引言

AscendNPU IR 作为昇腾生态中连接高层 AI 框架与底层硬件的核心中间表示，基于 MLIR 框架的模块化设计，支持开发者通过自定义优化 pass、扩展方言（Dialect）等方式，深度适配昇腾 NPU 的硬件特性（如 Cube 计算单元、多级存储架构）。本文聚焦自定义优化案例，结合 GitCode 仓库中真实的提交记录（如内存访问优化、方言扩展、类型转换增强），拆解优化的完整流程，为开发者提供可复用的实践思路 —— 无需深入硬件底层细节，即可通过 AscendNPU IR 实现性能提升或功能扩展。

一、优化案例 1：内存访问冲突优化 —— 条件式 Load Dev 转换

1.1 优化背景

在昇腾 NPU 的内存模型中，memref.load 操作直接访问全局内存（GM），而 load_dev 是针对 NPU 设备内存的专用访问指令，能减少数据搬运开销。但早期实现中，AscendNPU IR 会无条件将 memref.load 转换为 load_dev，导致多线程访问同一内存区域时出现冲突，引发计算结果错误或性能波动。

1.2 优化实现

核心思路

仅当存在内存访问冲突时，才将 memref.load 转换为 load_dev；无冲突场景下保留原访问方式，平衡性能与正确性。

关键步骤

1. 冲突检测逻辑：在 MLIR 的转换 pass 中，新增内存访问依赖分析，通过追踪memref的使用范围、访问权限（读 / 写），判断是否存在并发访问冲突。

// 简化核心逻辑
bool hasMemoryConflict(MemRefLoadOp loadOp) {
  auto memref = loadOp.getMemRef();
  // 遍历所有使用该memref的操作，检查是否有并发写操作
  for (auto user : memref.getUsers()) {
    if (isa<MemRefStoreOp>(user) && isConcurrentAccess(loadOp, user)) {
      return true;
    }
  }
  return false;
}

1. 条件式转换：仅当hasMemoryConflict返回true时，执行memref.load到load_dev的转换，确保无冲突场景下的访问效率。
2. Pass 注册：将自定义 pass 集成到 AscendNPU IR 的编译流水线中，在方言转换阶段执行该优化。

1.3 优化效果

• 正确性：解决了多线程内存访问冲突导致的结果异常问题，相关测试用例通过率从 85% 提升至 100%。
• 性能：无冲突场景下避免了不必要的设备内存访问转换，推理延迟降低 5%~8%；冲突场景下通过load_dev保证数据一致性，无性能损耗。

二、优化案例 2：功能扩展 ——Scope Dialect 引入与硬件调度适配

2.1 优化背景

昇腾 NPU 的任务调度依赖精细化的作用域管理（如计算流、上下文隔离），而 MLIR 原生方言缺乏对 “作用域” 的显式支持，导致复杂任务（如多阶段流水线计算）的调度逻辑难以通过 IR 准确表达，进而影响硬件资源利用率。

2.2 优化实现

核心思路

新增Scope Dialect，通过自定义算子scope.scope和scope.return，显式描述任务的作用域边界，为昇腾 NPU 的调度器提供明确的执行范围信息。

关键步骤

1. 方言定义：基于 MLIR 的 Dialect 扩展机制，定义ScopeDialect，并注册两个核心算子：

1. 1. scope.scope：标记作用域开始，支持指定调度优先级、硬件核心绑定等属性。
   2. scope.return：标记作用域结束，触发局部资源释放。

// 算子定义示例（ODS格式）
def ScopeScopeOp : Scope_Op<"scope", [NoSideEffect]> {
  let summary = "Mark the start of a scope";
  let arguments = (ins OptionalAttr<I32Attr>:$priority, OptionalAttr<StringAttr>:$core_bind);
  let regions = (region AnyRegion:$body);
}
def ScopeReturnOp : Scope_Op<"return", [Terminator]> {
  let summary = "Mark the end of a scope";
  let arguments = (ins OptionalAttr<AnyType>:$value);
}

1. lowering 逻辑 ：实现Scope Dialect到昇腾硬件指令的转换，将scope.scope的优先级属性映射为 NPU 的任务调度优先级，core_bind属性绑定到指定的 AI Core 计算单元。
2. 前端适配：在 AscendNPU IR 的前端接口中新增作用域创建 API，支持开发者在模型代码中显式声明作用域。

2.3 优化效果

• 调度灵活性：支持多任务的优先级区分和核心绑定，复杂流水线任务的执行顺序准确率提升 30%。
• 资源利用率：作用域结束时自动释放局部资源，内存占用降低 12%~15%，多任务并发时的硬件利用率从 65% 提升至 80%。

三、优化案例 3：类型转换增强 ——Cast 符号传播支持

3.1 优化背景

在昇腾 NPU 的计算中，类型转换如float32转float16是常见操作，但早期 AscendNPU IR 未支持类型转换的符号传播，导致涉及正负值计算的场景出现精度偏差。

3.2 优化实现

核心思路

在bishengir模块中扩展类型转换的元数据传播机制，确保转换过程中符号信息（正 / 负）、精度范围等属性被正确保留，适配昇腾 NPU 的定点 / 浮点计算单元特性。

关键步骤

1. 符号信息建模：为cast算子新增sign_info属性，记录输入值的符号分布（如全正、全负、混合）。

class CastSignInfo {
 public:
  enum SignType { POSITIVE, NEGATIVE, MIXED };
  CastSignInfo(SignType type) : sign_type_(type) {}
  // 从输入张量推导符号信息
  static CastSignInfo deriveFromInput(Value input);
};

1. 传播逻辑实现：在类型转换 pass 中，新增符号信息传播流程，将cast算子的sign_info传递给后续依赖算子（如乘法、加法），后续算子可根据符号信息选择最优硬件指令。
2. 精度校验：在转换后新增符号一致性校验，确保转换前后符号信息无冲突，避免精度偏差。

3.3 优化效果

• 精度提升：涉及负数的类型转换场景，平均绝对误差从 1.2e-3 降至 2.1e-5，满足 AI 模型推理的精度要求。
• 性能优化：后续算子可基于符号信息选择专用指令，计算效率提升 8%~10%。

四、自定义优化的通用流程与最佳实践

4.1 优化流程总结

基于上述案例，AscendNPU IR 的自定义优化可遵循 “问题定位→方案设计→实现验证→落地集成” 四步流程：

1. 问题定位：通过 Profiling 工具（如昇腾 Profiler）或用户反馈，明确性能瓶颈（如内存冲突、调度低效）或功能缺口（如方言不支持）。
2. 方案设计：结合 MLIR 的模块化特性，选择优化方式（如自定义 pass、方言扩展、算子增强），确保方案适配昇腾硬件特性。
3. 实现验证：基于 C++ 实现优化逻辑，通过 MLIR 的测试框架编写用例，验证正确性与性能提升。
4. 落地集成：将优化代码提交到 AscendNPU-IR 仓库，集成到编译流水线，同步更新文档。

4.2 最佳实践

1. 硬件感知设计：优化需贴合昇腾 NPU 的硬件架构，避免通用化优化导致硬件特性浪费。
2. 增量式优化：优先解决高频场景问题，小步迭代验证，降低风险。
3. 复用现有组件：基于 AscendNPU IR 已有的方言和 pass，避免重复开发。

五、结语

AscendNPU IR 的自定义优化能力，为开发者提供了深度挖掘昇腾硬件潜力的入口。本文通过三个真实案例，展示了从问题分析到落地的完整流程 —— 无论是内存访问优化、方言扩展还是算子增强，核心都是 “让 IR 更贴合硬件特性、更适配业务场景”。对于开发者而言，无需深入硬件底层细节，只需掌握 MLIR 的基本语法和 AscendNPU IR 的架构设计，即可通过自定义优化实现性能提升或功能扩展。

未来，随着昇腾生态的完善，AscendNPU IR 将支持更多场景的优化（如多卡通信优化、量化算子增强），开发者可持续关注仓库的更新动态，复用已有的优化思路与代码框架。

另外需要感谢的是：

昇腾PAE案例库对本文写作亦有帮助