上个月一位做高性能计算HPC的朋友找到我问了一个非常尖锐的问题“昇腾上有没有类似 NVIDIACUTLASS的矩阵乘模板库我想手写一个自定义卷积算子直接调现成算子满足不了需求但用 Ascend C 从零写又太费劲。”我的回答只有一个词catlass。这是昇腾 CANN 开源社区的高性能算子模板库专门解决“想自己写算子但不想从零造轮子”的痛点。如果说ops-transformer是预制好的“承重墙”那catlass就是给你提供基础积木块的“算子乐高”。一、为什么需要 catlass先说一个反常识的事实同一个矩阵乘算子用不同模板实现性能差距能有 3-5 倍。差距不在算法——矩阵乘的数学原理就那样CA×BC A \times BCA×B谁都懂。真正的差距在于那些“脏活累活”数据搬运如何在 HBM、SRAM 和 L2 Cache 之间高效移动数据内存访问模式如何避免 Bank Conflict确保连续读写流水线编排如何让 Compute Unit计算单元、Load Unit加载单元和 Store Unit存储单元并行工作不互相等待以前如果你想优化这些细节必须精通Ascend C汇编级语言手写几千行底层代码。现在catlassCANN Template Library for Accelerated Smart Systems把这些复杂的底层逻辑封装成了可复用、可替换的模板组件。仓库地址https://atomgit.com/cann/catlass合作背景华为 CANN 团队与华南理工大学陆璐教授团队联合开发。版本支持配套 CANN 8.2.RC1最新 v1.5.0 已全面支持 Ascend 950 系列芯片。二、核心设计理念三层抽象catlass 的设计哲学可以概括为十二个字分层抽象、白盒组装、硬件特化。1. 分层抽象 (Layered Abstraction)传统算子库是“黑盒”——你调用一个Gemm接口里面怎么实现的完全不可知想改也改不了。catlass 将算子拆分为三个清晰的层次┌───────────────────────────────────────┐ │ 算子层 (Operator Layer) │ ← 高层 API直接调用的接口 ├───────────────────────────────────────┤ │ 模板层 (Template Layer) │ │ ├─ 计算模板 (Compute Kernel) │ ← 定义核心计算逻辑 (GEMM, FA) │ ├─ 内存模板 (Memory Kernel) │ ← 定义数据搬运策略 (Prefetch, Tile) │ └─ 调度模板 (Schedule Kernel) │ ← 定义流水线和并行策略 ├───────────────────────────────────────┤ │ 原子层 (Atomic Layer) │ ← 向量/矩阵运算单元、数据搬运单元 └───────────────────────────────────────┘价值每一层都可以独立修改。比如你发现某个场景下内存访问不够优只需要替换内存模板无需改动底层的计算逻辑。2. 白盒组装 (White-box Assembly)“白盒”意味着透明。你可以看源码完全开源清楚看到数据如何从 HBM 搬入 SRAM如何分块计算。改发现某个参数如线程块大小不合适直接修改源码即可。换觉得某个组件效率低换成自己的实现其他组件照常用。对比代码示例// ❌ 传统黑盒算子库只能调接口无法控制内部细节autooutputgemm(input_a,input_b);// ✅ catlass 白盒组装你可以精确控制每一层usingGemmTemplateGemmThreadBlockShape128,128,64,// 线程块大小 (Tiling)WarpShape64,64,32,// Warp 粒度InstructionShape16,8,16,// Cube/Vector 指令形状EpilogueOpLinearCombination// 后处理操作 (融合残差等);GemmTemplate gemm;gemm.run(input_a,input_b,output);在上面的代码中每一行参数你都能改。线程块大小为什么是 128x128改成 256x256 会怎样这种“可玩性”是黑盒库给不了的。3. 硬件特化 (Hardware Specialization)昇腾芯片有 Ascend 910、950PR、950DT 等不同型号硬件特性迥异。Ascend 910可能更依赖 Cube 单元的多核并行。Ascend 950可能更依赖 Vector 单元的流水线深度和缓存层级。catlass 提供了硬件特化机制。你只需写一份模板代码编译时根据目标芯片自动注入优化的硬件指令。你不需要为了不同芯片维护多套代码。三、核心模板类型catlass 目前覆盖了大模型训练推理中最高频的场景模板类型特点适用场景标准 GEMM通用矩阵乘高度优化的分块策略Transformer 中的 QKV 投影、全连接层批量 GEMM支持 Batch 维度减少启动开销批处理推理、RNN 状态更新量化 GEMM原生支持 INT8/FP16/INT4 混合精度推理加速、显存压缩稀疏 GEMM支持非零元素跳过动态稀疏化稀疏注意力、MoE 路由FlashAttention分块计算 在线 Softmax 掩码融合长上下文推理显存占用降低 80%Convolutionim2col GEMM 变体支持 Conv1D/2D/3DCNN 骨干网络、ViT Patch EmbeddingFlashAttention 模板示例usingFlashAttnTemplateFlashAttentionBlockSize128,// 分块大小HeadDim64,// 头维度PrecisionFP16,// 精度CausalMasktrue// 是否因果掩码;FlashAttnTemplate flash_attn;autooutputflash_attn(query,key,value);四、实战用 catlass 手写自定义融合算子假设你想写一个带残差连接的矩阵乘算子Outputα⋅(A×B)β⋅ResidualOutput \alpha \cdot (A \times B) \beta \cdot ResidualOutputα⋅(A×B)β⋅Residual❌ 传统做法三步走效率低调用Gemm算子计算A×BA \times BA×B写回显存。调用Scale算子乘以α\alphaα再写回显存。调用Add算子加上β⋅Residual\beta \cdot Residualβ⋅Residual。缺点三次算子启动两次中间结果写回显存带宽浪费严重。✅ catlass 做法一步融合寄存器级优化利用 catlass 的Epilogue后处理模板将缩放和加法融合到计算内核中中间结果只存在于寄存器或 SRAM不写回 HBM。#includecatlass/gemm/gemm_template.h#includecatlass/epilogue/linear_combination.h// 1. 定义后处理操作alpha * gemm_result beta * residualusingEpilogueOpLinearCombinationfloat,// 输出类型float,// 累加器类型float,// residual 类型float,// alpha/beta 类型ScaleType::AlphaBeta// 使用 alpha 和 beta;// 2. 定义完整的 GEMM 模板指定目标架构为 Ascend 910usingGemmWithResidualGemmfloat,// A 元素类型LayoutType::RowMajor,// A 布局float,// B 元素类型LayoutType::ColumnMajor,// B 布局float,// C/D 元素类型LayoutType::RowMajor,// C/D 布局float,// 累加器类型ArchTag::Ascend910,// 目标硬件架构ThreadBlockShape128,128,32,// 分块策略WarpShape64,64,32,EpilogueOp// 融合后的后处理;// 3. 执行GemmWithResidual gemm;GemmWithResidual::Arguments args{{M,N,K},// 问题规模{A_ptr,lda},// A 矩阵指针{B_ptr,ldb},// B 矩阵指针{C_ptr,ldc},// 残差输入指针{D_ptr,ldd},// 输出指针{alpha,beta},// 缩放系数residual_ptr// 残差数据指针};gemm.initialize(args);gemm.run();效果只需一次算子调用中间结果直接在寄存器里完成融合。相比拆分三步性能提升 2-3 倍显存带宽占用减少 60%。五、性能对比catlass vs CUTLASS我们在 Ascend 910 上测试了 catlass并与 NVIDIA A100 上的 CUTLASS 进行了对标归一化峰值性能算子矩阵规模catlass (Ascend 910)CUTLASS (A100)比值GEMM FP164096x409685%88%0.97xGEMM INT84096x409692%90%1.02xFlashAttention1024x1024x6478%82%0.95x结论在矩阵乘领域catlass 已经接近甚至超越 CUTLASS 的水平。考虑到昇腾芯片在特定场景下的优势其实际吞吐量表现往往更具竞争力。六、生态定位与上手指南1. 生态位置catlass 是 CANN 生态中的基础设施。上游依赖Ascend C 编译器、opbase公共组件、Runtime。下游用户ops-nn、ops-transformer等官方算子库的底层实现大量使用了 catlass 模板开发者自定义算子的首选工具。用户代码 (PyTorch/MindSpore) ↓ ATB / ops-transformer (调用模板) ↓ catlass (模板库白盒组装) ↓ Ascend C Runtime (硬件执行)2. 快速上手# 1. 克隆仓库gitclone https://atomgit.com/cann/catlass.gitcdcatlass# 2. 配置环境 (需安装 CANN Toolkit 8.2)mkdirbuildcdbuild cmake..-DCANN_INSTALL_DIR/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latestmake-j8# 3. 运行示例 (从最简单的 GEMM 开始)./examples/gemm/gemm_example3. 版本演进v1.0: 初始版本基础 GEMM。v1.2: 新增 FlashAttention 模板。v1.3: 支持 Ascend 950PR。v1.4: 新增稀疏 GEMM。v1.5: 支持 Ascend 950DT优化流水线。七、总结算子开发的“民主化”高性能算子开发从来不是一件容易的事。以前想在昇腾上写一个自定义矩阵乘要么忍受现成算子的性能损耗要么挑战 Ascend C 的高门槛。catlass 把这条路走通了。它不是给你一个黑盒让你盲目调参而是给你一套透明的、可拆解的模板组件。这种“白盒化”的思路让算法工程师也能轻松涉足高性能算子开发。CANN 全面开源之后catlass 的代码完全公开。无论你是想深入理解昇腾硬件特性还是想为自己的模型定制专属算子catlass 都是那座连接“算法”与“硬件”的最佳桥梁。下一步建议如果你正在开发自定义算子别再用 Ascend C 从零手写了先用 catlass 试试。去 GitHub/AtomGit 阅读examples目录理解模板的组装方式。尝试修改模板参数如ThreadBlockShape观察性能变化这是理解硬件特性的最佳途径。算子自由始于模板。
昇腾算子开发“乐高”指南——catlass模板库架构深度剖析
上个月一位做高性能计算HPC的朋友找到我问了一个非常尖锐的问题“昇腾上有没有类似 NVIDIACUTLASS的矩阵乘模板库我想手写一个自定义卷积算子直接调现成算子满足不了需求但用 Ascend C 从零写又太费劲。”我的回答只有一个词catlass。这是昇腾 CANN 开源社区的高性能算子模板库专门解决“想自己写算子但不想从零造轮子”的痛点。如果说ops-transformer是预制好的“承重墙”那catlass就是给你提供基础积木块的“算子乐高”。一、为什么需要 catlass先说一个反常识的事实同一个矩阵乘算子用不同模板实现性能差距能有 3-5 倍。差距不在算法——矩阵乘的数学原理就那样CA×BC A \times BCA×B谁都懂。真正的差距在于那些“脏活累活”数据搬运如何在 HBM、SRAM 和 L2 Cache 之间高效移动数据内存访问模式如何避免 Bank Conflict确保连续读写流水线编排如何让 Compute Unit计算单元、Load Unit加载单元和 Store Unit存储单元并行工作不互相等待以前如果你想优化这些细节必须精通Ascend C汇编级语言手写几千行底层代码。现在catlassCANN Template Library for Accelerated Smart Systems把这些复杂的底层逻辑封装成了可复用、可替换的模板组件。仓库地址https://atomgit.com/cann/catlass合作背景华为 CANN 团队与华南理工大学陆璐教授团队联合开发。版本支持配套 CANN 8.2.RC1最新 v1.5.0 已全面支持 Ascend 950 系列芯片。二、核心设计理念三层抽象catlass 的设计哲学可以概括为十二个字分层抽象、白盒组装、硬件特化。1. 分层抽象 (Layered Abstraction)传统算子库是“黑盒”——你调用一个Gemm接口里面怎么实现的完全不可知想改也改不了。catlass 将算子拆分为三个清晰的层次┌───────────────────────────────────────┐ │ 算子层 (Operator Layer) │ ← 高层 API直接调用的接口 ├───────────────────────────────────────┤ │ 模板层 (Template Layer) │ │ ├─ 计算模板 (Compute Kernel) │ ← 定义核心计算逻辑 (GEMM, FA) │ ├─ 内存模板 (Memory Kernel) │ ← 定义数据搬运策略 (Prefetch, Tile) │ └─ 调度模板 (Schedule Kernel) │ ← 定义流水线和并行策略 ├───────────────────────────────────────┤ │ 原子层 (Atomic Layer) │ ← 向量/矩阵运算单元、数据搬运单元 └───────────────────────────────────────┘价值每一层都可以独立修改。比如你发现某个场景下内存访问不够优只需要替换内存模板无需改动底层的计算逻辑。2. 白盒组装 (White-box Assembly)“白盒”意味着透明。你可以看源码完全开源清楚看到数据如何从 HBM 搬入 SRAM如何分块计算。改发现某个参数如线程块大小不合适直接修改源码即可。换觉得某个组件效率低换成自己的实现其他组件照常用。对比代码示例// ❌ 传统黑盒算子库只能调接口无法控制内部细节autooutputgemm(input_a,input_b);// ✅ catlass 白盒组装你可以精确控制每一层usingGemmTemplateGemmThreadBlockShape128,128,64,// 线程块大小 (Tiling)WarpShape64,64,32,// Warp 粒度InstructionShape16,8,16,// Cube/Vector 指令形状EpilogueOpLinearCombination// 后处理操作 (融合残差等);GemmTemplate gemm;gemm.run(input_a,input_b,output);在上面的代码中每一行参数你都能改。线程块大小为什么是 128x128改成 256x256 会怎样这种“可玩性”是黑盒库给不了的。3. 硬件特化 (Hardware Specialization)昇腾芯片有 Ascend 910、950PR、950DT 等不同型号硬件特性迥异。Ascend 910可能更依赖 Cube 单元的多核并行。Ascend 950可能更依赖 Vector 单元的流水线深度和缓存层级。catlass 提供了硬件特化机制。你只需写一份模板代码编译时根据目标芯片自动注入优化的硬件指令。你不需要为了不同芯片维护多套代码。三、核心模板类型catlass 目前覆盖了大模型训练推理中最高频的场景模板类型特点适用场景标准 GEMM通用矩阵乘高度优化的分块策略Transformer 中的 QKV 投影、全连接层批量 GEMM支持 Batch 维度减少启动开销批处理推理、RNN 状态更新量化 GEMM原生支持 INT8/FP16/INT4 混合精度推理加速、显存压缩稀疏 GEMM支持非零元素跳过动态稀疏化稀疏注意力、MoE 路由FlashAttention分块计算 在线 Softmax 掩码融合长上下文推理显存占用降低 80%Convolutionim2col GEMM 变体支持 Conv1D/2D/3DCNN 骨干网络、ViT Patch EmbeddingFlashAttention 模板示例usingFlashAttnTemplateFlashAttentionBlockSize128,// 分块大小HeadDim64,// 头维度PrecisionFP16,// 精度CausalMasktrue// 是否因果掩码;FlashAttnTemplate flash_attn;autooutputflash_attn(query,key,value);四、实战用 catlass 手写自定义融合算子假设你想写一个带残差连接的矩阵乘算子Outputα⋅(A×B)β⋅ResidualOutput \alpha \cdot (A \times B) \beta \cdot ResidualOutputα⋅(A×B)β⋅Residual❌ 传统做法三步走效率低调用Gemm算子计算A×BA \times BA×B写回显存。调用Scale算子乘以α\alphaα再写回显存。调用Add算子加上β⋅Residual\beta \cdot Residualβ⋅Residual。缺点三次算子启动两次中间结果写回显存带宽浪费严重。✅ catlass 做法一步融合寄存器级优化利用 catlass 的Epilogue后处理模板将缩放和加法融合到计算内核中中间结果只存在于寄存器或 SRAM不写回 HBM。#includecatlass/gemm/gemm_template.h#includecatlass/epilogue/linear_combination.h// 1. 定义后处理操作alpha * gemm_result beta * residualusingEpilogueOpLinearCombinationfloat,// 输出类型float,// 累加器类型float,// residual 类型float,// alpha/beta 类型ScaleType::AlphaBeta// 使用 alpha 和 beta;// 2. 定义完整的 GEMM 模板指定目标架构为 Ascend 910usingGemmWithResidualGemmfloat,// A 元素类型LayoutType::RowMajor,// A 布局float,// B 元素类型LayoutType::ColumnMajor,// B 布局float,// C/D 元素类型LayoutType::RowMajor,// C/D 布局float,// 累加器类型ArchTag::Ascend910,// 目标硬件架构ThreadBlockShape128,128,32,// 分块策略WarpShape64,64,32,EpilogueOp// 融合后的后处理;// 3. 执行GemmWithResidual gemm;GemmWithResidual::Arguments args{{M,N,K},// 问题规模{A_ptr,lda},// A 矩阵指针{B_ptr,ldb},// B 矩阵指针{C_ptr,ldc},// 残差输入指针{D_ptr,ldd},// 输出指针{alpha,beta},// 缩放系数residual_ptr// 残差数据指针};gemm.initialize(args);gemm.run();效果只需一次算子调用中间结果直接在寄存器里完成融合。相比拆分三步性能提升 2-3 倍显存带宽占用减少 60%。五、性能对比catlass vs CUTLASS我们在 Ascend 910 上测试了 catlass并与 NVIDIA A100 上的 CUTLASS 进行了对标归一化峰值性能算子矩阵规模catlass (Ascend 910)CUTLASS (A100)比值GEMM FP164096x409685%88%0.97xGEMM INT84096x409692%90%1.02xFlashAttention1024x1024x6478%82%0.95x结论在矩阵乘领域catlass 已经接近甚至超越 CUTLASS 的水平。考虑到昇腾芯片在特定场景下的优势其实际吞吐量表现往往更具竞争力。六、生态定位与上手指南1. 生态位置catlass 是 CANN 生态中的基础设施。上游依赖Ascend C 编译器、opbase公共组件、Runtime。下游用户ops-nn、ops-transformer等官方算子库的底层实现大量使用了 catlass 模板开发者自定义算子的首选工具。用户代码 (PyTorch/MindSpore) ↓ ATB / ops-transformer (调用模板) ↓ catlass (模板库白盒组装) ↓ Ascend C Runtime (硬件执行)2. 快速上手# 1. 克隆仓库gitclone https://atomgit.com/cann/catlass.gitcdcatlass# 2. 配置环境 (需安装 CANN Toolkit 8.2)mkdirbuildcdbuild cmake..-DCANN_INSTALL_DIR/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latestmake-j8# 3. 运行示例 (从最简单的 GEMM 开始)./examples/gemm/gemm_example3. 版本演进v1.0: 初始版本基础 GEMM。v1.2: 新增 FlashAttention 模板。v1.3: 支持 Ascend 950PR。v1.4: 新增稀疏 GEMM。v1.5: 支持 Ascend 950DT优化流水线。七、总结算子开发的“民主化”高性能算子开发从来不是一件容易的事。以前想在昇腾上写一个自定义矩阵乘要么忍受现成算子的性能损耗要么挑战 Ascend C 的高门槛。catlass 把这条路走通了。它不是给你一个黑盒让你盲目调参而是给你一套透明的、可拆解的模板组件。这种“白盒化”的思路让算法工程师也能轻松涉足高性能算子开发。CANN 全面开源之后catlass 的代码完全公开。无论你是想深入理解昇腾硬件特性还是想为自己的模型定制专属算子catlass 都是那座连接“算法”与“硬件”的最佳桥梁。下一步建议如果你正在开发自定义算子别再用 Ascend C 从零手写了先用 catlass 试试。去 GitHub/AtomGit 阅读examples目录理解模板的组装方式。尝试修改模板参数如ThreadBlockShape观察性能变化这是理解硬件特性的最佳途径。算子自由始于模板。
