自定义 TBE 算子入门，不妨从单算子开发开始

摘要：以单算子开发为例，带你了解算子开发及测试全流程。

为什么要自定义算子

深度学习算法由一个个计算单元组成，我们称这些计算单元为算子（Operator，简称Op）。算子是一个函数空间到函数空间上的映射O：X→X；从广义上讲，对任何函数进行某一项操作都可以认为是一个算子。于我们而言，我们所开发的算子是网络模型中涉及到的计算函数。在Caffe中，算子对应层中的计算逻辑，例如：卷积层（Convolution Layer）中的卷积算法，是一个算子；全连接层（Fully-connected Layer， FC layer）中的权值求和过程，也是一个算子。





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绝大多数情况下，由于昇腾AI软件栈支持绝大多数算子，开发者不需要进行自定义算子的开发，只需提供深度学习模型文件，通过离线模型生成器（OMG）转换就能够得到离线模型文件，从而进一步利用流程编排器（Matrix）生成具体的应用程序。既然如此，为什么还需要自定义算子呢？这是因为在模型转换过程中出现了算子不支持的情况，例如昇腾AI软件栈不支持模型中的算子、开发者想修改现有算子中的计算逻辑、或者开发者想自己开发算子来提高计算性能，这时就需要进行自定义算子的开发了。

TBE算子开发流程

昇腾AI软件栈提供了TBE算子开发框架，开发者可以基于此框架使用Python语言开发自定义算子。首先，我们来了解一下什么是TBE。TBE的全称为Tensor Boost Engine，即张量加速引擎，是一款华为自研的算子开发工具，用于开发能够运行在NPU（Neural-network Processing Unit：神经网络处理器）上的TBE算子，该工具是在业界著名的开源项目TVM（Tensor Virtual Machine）基础上扩展的，提供了一套Python API来实施开发活动。在本次开发实践中，NPU特指昇腾AI处理器。

通过TBE进行算子开发的方式有两种：特定域语言开发（DSL开发）和TVM原语开发（TIK开发）。DSL开发相对简单，适用于入门级的开发者。其特点是TBE工具提供自动优化机制，给出较优的调度流程，开发者仅需要了解神经网络和TBE DSL相关知识，便可指定目标生成代码，进一步被编译成专用内核。TIK开发难度较高，适用于对于TVM编程及达芬奇结构都非常了解的开发者使用。这种方式的接口偏底层，需开发者自己控制数据流及算子的硬件调度。作为入门课程，我们这次使用的DSL开发方式。





TBE算子开发流程

接下来，我们就以一个简单的单算子开发为例，了解一下开发过程。

• 目标：

用TBE-DSL方式开发一个Sqrt算子

• 确定算子功能：

Sqrt算子功能是对Tensor中每个原子值求开方，数学表达式为y=

• 确定使用的计算接口：

根据当前TBE框架可支持的计算描述API，可采用如下公式来表达Sqrt算子的计算过程





算子代码的实现可分为以下步骤：





1）算子入参





shape：Tensor的属性，表示Tensor的形状，用list或tuple类型表示，例如（3, 2, 3）、（4, 10）；

dtype：Tensor的数据类型，用字符串类型表示，例如“float32”、“float16”、“int8”等。

2）输入Tensor占位符

data = tvm.placeholder(shape, name="data", dtype=input_dtype)

tvm.placeholder()是TVM框架的API，用来为算子执行时接收的数据占位，通俗理解与C语言中%d、%s一样，返回的是一个Tensor对象，上例中使用data表示；入参为shape，name，dtype,是为Tensor对象的属性。

3）定义计算过程





4）定义调度过程





5）算子构建





6）测试验证

诶等一等，还没结束呢。只有在仿真环境中验证了算子功能的正确性，自定义算子的开发才算完成。





ST测试流程

我们需要用ST测试（即System Test系统测试）在仿真环境中测试算子逻辑的正确性以及能否正确地生成.o和.json文件。想知道具体是怎么测试的吗？与其看一大段枯燥的文字描述，不如来沙箱实验室亲自体验一番，一定更加直观。

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