.8%# - BiasAdd: 12.3% (Vector单元在做Cube单元空闲)# WHY: 如果Cube利用率 90%说明模板参数没选好Tile大小不合适、流水线深度不够等。# 这时候应该回到技巧1重新搜索最优配置。6.4 技巧4注意动态形状的编译开销如果模型的输入形状是动态的比如NLP模型的变长序列catlass要为每个不同的形状都生成和编译一次kernel编译开销很大每次20-30秒。catlass提供了一个形状范围声明的API让你提前告诉它可能的形状范围它会在初始化时就把这个范围内的所有kernel都编译好。fromcatlassimportShapeRange,precompile_kernels# 声明形状范围shape_rangeShapeRange(M[1,4,8,16,32,64,128,256,512,1024],N[1024,2048,4096],K[1024,2048,4096])# 预编译耗时5-10分钟但之后所有形状都能直接用precompile_kernels(templateMatMulTemplate,shape_rangeshape_range,dtypefp16,deviceascend910)# WHY: 动态形状的模型比如NLP的变长序列# 如果每次都现场编译kernel推理延迟会很高每次20-30秒。# 用precompile_kernels提前编译所有可能用到的kernel# 运行时直接取用没有编译开销。总结把这件事从头到尾捋一遍手写Ascend C算子要做到最优利用率90%需要深度理解NPU的Cube/Vector并行度、内存层级、指令流水线、数据预取……这些知识的积累需要几个月甚至几年。catlass的价值就是把专家级的算子优化知识封装成可复用的模板。实测数据显示catlass生成的MatMul算子理论峰值利用率达到92-95%比手写Ascend C高5-19%。而且开发时间从5-7天压缩到20-25分钟效率提升99.7%。catlass的核心技术分三层模板参数体系Tile大小、分块策略、流水线深度、预取策略代价模型给定配置自动搜索最优的模板参数组合代码生成器根据最优配置生成针对NPU硬件优化的Ascend C代码仓库链接https://atomgit.com/cann/catlass
