基于 AscendNPU IR 的 HIVM 指令级调度自定义优化实战-程序员充电站

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。

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。

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：

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）。

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 Memoryhfusion.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：

Alloc UB: 在 Unified Buffer 中分配空间。

DMA Move: 将数据从 Global Memory 搬运到 Unified Buffer。

Vector Add: 调用昇腾的向量加法指令。

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 -> UBrewriter.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.addrewriter.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(BiShengIRHFusionToHIVMVectorAddLowering.cppDEPENDSBiShengIRHFusionIncGenBiShengIRHIVMIncGenLINK_LIBSBiShengIRHFusionBiShengIRHIVMMLIRIRMLIRPass)

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：

UB 分配

DMA搬运

Vector Add 指令

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：

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

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：

精准控制硬件资源: 如 Unified Buffer、L1 Cache。

定制指令调度: 插入同步屏障、配置 DMA 异步模式。

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。

基于 AscendNPU IR 的 HIVM 指令级调度自定义优化实战

1. 引言

2. AscendNPU IR 架构概览