最近开源社区里热度很高的一件事是某头部AI团队把 tilelang 的昇腾组件开源了。作为一个常年跟算子性能较劲的人我第一时间就把代码拉下来过了一遍。tilelang 是一个面向算子开发的 tile 级编译器框架它的吸引力在于你不需要手写底层指令而是用类似写伪代码的方式描述“一个计算块怎么算”编译器负责把它切分、映射并生成可执行的优化代码。这次开源昇腾组件意味着这套写法不再是 GPU 专属而是可以直接落到国产AI加速卡的生态里。我花了一个周末完整过了一遍这里把学习笔记整理出来给同样想读源码、跑示例、甚至给社区提 PR 的朋友一条清晰的路。这次的学习内容适合几类人一是做算子开发或模型移植的工程同学想找一套不用重复造轮子的跨平台方案二是编译器方向的研究者想找一个 MLIR 落地的真实案例三是对昇腾工具链感兴趣但不想从零啃底层文档的新手可以先从 tilelang 这种相对高级的抽象开始。下面我会先从组件要解决的问题讲起再拆核心设计然后给出可复现的操作步骤和踩坑记录。1. 这个组件到底在做什么为什么它值得读1.1 tilelang 的定位算子开发的“中间层”很多做过高性能算子的人都有这种感受同一个 GEMM在 CUDA 上写一遍换到其他加速卡又得重写。每一代硬件都有自己的线程模型、缓存层级和向量指令优化逻辑高度耦合在底层 API 里。手写算子本质上是在跟硬件的“脾气”较劲而不是在解决业务问题。tilelang 想做的是把这个过程往上提一层。它借鉴了很多 TVM、Triton 的思路但把重心放在 tile 这个粒度上。所谓 tile就是你先把输入张量切成一个个小的数据块然后声明“这个块和那个块之间要做一次矩阵乘”至于块要多大、数据怎么搬进片上存储、用哪条指令执行都由编译器自动决定。这种抽象的好处非常直接算子的数学描述和硬件实现被分离了同一个 tile 级别的描述理论上可以编译到不同的后端。所以当你看到 tilelang 昇腾组件时不要把它理解成某个“库”而应该理解成一套向昇腾硬件转换的编译器后端。它负责把 tilelang 前端产生的 IR经过一系列 pass最终映射成昇腾工具链能认的中间表示或底层代码。这一步并不容易因为昇腾的硬件架构和 GPU 有很大差别尤其是计算单元分成了专门做矩阵运算的 Cube 单元和做向量运算的 Vector 单元数据摆放和指令调度都需要针对性地设计。1.2 昇腾组件的核心价值昇腾平台的算子开发传统上绕不开两种路径一种是使用厂商提供的算子开发框架手写 TBE 或 CCE 算子另一种是依赖框架里现成的算子库但遇到新算子或特殊 shape 时常常束手束脚。前一种路径的学习曲线很陡你要理解昇腾 AI Core 的架构细节、存储层次还要会做 tiling 策略、同步控制、多核调度。这些知识很值钱但也非常耗时。tilelang 昇腾组件的价值是把这条路径的起点往前挪了一大截。它让开发者用 tilelang 的高级描述写一次算子就可以得到一份面向昇腾硬件的实现供后续编译执行。这样一来算子原型验证、跨平台迁移、算法迭代都变得更快。尤其是做 AI 框架移植或者新模型结构验证的时候你不需要先把昇腾的底层文档全部啃完就能跑通一个高效算子。更关键的是这个组件是完全开源、可扩展的。你可以看到它如何在编译器层面做抽象和降级可以对照已有实现去加新的算子也可以改进它的调度策略。对于团队来说这比闭门造车自己维护一套算子框架要划算得多。1.3 适用人群与前置知识如果你是第一次接触 tilelang 和昇腾我建议按下面的背景来评估自己的起点。最低门槛会用 Python看过 nn.Linear 这类算子的数学定义能跑通简单的 Python 脚本。推荐门槛写过至少一种 GPU 平台的算子不管是 CUDA、OpenCL 还是 Triton知道 shared memory、tiling 这些概念。进阶需求读过 TVM 或者 MLIR 相关的代码知道 pass、IR 流转大概是什么。我的个人建议是就算你目前没有昇腾设备也值得先读一读这个组件的源码。因为编译器后端设计里的很多思路比如内存规划、循环展开、指令选择放在任何加速器上都是通用的。等到真有硬件的时候你只需要补齐构建环境和调试手段上手会快很多。2. 核心设计拆解从 tile 描述到昇腾实现2.1 一次 GEMM 在 tilelang 里怎么写学习一个编译器组件最好的入口不是通读文档而是看一个能跑的样例然后从样例反推设计。我们用矩阵乘 GEMM 作为例子因为它既简单又足够复杂能覆盖数据搬运、分块、指令选择等核心问题。在 tilelang 里一个典型的 GEMM 描述长这样import tilelang import tilelang.language as T M, N, K 1024, 1024, 1024 BM, BN, BK 64, 64, 32 T.prim_func def gemm( A: T.Tensor((M, K), float16), B: T.Tensor((N, K), float16), C: T.Tensor((M, N), float16), ): with T.Kernel(M // BM, N // BN, threads128) as (bx, by): frag_A T.alloc_fragment((BM, BK), float16) frag_B T.alloc_fragment((BN, BK), float16) frag_C T.alloc_fragment((BM, BN), float32) T.clear(frag_C) for ko in T.Pipelined(K // BK): T.copy(A[bx * BM, ko * BK], frag_A) T.copy(B[by * BN, ko * BK], frag_B) T.gemm(frag_A, frag_B, frag_C) T.copy(frag_C, C[bx * BM, by * BN])这段代码里没有写任何昇腾专有的内容没有指定用哪个存储单元没有写数据搬运指令也没有管多核怎么分配。你只做了一件核心的事把一个大 GEMM 切成了若干个小块的 GEMM每个小块的计算顺序和形状都被明确表达出来了。bm、bn、bk 是 tile 尺寸。bm 和 bn 决定每个计算块在 M 和 N 方向的大小bk 决定 K 方向的切片长度。选这些值时心里要有一个基准目标硬件上的计算单元最适合一次处理多大的矩阵块。在昇腾平台上通常需要把块大小设计成 Cube 单元指令能被整除的值比如 16 的倍数。太小会让指令流水吃不饱太大又会让片上存储不够用。T.gemm 是 tilelang 的核心原语。它把“两个 fragment 做矩阵乘结果累加到第三个 fragment”这一操作抽象出来而具体映射到昇腾的 Cube 指令是后端 pass 的事。这里值得称赞的设计是 T.Pipelined它暗示编译器可以对 K 方向循环做流水线调度在等待下次数据搬运时提前开始计算从而隐藏访存延迟。这种语义用高级原语表达出来后后端优化空间非常大。2.2 昇腾后端如何把这些描述落到硬件上到了这一层就必须稍微了解一下昇腾 AI Core 的基本情况了。AI Core 内部通常有专用的 Cube 单元负责矩阵乘加、Vector 单元负责逐元素运算还有负责数据搬移的 DMA 逻辑。计算前需要把数据从全局内存搬到片上存储计算中Cube 和 Vector 可以并行工作计算完再把结果搬回去。整个过程有点像一条流水线取数、搬运、计算、写回每一步都可能成为瓶颈。tilelang 昇腾后端要做的就是把前面看到的 tile 语义翻译成符合这套流水线的底层代码。它至少需要解决三个关键问题第一数据布局。GEMM 里 A 矩阵的访问模式是按行读取还是按列读取直接影响 DMA 搬运效率。有些硬件要对矩阵做分块转置编译器得学会插入合理的 layout 变换。第二存储分配。T.alloc_fragment 出来的 fragment 到底放在哪一层存储upgrade 到哪个地址空间由后端决定。分配不好轻则性能下降重则直接超出片内内存上限。第三同步与调度。T.copy 是异步发起搬运的话T.gemm 必须在数据到达后才能执行。后端需要自动插入等待同步或者通过调度让搬运和计算尽量重叠。这个开源组件在实现上大概率是基于 MLIR 来做各种 lowering pass 的。从高层的 tile 方言逐步下沉到更接近机器指令的方言每一步做一件事比如数据布局转换、循环展开、指令选择。这种分层设计的好处是你可以在某一层单独做优化而不影响其余部分调试起来也相对容易。学习时建议重点看两个 pass一个是怎么把 T.gemm 替换成昇腾矩阵指令的低层表示另一个是怎么处理 Tile 访存的边界和缓存 reuse。2.3 从开源组件里能学到什么设计技巧我在读这个组件时有几个设计细节给我留下比较深的印象也是很多编译器教程里不会明说的经验。第一个技巧是“用类型和结构体来约束合法性”。T.alloc_fragment 出来的变量不是普通 buffer它携带了 tile 形状、类型、可能在哪个存储层等信息。后端的很多规则检查都可以在编译阶段提前完成而不是等生成的代码跑挂了再反馈。这种把硬件约束前移到类型系统的做法能大幅减少用户写错算子的概率。第二个技巧是“小步快跑的多层抽象”。整个 IR 不是一步降到最终代码而是分成好几层。每一层都只做很小的变换比如这一层只负责拆分循环下一层才做指令映射。这样做的好处是每个 pass 都容易验证正确性可以单独单测也可以插桩打印 IR 中间态。对我们做工程的人来说这是设计复杂编译器的稳健路线。第三个技巧是“尽量复用通用编译器基础设施”。tilelang 本身不是从零造了一套编译前端而是大量复用 MLIR 生态降低了自己维护词法、语法、IR 和优化 pass 的成本。昇腾后端同样继承了这种思路能搭通用优化便车的地方绝不自造轮子。这给我们的启发是做异构后端时先想清楚哪些是硬件特有逻辑哪些可以沿用通用的循环优化和指令调度框架不要重复造已经成熟的轮子。3. 实操记录编译、跑通、调试一个昇腾算子3.1 环境准备与构建纸上谈兵再多不如实际跑一次。不过我必须提醒一句昇腾组件是直接对接硬件工具链的所以最好有一块昇腾加速卡的环境。如果没有硬件也可以先把代码编译出来但运行阶段会卡在设备初始化。环境上我建议准备以下几样东西。一台 Linux 系统的机器可以是 x86 也可以是 ARM但内核版本和架构最好和昇腾工具链官方支持列表保持一致。已经装好的昇腾配套软件基础环境能够正常识别加速卡即可。Python 3.8 以上用于跑 tilelang 的 Python 前端。CMake、Git、GCC 等基础编译工具链。然后拉取 tilelang 源码并切换到包含昇腾组件的分支或版本。我推荐使用一个新的构建目录方便之后出问题直接删掉重来。git clone tilelang开源仓库地址 cd tilelang mkdir -p build cmake -S . -B build -DTILELANG_ENABLE_ASCENDON cmake --build build -j8这里关键选项是TILELANG_ENABLE_ASCENDON它告诉 CMake 在构建时把昇腾后端一并编译进去。编译过程可能会比较久建议用-j8或者更大的并行度。如果编译过程中报找不到某某头文件绝大多数情况是昇腾工具链的路径没有被正确识别。构建完成后把 Python 包以可编辑模式安装一下便于后续修改源码后不需要重复安装。python -m pip install -e python接下来验证一下环境是否正常。可以运行仓库里自带的昇腾示例或者直接导入包看看能不能踩到昇腾相关的模块。3.2 写一个最简单的向量加法并运行学习新硬件不要一上来就调 GEMM。最好从最简单的向量加法开始因为它不涉及复杂的矩阵分块能让你先确认工具链是通的再逐步增加复杂度。下面是最简版本import numpy as np import tilelang import tilelang.language as T N 1024 T.prim_func def vector_add( A: T.Tensor((N,), float16), B: T.Tensor((N,), float16), C: T.Tensor((N,), float16), ): with T.Kernel(1, threads32) as bx: for i in T.Parallel(N): C[i] A[i] B[i] kernel tilelang.compile(vector_add, targetascend) a (np.random.rand(N) * 2 - 1).astype(float16) b (np.random.rand(N) * 2 - 1).astype(float16) c np.zeros((N,), dtypefloat16) kernel(a, b, c) np.testing.assert_allclose(c, a b, rtol1e-2, atol1e-2) print(pass)这个例子虽然简单但已经能覆盖几个后端实现的关键点T.Parallel 表示对 N 维度做并行化编译器要决定怎么样把循环拆分到 Vector 单元T.Tensor 的访问是连续地址数据搬运可以直接用批量 DMA不需要做复杂转置浮点类型是 float16昇腾 Vector 单元对低精度向量运算很擅长性能表现一般不会太差。如果在昇腾设备上跑你大概率会看到输出正常的 “pass”。如果出现错误先不要急着怀疑代码优先检查驱动是否能识别设备、当前用户是否有权限访问加速卡以及工具链的环境变量是否在当前 shell 里生效。这些环境类问题占了新手踩坑的一大半。3.3 进阶跑一个 GEMM 并对比预期向量加法跑通后就可以上 GEMM 了。使用第二节里的代码用一个具体的 shape 来运行。M, N, K 512, 512, 512 BM, BN, BK 64, 64, 32 a (np.random.rand(M, K) * 2 - 1).astype(float16) b (np.random.rand(N, K) * 2 - 1).astype(float16) c np.zeros((M, N), dtypefloat32) kernel tilelang.compile(gemm, targetascend) kernel(a, b, c) ref (a.astype(float64) b.astype(float64).T).astype(float32) np.testing.assert_allclose(c, ref, rtol5e-2, atol5e-2) print(gemm pass)这里有一个容易忽略的点我在定义 B 矩阵时用的是(N, K)但数学上 GEMM 的 B 一般是(K, N)所以生成参考值时需要对 b 做转置。这也是 tilelang 示例里的常见约定可能和你手写的习惯不太一样最好盯紧了。还有一点是累加用的frag_C用了 float32而输入 A/B 用 float16这是很标准的混合精度策略矩阵乘的输入可以低精度累加过程用高精度避免中间结果误差被逐层放大。昇腾的 Cube 单元恰恰对这类 fp16 输入、fp32 累加的模式支持得很好。GEMM 跑通后可以试着调整 BM、BN、BK观察性能变化。你很快会发现一个规律太小的 tile 会让搬运和计算的比例失衡太大的 tile 又会超过片上存储限制触发 spill。不同 shape 背后有一个“甜点区间”这个区间往往取决于硬件本身的计算密度和存储大小。3.4 如何查看生成代码与性能数据跑通只是第一步学习编译器更关键的是“看它生成的东西”。tilelang 通常会提供编译选项来打印 IR 或者生成的底层代码。我在调试时一般会设置一个环境变量或者编译参数把代码生成过程导出到本地文件。kernel tilelang.compile(gemm, targetascend, dump_codeTrue)开启 dump 后工作目录里会出现类似 kernel 中间表示或者最终源码的文件。我的建议是先看最终生成的内核代码重点关注每个 T.copy 对应了哪些搬运指令每个 T.gemm 对应了哪些矩阵计算指令循环流水有没有被正常展开。这些内容一开始可能看不太懂但把它们和高级描述对照起来慢慢就能建立起“抽象到实现”的映射感。性能数据方面除了用计时函数直接测时间更专业的做法是使用昇腾平台自带的性能分析工具拿到 kernel 耗时、搬运耗时、计算单元利用率等指标。如果没有性能分析工具也可以先用简单的方式统计整个 kernel 的执行时间和吞吐确认调参方向后再深入 profiling。4. 常见问题与避坑清单4.1 编译期问题汇总我在实际构建时遇到的编译问题很大一部分不是 tilelang 本身的逻辑问题而是环境没对齐。最常见的情况有两种。一种是找不到昇腾相关的头文件或库这通常是因为 CMake 在探测路径的时候没有拿到正确的ASCEND_HOME之类的环境变量。解决办法很简单确认工具链实际安装路径然后把它导出到当前 shell。还有一种常见问题是编译器版本过新或过旧导致某个 header 语法不兼容。这种只能按官方要求对齐版本尽量避免直接用最新编译器硬编。还有一个容易被忽略的细节构建目录里如果残留了上一次配置的缓存切换硬件后端后没有清理干净CMake 可能仍然沿用旧开关。所以遇到奇怪的报错时我第一反应是把 build 目录整个删掉重新配置。别怕重编时间总比排查诡异缓存问题要短。如果编译已经通过但运行时导入 Python 包时提示昇腾后端不可用那要么是安装的包不是可编辑模式要么是运行时动态库路径没有指向构建产物。建议把构建目录里的.so文件位置加入动态库搜索路径再导入试试。4.2 运行时错误和精度问题直接跑示例最容易遇到的运行时错误就是设备无法识别或权限不够。这种情况下排错顺序应该是系统有没有卡驱动是否加载用户是否在相应用户组里环境变量是否生效。很多时候不是代码问题而是环境没起来。精度问题比运行时错误更隐蔽。同一个 GEMM如果检查结果出现超出预期的误差一般从以下几个方向排查。第一累加中间结果的精度。如果frag_C用了 float16误差会被显著放大。高频做法是改成 float32。就像我们上面代码里的那样。第二tile 边界处理。如果 M 不能整除 BM最后一块可能读到越界数据。tilelang 后端通常会处理边界但代码生成在某些极端 shape 下可能不生成 mask 逻辑你需要主动确认。第三没有清空累加 buffer。如果frag_C没有T.clear里面的初始值可能是垃圾数据。即使逻辑上你感觉“累加是从零开始”在编译器后端的实现里显式清空是最保险的。第四同步等待缺失。异步搬运和计算没有等待事件导致用了没准备好的数据。这种问题在反复执行同一个 kernel 时可能出现也可能不出现非常阴间。建议每次修改 schedule 后都跑多轮测试而不要只跑一次就下结论。4.3 性能调优思路性能不达预期是算子开发里最容易让人头秃的问题。不要急着加底层指令先从三个维度去排查。维度一是 tile 尺寸。每个硬件的计算单元都有一个最佳计算形状。你把 BM/BN/BK 调成和硬件固定计算块倍数一致性能可能就有质的提升。用不同尺寸组合做一次小小的参数扫描比瞎猜有效得多。维度二是访存连续性。GEMM 里面有一个经典问题访问 B 矩阵的列时天然不连续。如果后端支持先做分块转置把它搬到片上存储后再计算性能会好很多。你可以看看生成代码里是否出现了大量非连续搬运。维度三是流水线调度。T.Pipelined 只是告诉编译器“可以重叠”具体有没有生成软件流水线是另一回事。你要检查一下生成的代码确认搬运和计算是不是交错执行而不是先全搬完再算。如果编译器没有正确调度可能需要调整循环顺序或者手动拆分循环。一点很实际的经验性能调优时一次只改一个变量。每次都把改动前和改动后的 profiling 数据记录下来才能判断到底是哪个因素的贡献。改两个变量后性能提升了你往往说不清是谁的功劳下次换新的 shape 又稀里糊涂地打回原形。4.4 版本适配的经验开源组件更新很快跟着主线分支跑固然能尝鲜但也有可能引入不稳定的变更。我在学习时会固定一个已经测试通过的版本或 commit作为学习基准。等理解了一轮后再主动升级到最新版本看 release note 里有哪些变化这比一开始就追最新的分支要稳得多。另外昇腾工具链的版本也需要和驱动保持配套。经常出现的问题是你把组件升级到新版本但工具链还停留在旧版导致接口对不上。建议选择官方当前维护的版本组合不要一个最新、一个最老。记录好版本号是避免复杂问题最简单的方法。我现在会用一个表格记录当时的环境组合组件推荐做法常见错误tilelang锁定已测试的 commit最新版接口变化导致编译失败工具链使用官方稳定版本版本过老缺少新接口操作系统与工具链官方验证版保持一致内核过新出现兼容告警编译器使用官方建议的 GCC 版本过高版本触发告警被当错误Python包用 editable 模式安装普通安装后后端模块找不到这张表是我自己的环境快照不是标准答案。但“锁定版本 记录组合 小步升级”这套方法论放到任何开源硬件组件上都是通用的。5. 我的学习路线与后续建议5.1 由浅入深的学习顺序很多人拿到一个开源组件会纠结先从哪部分读起。我按照自己的经验给你梳理一条明确的路径避免一开始就陷进代码细节里。第一步先跑通官方示例。不要改任何代码先确认环境好使这能排除后面的很多干扰因素。第二步改数值 shape加深你对 tile 尺寸和输出正确性的理解。第三步对照生成代码看高级描述找出每个原语落到底层的位置。第四步选择一个最简单的 pass 从头读到尾比如“把循环拆小”这种只干一件事的 pass。第五步尝试加一个 debug 输出或者插桩信息亲手去验证你对某个 pass 的理解。这条路线看起来慢但每一步都在建立可复用的经验。直接一头扎进复杂的 GEMM lowering pass 里很容易读了两天还在原地打转。5.2 参与社区贡献的实操建议学习到一定阶段后参与开源社区是最好的进阶方式。你可以从文档和注释开始比如给某个晦涩的函数补注释或者写一篇关于 shape 调优的说明。这不需要太深的代码理解但能逼你读很多细节。如果勇气再大一点可以从测试用例入手。找到当前覆盖面薄弱的算子或 shape补一个简单的测试。这个动作会让你对 IR 输入输出格式有更深的掌握。等到你熟悉了测试框架再尝试修一个 issue 或者加一个小功能比如新增一个调度原语的组合用法。贡献本身不是目的真正的收获是你被迫把整个编译链路走通一遍。我现在比较看好这个组件的方向。它把高性能算子开发的成本降了一截同时给编译器爱好者提供了一个可以上手的真实案例。后面如果社区能把更多算子比如 attention、卷积纳入示例库再提供更完善的性能分析工具链这套方案的价值会更大。如果你也在做算子开发或编译优化非常建议趁它刚开源、代码量还不算恐怖的时候花点时间认真读一读回报率很高。