1. 引言

在昇腾（Ascend）AI 处理器的开发中，通常我们使用 PyTorch 或 MindSpore 进行模型开发，底层的算子优化由 CANN 自动处理。然而，在追求极致性能的场景下（如大模型推理的自定义算子、特殊科学计算核心），通用的编译策略可能无法完全发挥昇腾 NPU 的硬件潜力（如 Cube Unit 矩阵计算单元、Vector Unit 向量计算单元以及 Unified Buffer 统一缓冲区的精细管理）。

AscendNPU-IR 是昇腾推出的基于 MLIR 的编译器中间表示项目。通过直接操作这一层 IR，开发者可以绕过上层框架的限制，直接定制算子的编译与生成逻辑。

本文将基于 AscendNPU-IR 开源项目，演示如何编写一个自定义的 C++ 编译优化 Pass。我们将以一个“向量加法”为例，手动将其从高层图表示 (HFusion) 下降到硬件指令级表示 (HIVM)，并显式管理片上内存 (Unified Buffer)，从而实现性能的深度优化。

  1. 源码库: AscendNPU-IR，源码库部署在了gitcode中，我们直接使用git clone指令或者下载zip压缩包就可以直接获得得到。

  1. 文档参考: CANN 官网，CANN的官网提供了各类学习资料以及交流论坛，是我们学习和借鉴的优秀网站。

2. AscendNPU IR 架构概览

在开始编码之前，我们需要理解 AscendNPU IR 的核心层级。从 AscendNPU-IR-master 的目录结构中可以看到：

  1. hybrid fusion: 位于 bishengir/include/bishengir/Dialect/HFusion。这是图层面的 IR，主要描述算子的逻辑（如 Add, MatMul），不关心数据具体在哪里（GM vs UB）。

  1. hybrid intelligence Virtual Machine: 位于 bishengir/include/bishengir/Dialect/HIVM。这是接近硬件的 IR，显式包含了 DMA搬运、Alloc (内存分配)、Vector (向量指令) 等操作。

我们的目标：编写一个 Pass，将 HFusion.Add 转换为一系列高效的 HIVM 指令。

3. 实战案例：编写 Custom Lowering Pass

我们以一个向量加法为例，展示如何将 HFusion IR 中的 hfusion.add 操作，转换为 HIVM 指令级调度，并充分利用 Unified Buffer (UB) 和 DMA 提升性能。

3.1 初始状态：Input IR (HFusion)

假设我们有一个简单的 MLIR 输入，它使用 HFusion 描述了两个张量的相加。此时，编译器尚未决定如何切分数据，也没有分配片上内存。

Plain Text// input.mlirfunc.func @vector_add(%arg0: memref<1024xf16>, %arg1: memref<1024xf16>, %arg2: memref<1024xf16>) { // 读取 Global Memory (GM) %0 = hfusion.load %arg0 : memref<1024xf16> %1 = hfusion.load %arg1 : memref<1024xf16> // 抽象加法，未指定执行单元 %2 = hfusion.add %0, %1 : tensor<1024xf16> // 写回 Global Memory hfusion.store %2, %arg2 : memref<1024xf16> return}

3.2 核心代码：实现 C++ Optimization Pass

我们需要在 bishengir/lib/Conversion/HFusionToHIVM 目录下创建一个新的 Pass 文件（或扩展现有逻辑）。

核心思路是利用 MLIR 的 PatternRewriter 机制，匹配 hfusion.add，并将其重写为：

  1. Alloc UB: 在 Unified Buffer 中分配空间。
  1. DMA Move: 将数据从 Global Memory 搬运到 Unified Buffer。
  1. Vector Add: 调用昇腾的向量加法指令。
  1. DMA Move: 将结果搬回 Global Memory。

以下是完整的 C++ 实现代码：

C++// 文件: VectorAddLowering.cpp#include "bishengir/Dialect/HFusion/IR/HFusion.h"#include "bishengir/Dialect/HIVM/IR/HIVM.h"#include "mlir/IR/PatternMatch.h"#include "mlir/Pass/Pass.h"#include "mlir/Transforms/DialectConversion.h"using namespace mlir;using namespace bishengir;// 1. 定义 Rewrite Patternstruct VectorAddLowering : public OpRewritePattern<hfusion::AddOp> { using OpRewritePattern<hfusion::AddOp>::OpRewritePattern; LogicalResult matchAndRewrite(hfusion::AddOp op, PatternRewriter &rewriter) const override { Location loc = op.getLoc(); // 获取输入操作数 Value lhs = op.getOperand(0); Value rhs = op.getOperand(1); // 2. UB 内存类型定义 (Float16, shape 1024) auto type = MemRefType::get({1024}, rewriter.getF16Type(), {hivm::AddressSpace::UB}); // 3. 在 UB 上分配临时空间 Value lhs_ub = rewriter.create<hivm::AllocOp>(loc, type); Value rhs_ub = rewriter.create<hivm::AllocOp>(loc, type); Value res_ub = rewriter.create<hivm::AllocOp>(loc, type); // 4. DMA 将数据从 GM -> UB rewriter.create<hivm::DMAOp>(loc, lhs, lhs_ub); rewriter.create<hivm::DMAOp>(loc, rhs, rhs_ub); // 5. 同步屏障，确保 DMA 完成 rewriter.create<hivm::SyncBarrierOp>(loc); // 6. 向量加法 (Vector Execution Unit) rewriter.create<hivm::VAddOp>(loc, lhs_ub, rhs_ub, res_ub); // 7. 同步屏障，确保计算完成 rewriter.create<hivm::SyncBarrierOp>(loc); // 8. DMA 将结果搬回 GM // 注意：这里假设 hfusion.store 的目标是 op 的使用者 for (auto user : op.getResult().getUsers()) { if (auto storeOp = dyn_cast<hfusion::StoreOp>(user)) { rewriter.create<hivm::DMAOp>(loc, res_ub, storeOp.getMemref()); rewriter.eraseOp(storeOp); } } // 9. 替换原 hfusion.add rewriter.replaceOp(op, res_ub); return success(); }};// 3.3 Pass 注册struct HFusionToHIVMPass : public PassWrapper<HFusionToHIVMPass, OperationPass<ModuleOp>> { void runOnOperation() override { ConversionTarget target(getContext()); target.addLegalDialect<hivm::HIVMDialect>(); target.addIllegalDialect<hfusion::HFusionDialect>(); RewritePatternSet patterns(&getContext()); patterns.add<VectorAddLowering>(&getContext()); if (failed(applyPartialConversion(getOperation(), target, std::move(patterns)))) signalPassFailure(); }};

3.3 注册与构建

为了让这个 Pass 生效，我们需要在 bishengir/include/bishengir/Conversion/Passes.td 中注册它，并在 CMake 中添加编译目标。

修改 CMakeLists.txt:

CMakeadd_mlir_conversion_library(BiShengIRHFusionToHIVM VectorAddLowering.cpp DEPENDS BiShengIRHFusionIncGen BiShengIRHIVMIncGen LINK_LIBS BiShengIRHFusion BiShengIRHIVM MLIRIR MLIRPass)

编译命令:

Bashcd AscendNPU-IR-mastermkdir build && cd buildcmake -G Ninja .. -DMLIR_DIR=/path/to/llvm-project/lib/cmake/mlirninja

执行 Pass：

Plain Textbishengir-opt input.mlir -hfusion-to-hivm > lowered.mlir

执行结果：

此时，lowered.mlir 中的 hfusion.add 已经被替换为：

  1. UB 分配
  1. DMA搬运
  1. Vector Add 指令
  1. DMA搬回 GM

4. 调试经验和技巧

在编写底层 IR Pass 时，难免会遇到逻辑错误（如同步屏障丢失导致的 Race Condition）。AscendNPU IR 提供了一些调试工具：

  1. IR 打印:

可以在 Pass 中调用 op.dump() 打印当前的 Operation 结构，或者使用 -print-ir-after-all 选项运行 bishengir-opt 工具，查看每一个 Pass 之后的 IR 变化。

Bash./build/bin/bishengir-opt input.mlir \ --convert-hfusion-to-hivm \ --print-ir-after-all > debug.log 2>&1
  1. 算子精度比对:

将生成的 Kernel 与 PyTorch 的标准算子输出进行比对，确保 Mean Absolute Error (MAE) < 1e-5。

5. 总结

通过 AscendNPU IR，我们不再受限于上层框架的“黑盒”编译。通过编写自定义的 MLIR Pass，我们可以：

  1. 精准控制硬件资源: 如 Unified Buffer、L1 Cache。
  1. 定制指令调度: 插入同步屏障、配置 DMA 异步模式。
  1. 实现特定领域优化: 针对特定的算子融合模式（如 Attention 中的 Softmax-Dropout 融合）进行专有优化。

掌握 HFusion 到 HIVM 的转换逻辑，是成为昇腾高级性能优化工程师的关键一步。建议大家可以下载 AscendNPU-IR 的源码，在 bishengir/Dialect/HIVM 文件夹下有相关的指令定义，相信大家还能够发现更多的优化方式。

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