昇腾开发者可以基于TBE（Tensor Boost Engine）提供的python接口进行自定义算子开发，TBE算子开发有DSL （ Domain-Specific Language ）和TIK （ Tensor Iterator Kernel ）两种方式，两种方式的适用场景及优缺点如下所示：

本期我们主要介绍较容易上手的DSL算子开发方式。

DSL功能框架

1.  开发者调用DSL接口进行计算逻辑的描述，指明算子的计算方法和步骤。

2.  计算逻辑开发完后，开发者可调用Auto Schedule接口启动自动调度，自动调度时TBE根据计算类型自动选择合适的调度模板，完成数据切块和数据流向的划分，确保在硬件执行上达到最优。调度完成后，会生成类似于TVM的IR（Intermediate Representation）中间表示。

3.  IR生成后，Pass会自动对生成的IR进行编译优化，优化的方式有双缓冲（Double Buffer）、流水线（Pipeline）同步、内存分配管理、指令映射等。

4.  算子经Pass处理后，会自动由CodeGen生成类C代码的临时文件，这个临时文件再通过编译器生成算子的二进制文件，可被网络模型直接加载调用。

DSL算子代码实现

在实现算子代码之前需要分析算子的数学表达式，输入、输出，明确需要调用的DSL接口，然后进行算子实现代码的开发。基于DSL的代码实现流程如下图所示：

算子实现的代码结构如下所示：

下面我们以实现两输入shape相同、数据类型为“float32”的Add算子为例，讲述DSL算子实现的代码流程。

1.  首先引入开发时依赖的Python模块

常用的Python模块如下所示：

· “tbe.dsl”：包含TBE DSL的计算接口、调度接口以及编译接口

· “tbe.tvm”：TBE是基于TVM框架扩展而来的，开发者在实现算子的时候可以使用TVM接口

· “tbe.common.utils.para_check”：TBE提供的算子参数校验接口

· “tbe.common.utils.shape_util”：TBE提供的算子shape处理接口

2.  声明算子接口

算子接口定义函数中包含算子的输入输出信息以及内核名称。

如下所示为Add算子的定义：

上述示例中，add为算子的type，input_x、input_y为算子的输入输出tensor，采用字典的形式定义，包含shape、ori_shape、format、ori_format与dtype信息，kernel_name为算子在内核中的名称，与算子type保持一致即可。

开发者在定义算子接口函数时可以使用TBE提供的参数校验接口check_input_type校验算子的参数类型是否合法，check_input_type为装饰器函数，使用方法如下所示：

当然，您也可以自定义实现相关参数的校验功能，基本的参数校验有助于在算子编译阶段提前发现问题。

3.  对输入tensor进行占位

获取输入数据的shape、dtype（此示例为float32的固定数据类型），使用TVM的placeholder接口对输入tensor进行占位，返回一个tensor对象，此位置中的数据在程序运行时才被指定。

4.  进行计算逻辑的实现

算子的计算逻辑可以通过TBE的DSL计算接口实现，例如Add算子可以通过DSL的vadd接口实现input_x与input_y的相加操作。

5.  调度与编译

计算逻辑实现完成后，需要调用auto_schedule接口，自动生成相应的调度；然后调用build接口进行算子的编译，编译出算子专用内核。

其中config为编译参数配置的map，配置信息包括是否需要打印IR、算子内核名称以及输入、输出张量。
恭喜您，至此您已经完成了Add算子实现代码的开发。

更多介绍

以上仅对DSL算子开发的关键代码进行了简要介绍，更多算子实现时的细节及技巧可登录昇腾社区，阅读相关文档：https://www.hiascend.com/

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