【CANN训练营学习笔记】CV算子专场深度解析与性能优化实践

训练营简介

2025年昇腾CANN训练营第二季，基于CANN开源开放全场景，推出0基础入门系列、码力全开特辑、开发者案例等专题课程，助力不同阶段开发者快速提升算子开发技能。获得Ascend C算子中级认证，即可领取精美证书，完成社区任务更有机会赢取华为手机，平板、开发板等大奖

报名链接：https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252#cann-camp-2502-intro

📖 本文思维导图

mindmap
  root((CV算子优化))
    算子架构
      基础算子层
      图像处理算子库
        图像增强
        目标检测
        几何变换
      代码结构
        Infer接口
        Slice接口
        OpKernel
    NPU计算单元
      Scalar单元
      Vector单元
        128个FP16
      Cube单元
        16x16矩阵乘
    插值算子优化
      插值方法
        最邻近
        双线性
        双三次
      算法原理
        数学公式
        权重计算
      性能优化
        向量化优化
        转置优化
        矩阵化计算
        分块优化
    优化技巧
      流水线技术
      滑动窗口
      Cache管理
    应用场景
      YOLO系列
      Mask R-CNN
      U-Net

一、开场：走进CANN CV算子的世界

今天有幸参加了CANN算子开源周Meetup的CV算子专场，两位重量级嘉宾——周期龙老师和任如海老师为我们带来了精彩的技术分享。周老师主讲CANN CV算子的架构设计，任老师则深入讲解了插值类算子的性能优化实践。作为一名计算机视觉方向的开发者，这次学习让我对昇腾NPU的CV算子有了全新的认识。

二、CANN CV算子架构全景图

2.1 算子体系的三层架构

周老师首先给我们展示了CANN CV算子的整体架构，我把它整理成了三层结构：

第一层：基础算子层

• 提供基础计算操作
• 包含图像处理的核心功能

第二层：图像处理算子库

这一层是重点，包含了三大类算子：

1. 图像增强类算子

   • 几何变换操作（平移、旋转等）
   • 预测类算子（upsample、grid sample等）

2. 目标检测类算子

   • 目标框计算操作
   • NMS（非极大值抑制）
   • Rotate NMS（旋转框NMS）

3. 几何变换算子

   • 坐标变换到图像坐标
   • Grid Sample
   • 插值类算子

第三层：应用层算子

根据不同的应用场景定制，比如1D、2D和3D插值算子。

2.2 目标检测类算子深入理解

这部分我觉得特别有意思，因为平时做目标检测的时候经常用到这些算子，但从没深入了解过它们在NPU上是如何实现的。

IoU计算算子

用于计算两个矩形框之间的重叠面积，公式是：
$$IoU=\frac{交集面积}{并集面积}$$

这个算子在目标检测的后处理中非常关键，尤其是NMS过程。

旋转IoU算子

这个更加复杂，用于处理旋转矩形框的IoU计算。在文本检测、遥感图像处理等场景下特别有用。

Cyclic Group Point算子

这是点云处理中的核心算子，用于点云聚合和特征聚合。随着3D视觉的发展，这类算子的重要性越来越高。

2.3 代码结构解析

周老师带我们看了一下代码的组织结构，我觉得设计得非常清晰：

算子工程
├── build.sh          # 快速构建脚本
├── docs/             # 文档目录
│   ├── API介绍       # 算子接口文档
│   ├── 实现原理      # 算子实现文档
│   └── OpGraph       # 图模式开发文件
├── Impl/             # 算子实现
│   ├── Infer接口    # 数据分片策略
│   └── Slice接口    # C接口
└── OpKernel/         # 算子核心实现
    └── 核函数实现

这里有两个关键接口我特别标注一下：

• Infer接口：负责数据分片策略，决定如何将数据分配到多个核心
• Slice接口：提供C接口，供外部应用程序直接调用

三、NPU计算单元科普：性能提升的秘密

3.1 三大计算单元对比

这部分周老师讲得特别生动，我做了一个对比表格：

计算单元	处理能力	适用场景	性能特点
Scalar	单指令单数据	简单标量计算	类似CPU，需要循环展开
Vector	单周期128个FP16	向量运算	是Scalar的128倍
Cube	单周期16×16矩阵乘	矩阵运算	是Vector的16倍

3.2 性能提升的实际案例

周老师用16×16矩阵乘法的例子来说明性能差异，我觉得非常直观：

Scalar实现方式：

for (int x = 0; x < 16; x++) {
    for (int y = 0; y < 16; y++) {
        for (int k = 0; k < 16; k++) {
            output[x][y] += input1[x][k] * input2[k][y];
        }
    }
}

这种方式需要三层循环嵌套，总共4096次乘加操作。

Vector实现方式：

通过向量化可以消除内层循环，性能提升约16倍！

Cube实现方式：

单指令完成整个矩阵乘法，性能最优！

这让我深刻理解了为什么要充分利用NPU的硬件特性，选择合适的计算单元对性能的影响是巨大的。

四、插值类算子性能优化实战

4.1 插值算子在深度学习中的重要性

任如海老师接下来的分享让我大开眼界。他首先强调了插值算子在深度学习中的核心地位：

• 几乎所有视觉模型都会用到
• 用于特征图的上采样和下采样
• 直接影响模型的推理性能

常用的四种插值方法：

1. 最邻近插值（Nearest）：速度最快，精度最低
2. 双线性插值（Bilinear）：性能和精度平衡
3. 双三次插值（Bicubic）：精度最高，计算量最大
4. 三线性插值（Trilinear）：用于3D数据

4.2 双线性插值的数学原理

任老师详细推导了双线性插值的计算过程，我把关键公式整理如下：

对于目标点P，通过周围四个点Q11、Q12、Q21、Q22进行插值：

第一步：水平方向插值
$$R_1=(1-u)\times Q_{11}+u\times Q_{21}$$
$$R_2=(1-u)\times Q_{12}+u\times Q_{22}$$

第二步：垂直方向插值
$$P=(1-v)\times R_1+v\times R_2$$

合并后的完整公式：
$$P=(1-u)(1-v)Q_{11}+u(1-v)Q_{21}+(1-u)v{Q}_{12}+uv{Q}_{22}$$

这里u、v是归一化的距离权重，范围在[0,1]之间。

关键洞察：任老师特别指出，同一位置的点在不同channel和batch中，映射到原始图像的位置是相同的！这意味着权重计算可以复用，这是后续优化的关键。

4.3 传统实现的性能瓶颈

任老师展示了传统的实现方法：

for batch in batches:
    for channel in channels:
        for h in height:
            for w in width:
                // 1. 计算映射坐标
                // 2. 计算权重
                // 3. 加权求和

问题：

• 存在大量重复的权重计算
• 没有充分利用NPU的向量化能力
• 内存访问模式不友好

五、向量化优化：第一次性能飞跃

5.1 优化思路

任老师提出的向量化优化思路非常巧妙：

1. 消除batch和channel循环：将这两个维度合并处理
2. 使用向量化加载：一次加载所有channel的数据
3. 单指令处理多channel：利用Vector单元的并行能力

优化效果：

在大channel数场景下性能提升非常显著！特别是现在的模型动辄几百个channel，这种优化的收益非常可观。

5.2 访存优化问题

但是，向量化实现也带来了新的问题：

问题：跳跃式访存

因为NCHW格式中，不同channel的数据在内存中不连续，导致访存效率下降。

解决方案：转置优化

任老师提出了转置优化方案：

1. 将数据格式从NCHW转换为HWCN
2. 实现连续内存访问
3. 计算完成后再转回NCHW

虽然增加了转置开销，但由于访存效率的提升，整体性能反而更好！

六、矩阵化计算：终极性能优化

6.1 利用Cube计算单元

这是最精彩的部分！任老师展示了如何将插值计算转换为矩阵乘法形式，从而利用Cube计算单元获得极致性能。

前面我们知道Cube的算力是Vector的16倍，如果能用上Cube，性能提升将非常可观！

6.2 插值运算的矩阵化表示

核心思想：将插值运算拆分为两次矩阵乘法

横向扩展：
KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '_' at position 13: \text{result_̲h} = \text{inpu…

纵向扩展：
KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '_' at position 40: …es \text{result_̲h}

其中$W_h$和$W_v$是权重矩阵。

6.3 权重矩阵的特性分析

任老师特别强调了权重矩阵的稀疏性特点：

上采样场景：

• 矩阵非常稀疏
• 非零元素主要集中在对角线附近
• 大量零元素参与计算浪费算力

下采样场景：

• 矩阵相对密集
• 更适合矩阵乘法

双三次插值：

• 每个输出点需要4×4=16个输入点
• 权重矩阵更密集

七、分块优化：平衡性能与资源

7.1 滑动窗口分块策略

为了解决矩阵稀疏性问题，任老师提出了滑动窗口分块方案：

核心思想：

• 只计算非零数据区域
• 将大矩阵分解为多个小块
• 符合NPU的分核策略

7.2 分块计算流程

我把这个流程梳理了一下：

步骤1: Vector单元构造权重矩阵块
步骤2: 将权重矩阵搬移到L0 Cache
步骤3: Cube单元执行矩阵乘法
步骤4: 输出结果到缓存

7.3 流水线优化

这里又用到了流水线技术：

优化前：

Vector构造权重 → Cube计算 → Vector构造权重 → Cube计算

优化后：

Vector构造权重A | Cube计算B 同时进行

Vector和Cube单元并行工作，大大提升了吞吐量！

八、优化过程中的坑与解决方案

8.1 极小尺寸下的性能问题

问题描述：

任老师坦诚地分享了一个遇到的问题：在小尺寸场景下，矩阵化实现的性能反而不如向量化实现。

原因分析：

• 构造权重矩阵的时间可能超过计算时间
• 小矩阵乘法无法充分利用Cube单元

解决方案：

实现动态路径选择：

if (input_size < threshold) {
    // 使用向量化实现
    vectorized_interpolate();
} else {
    // 使用矩阵化实现
    matrix_interpolate();
}

根据输入尺寸自动选择最优实现路径！

8.2 L2 Cache击穿问题

问题现象：

当放大倍数增加时，执行时间非线性增长，性能急剧下降。

根本原因：

数据量超过L2 Cache容量，导致频繁访问HBM（High Bandwidth Memory），而HBM带宽远低于L2 Cache。

优化方向：

1. 精确规划分块策略
2. 充分利用L2 Cache的容量和高带宽特性
3. 减少HBM访问次数

任老师提到这个优化还在进行中，需要精细调整Tiling参数。

九、实际应用场景

9.1 YOLO系列模型

YOLO模型中大量使用Upsample算子进行特征图上采样，通过这些优化，推理性能可以提升30%以上！

9.2 Mask R-CNN类模型

这类模型需要处理不同尺寸和角度的输入图像，旋转和对齐操作的性能至关重要。

9.3 U-Net模型

医学图像分析中广泛使用的U-Net模型，几乎每一层都用到了插值算子，优化收益非常明显。

十、问答环节精华摘录

问题1：OPS CV算子目前支持哪些算子？

回答：

• 主要支持插值类算子（Predict、Upsample等）
• RoI相关算子（旋转RoI等）
• 网络后处理算子持续扩充中

问题2：如何获取免费的算力资源？

回答：

• 昇腾社区新星营活动提供华为云算力券
• Code平台AI专区提供免费卡券
• 部分模型支持NPU体验

问题3：算子优化还有多大空间？

回答：

周老师说了一句让我印象深刻的话：“算子优化无止境！”

• 算法层面可以减少计算步骤
• 需要在性能与精度之间平衡
• 数学函数的优化空间巨大

十一、我的学习心得

11.1 理解硬件是优化的基础

这次学习让我深刻认识到，要做好算子优化，必须深入理解硬件架构。只有知道Scalar、Vector、Cube三种计算单元的特性，才能选择正确的优化方向。

11.2 优化是一个迭代的过程

任老师展示的优化过程给了我很大启发：

1. 从传统实现开始
2. 向量化优化
3. 解决访存问题
4. 矩阵化优化
5. 解决特殊场景问题

每一步都发现新问题，解决新问题，性能一步步提升。

11.3 实践出真知

纸上得来终觉浅，很多优化技巧只有在实际项目中才能体会深刻。我计划接下来自己动手实现一个插值算子，把这些优化技术实践一遍。

十二、总结

这次CANN算子开源周Meetup的CV算子专场让我收获满满。从算子架构设计到性能优化实践，两位老师用实际案例展示了如何在昇腾NPU上实现高性能的CV算子。

核心要点回顾：

1. CANN CV算子采用三层架构，覆盖从基础到应用的完整场景
2. 理解Scalar、Vector、Cube三种计算单元是性能优化的基础
3. 插值算子的优化路径：向量化 → 转置优化 → 矩阵化 → 分块优化
4. 优化需要权衡：小尺寸用向量化，大尺寸用矩阵化
5. L2 Cache管理是影响大规模数据性能的关键

对于想要学习昇腾CV算子开发的同学，我建议：

1. 先理解硬件架构特性
2. 从简单算子开始实践
3. 逐步学习优化技术
4. 参与开源社区贡献

感谢CANN训练营提供这么好的学习机会！希望这篇笔记能帮助更多对昇腾AI感兴趣的朋友。让我们一起为昇腾开源生态贡献力量！