CANN启航营FastGelu算子

FastGelu 自定义算子

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1. 算子概述

FastGelu是基于 Ascend C 实现的自定义 AICore 算子，用于计算 Fast GELU 激活函数。该算子支持float16和float32输入，输出张量与输入张量保持相同的 shape 和数据类型。

Fast GELU 是 GELU 激活函数的一种高效近似形式，常用于 Transformer、BERT 等神经网络模型中，可在保持较好非线性表达能力的同时降低计算复杂度。

2. 计算公式

算子对输入张量x中的每个元素执行如下计算：

y = x * sigmoid(1.702 * x)

其中：

sigmoid(t) = 1 / (1 + exp(-t))

3. 算子接口

3.1 输入

3.2 输出

3.3 支持约束

• 支持数据类型：float16、float32
• 支持数据格式：ND
• 输入和输出 shape 相同
• 输入和输出数据类型相同
• 当前注册平台配置：ascend910b

4. 文件结构

. ├── CMakeLists.txt ├── op_host │ ├── CMakeLists.txt │ └── fast_gelu.cpp └── op_kernel ├── CMakeLists.txt ├── fast_gelu.cpp ├── fast_gelu_tiling.h └── tiling_key_fast_gelu.h

5. Host 侧实现说明

Host 侧实现位于op_host/fast_gelu.cpp，主要负责算子注册、shape 推导、数据类型推导和 Tiling 参数计算。

5.1 算子注册

算子名为FastGelu，通过OP_ADD(FastGelu)注册。

算子定义包含：

• 1 个必选输入：x
• 1 个必选输出：y
• 输入输出均支持float16和float32
• 输入输出 format 均为ND
• AICore 配置目标为ascend910b

5.2 Shape 推导

输出张量y的 shape 直接继承输入张量x的 shape：

y.shape = x.shape

5.3 数据类型推导

输出张量y的数据类型与输入张量x保持一致：

y.dtype = x.dtype

5.4 Tiling 逻辑

Host 侧根据输入长度、数据类型大小、AIV 核数以及 UB 大小计算 Kernel 执行所需的 Tiling 参数。

Tiling 数据结构定义在op_kernel/fast_gelu_tiling.h中：

Tiling 过程主要包括：

1. 获取输入张量元素总数length_x。
2. 检查输入数据类型，仅允许float16和float32。
3. 根据数据类型大小计算 32 字节 block 对应的元素个数。
4. 根据输入规模和 AIV Core 数确定block_dim。
5. 小规模张量长度不超过8192时，最多使用8个 Core，减少调度开销。
6. 根据 UB 大小计算tileLength，并按 32 字节对齐对应的元素个数向下对齐。
7. 设置 workspace 大小为0。

6. Kernel 侧实现说明

Kernel 侧实现位于op_kernel/fast_gelu.cpp，核心类为KernelFastGelu<DT_X>。

Kernel 采用按 Core 切分、按 Tile 循环处理的方式执行计算。每个 Core 只处理自己负责的连续数据片段。

6.1 初始化流程

Init函数完成如下工作：

1. 保存 Host 侧传入的length、blockLength和tileLength。
2. 根据当前 Core ID 计算该 Core 的全局偏移coreOffset。
3. 计算当前 Core 实际需要处理的元素数量coreLength。
4. 设置输入、输出 Global Memory Buffer。
5. 初始化输入队列、输出队列和临时计算 buffer。
6. 计算完整 Tile 数量fullTileNum和尾块元素数量tailDataNum。
7. 判断完整 Tile 是否满足 32 字节对齐，以选择普通搬运或 Pad 搬运路径。

6.2 数据处理流程

Process函数为 Kernel 主流程：

1. 处理完整 Tile。
2. 根据对齐情况选择：
   • ProcessFullTilesAligned：对齐场景，使用DataCopy。
   • ProcessFullTilesPad：非对齐场景，使用DataCopyPad。
3. 处理尾块数据ProcessTail。
4. 尾块同样根据地址和长度是否 32 字节对齐，选择对齐或非对齐搬运方式。

6.3 计算流程

每个 Tile 的计算逻辑在Compute函数中完成：

scale = x * 1.702 y = sigmoid(scale) y = y * x

对应使用的 Ascend C 向量指令包括：

• Muls：将输入乘以常数1.702
• Sigmoid：计算 sigmoid
• Mul：将 sigmoid 结果与原输入相乘

6.4 数据搬运策略

Kernel 中根据数据是否满足 32 字节对齐，分别使用两种搬运策略：

这样可以同时支持对齐数据和非对齐尾块数据，避免因 shape 或切分导致的非 32 字节对齐问题。

7. 模板与数据类型选择

模板选择相关定义位于op_kernel/tiling_key_fast_gelu.h。

该文件通过ASCENDC_TPL_ARGS_DECL和ASCENDC_TPL_SEL定义DT_X模板参数，使 Kernel 能够根据输入x的数据类型分别生成：

• DT_X = float16
• DT_X = float32

Host 侧通过ASCENDC_TPL_SEL_PARAM(context, DT_X)根据输入数据类型选择对应的 Kernel 模板实例。

8. 编译说明

项目根目录CMakeLists.txt中通过npu_op_package定义自定义算子包，并分别添加 Host 和 Kernel 子目录：

add_subdirectory(op_host) add_subdirectory(op_kernel)

通常可在支持 Ascend C 开发环境的机器上执行如下流程进行构建：

mkdir -p build cd build cmake .. make

生成的算子包安装路径由根目录CMakeLists.txt中的配置决定：

INSTALL_PATH ${CMAKE_BINARY_DIR}

9. 注意事项

• 输入数据类型必须为float16或float32，否则 Host 侧 Tiling 会返回失败。
• 当前算子 workspace 大小为0，计算过程中仅使用 UB 中的输入、输出和临时 buffer。
• 算子按一维连续内存处理输入张量，因此支持任意 shape 的ND张量。
• 对于小张量，Host 侧会限制最多使用8个 Core，以减少多核调度带来的额外开销。
• tileLength会根据 UB 大小和 32 字节对齐要求动态计算。

10. 参考实现位置

• Host 侧实现：op_host/fast_gelu.cpp
• Kernel 侧实现：op_kernel/fast_gelu.cpp
• Tiling 数据结构：op_kernel/fast_gelu_tiling.h
• 模板数据类型选择：op_kernel/tiling_key_fast_gelu.h

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