训练营简介
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报名链接：https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252#cann-camp-2502-intro
摘要：在 Ascend C 算子开发中，最常见的性能杀手不是算法复杂度，而是程序员的标量思维。试图用
for循环逐个处理元素的做法，是对 AI Core 强大 Vector 单元的侮辱。本文将深入达芬奇架构的SIMD底层，解析Mask（掩码）如何控制计算通道，Repeat（重复迭代）如何实现硬件级循环，以及Stride（步长）如何玩转内存跳跃，助你写出极致精简的向量化代码。
前言：你写的不是 C++，是指令发射器
在 CPU 上写 C++，编译器会帮你把for (i=0; i<N; i++) c[i]=a[i]+b[i]优化成 SIMD 指令（如 AVX2）。 但在 Ascend C 中，你需要显式地告诉 NPU：“启动 Vector 单元，一次性处理 128 个 fp16，重复 8 次，每次跳过 2 个 Block。”
如果你还在 Kernel 里写：
// 绝对禁止的标量写法 for (int i = 0; i < 1024; i++) { dst[i] = src[i] + 1; // 标量加法，极慢！ }那么你的算子性能可能连 Python 都不如。Ascend C 的 API（如Adds,Mul,Exp）本质上是一条条宏指令，直接映射到底层汇编。掌握这些 API 的参数艺术，是高阶开发的入场券。
一、 核心图解：128 条车道的“红绿灯”——Mask
达芬奇架构的 Vector 单元单周期可以处理256 Bytes的数据。
对于float16 (2 Bytes)，一刀下去能切128个数。
对于float32 (4 Bytes)，一刀下去能切64个数。
Mask就是这 128 个并行计算通道（Lane）的开关。
1.1 为什么 Mask 是两个 uint64_t？
API 原型通常长这样：Add(dst, src0, src1, mask, ...)。mask参数通常是一个长度为 2 的uint64_t数组，即 128 bits。
mask[0]控制第 0~63 个元素。mask[1]控制第 64~127 个元素。
Bit 为 1 表示计算，Bit 为 0 表示忽略（保持原值）。
1.2 连续模式 vs 逐位模式
连续模式：绝大多数情况，我们处理的数据是连续的。Ascend C 提供了便捷宏
MASK_PLACEHOLDER（处理全部 128 个），或者直接传整数N（表示前 N 个元素有效）。逐位模式：如果你需要实现
Dropout或者ReLU的反向掩码，你就需要手动构造这个 128 位的 bitmap。这在实现条件计算（Conditional Computing）时威力无穷。
二、 核心机制：硬件级循环——Repeat
如果你有 1024 个 fp16 要处理，单次 Vector 指令只能算 128 个。笨办法：写一个 CPU 循环，调用 8 次 API。聪明办法：告诉 Vector 单元，“把刚才那个动作重复做 8 次”。
这就是Repeat Times。
2.1 指令发射开销 (Instruction Dispatch Overhead)
CPU 发射一条指令给 NPU 也是有开销的。
循环 8 次发射：CPU 忙死，NPU 经常等指令。
发射 1 次 Repeat 8：CPU 闲下来去干别的，NPU 满载狂奔。
在 Ascend C 中，API 的repeatTimes参数范围通常是 [0, 255]。这意味着一条指令最多能处理 $128 \times 255 \approx 32K$ 个元素。对于绝大多数算子，这足以消灭所有标量循环。
三、 进阶技巧：内存的“跳步”——Stride
当开启了Repeat模式，每处理完一波（128 个元素，即 1 个 Block），下一波从哪里开始取数？ 这就轮到Stride参数登场了。
3.1 连续 vs 间隔
Stride = 1 (默认)：严丝合缝。第 2 波数据的地址紧挨着第 1 波。
Stride = 0：原地踏步。第 2 波数据依然取第 1 波的地址。这用于广播（Broadcast）场景，比如
Vector + Scalar。Stride > 1：跳跃读取。这用于处理交织数据。
3.2 实战：解交织 (De-interleaving)
假设数据格式是RGBRGB...，你想把 R 通道单独提出来。
R位于 0, 3, 6...设置
dstStride = 1（输出连续）。设置
srcStride配合 Repeat，配合起始地址偏移，可以直接把 R 挑出来。
四、 代码对比：从入门到精通
场景：计算dst = src * 2.0，数据长度TotalLen = 2048(fp16)。
青铜写法：标量循环（极慢，甚至无法编译）
for (int i=0; i<2048; i++) { dst.SetValue(i, src.GetValue(i) * 2.0); }白银写法：Vector 循环（有指令开销）
int loop = 2048 / 128; // 16次 for (int i=0; i<loop; i++) { // 每次处理 128 个 Muls(dst[i*128], src[i*128], 2.0h, 128); }王者写法：Repeat 模式（一条指令搞定）
// 2048 个 fp16，等于 16 个 Block (每个 Block 128 元素 / 256 Bytes) // Ascend C API 通常以 Block 为单位计算 Repeat // Mul/Muls 的 repeatTimes max = 255 uint8_t repeat = 16; // mask: 128 (满mask) // repeat: 16 次 // dstRepStride: 8 (表示每次迭代后，dst 指针跳过 8 个 Block? 注意：单位不同指令有差异，通常是 1) // srcRepStride: 8 (同上) // 注意：Ascend C 高阶 API 简化了 stride 计算，很多时候 stride=1 表示连续 block Muls(dst, src, 2.0h, 2048); // 甚至，如果你使用 Level 2 API，直接填 totalLength，编译器会自动帮你算 repeat！深度思考： Ascend C 的 API 分为 Level 0 (指令级), Level 1 (Tensor级), Level 2 (自动切分级)。
Level 0：你需要手动算
mask,repeat,stride。灵活性最高。Level 2：你只管填总长度，API 内部帮你循环。易用性最高。优化军规：能用一条指令
Repeat完的，绝不把 API 拆成两半写。
五、 总结
向量化编程的本质是空间思维替代时间思维。
Mask是空间的过滤器：决定谁参与计算。
Repeat是时间的压缩机：把时间轴上的循环折叠成一条指令。
Stride是内存的传送门：决定数据流动的拓扑结构。
当你不再盯着单个元素data[i]，而是盯着一整块内存Tensor时，你就真正理解了达芬奇架构的设计美学。
本文基于昇腾 CANN 8.0 架构，API 行为以《Ascend C API 参考》为准。
