本章提供编程API的概述。具体API参考见Ascend C API。

Ascend C提供一组类库API，开发者使用标准C++语法和类库API进行编程。Ascend C编程类库API示意图如下所示，分为：

Kernel API：用于实现算子核函数的API接口。包括：
- 基本数据结构：kernel API中使用到的基本数据结构，比如GlobalTensor和LocalTensor。
- 基础API：实现对硬件能力的抽象，开放芯片的能力，保证完备性和兼容性。标注为ISASI（Instruction Set Architecture Special Interface，硬件体系结构相关的接口）类别的API，不能保证跨硬件版本兼容。
- 高阶API：实现一些常用的计算算法，用于提高编程开发效率，通常会调用多种基础API实现。高阶API包括数学库、Matmul、Softmax等API。高阶API可以保证兼容性。
Host API：
- 高阶API配套的Tiling API：kernel侧高阶API配套的Tiling API，方便开发者获取kernel计算时所需的Tiling参数。
- Ascend C算子原型注册与管理API：用于Ascend C算子原型定义和注册的API。
- Tiling数据结构注册API：用于Ascend C算子TilingData数据结构定义和注册的API。
- 平台信息获取API：在实现Host侧的Tiling函数时，可能需要获取一些硬件平台的信息，来支撑Tiling的计算，比如获取硬件平台的核数等信息。平台信息获取API提供获取这些平台信息的功能。
算子调测API：用于算子调测的API，包括孪生调试，性能调测等。

进行Ascend C算子Host侧编程时，需要使用基础数据结构和API，请参考基础数据结构与接口；完成算子开发后，需要使用Runtime API完成算子的调用，请参考“AscendCL API（C&C++）”。

Ascend C API所在头文件目录为：

基础API：${INSTALL_DIR}/include/ascendc/basic_api/interface
高阶API：（注意，如下目录头文件中包含的接口如果未在资料中声明，属于间接调用接口，开发者无需关注）
- ${INSTALL_DIR}/include/ascendc/highlevel_api/lib
- ${INSTALL_DIR}/include/tiling

${INSTALL_DIR}请替换为CANN软件安装后文件存储路径。若安装的Ascend-cann-toolkit软件包，以root安装举例，则安装后文件存储路径为：/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest。

对于基础API，主要分为以下几类：

标量计算API，实现调用Scalar计算单元执行计算的功能。
矢量计算API，实现调用Vector计算单元执行计算的功能。
矩阵计算API，实现调用Cube计算单元执行计算的功能。
数据搬运API，计算API基于Local Memory数据进行计算，所以数据需要先从Global Memory搬运至Local Memory，再使用计算API完成计算，最后从Local Memory搬出至Global Memory。执行搬运过程的接口称之为数据搬运API，比如DataCopy接口。
内存管理与同步控制API
- 内存管理API，用于分配管理内存，比如AllocTensor、FreeTensor接口;
- 同步控制API，完成任务间的通信和同步，比如EnQue、DeQue接口。不同的API指令间有可能存在依赖关系，从抽象硬件架构可知，不同的指令异步并行执行，为了保证不同指令队列间的指令按照正确的逻辑关系执行，需要向不同的组件发送同步指令。同步控制API内部即完成这个发送同步指令的过程，开发者无需关注内部实现逻辑，使用简单的API接口即可完成。

对于基础API中的计算API，根据对数据操作方法的不同，分为以下几种计算方式：

整个tensor参与计算：通过运算符重载的方式实现，支持“+, -, *, /, |, &, <, >, <=, >=, ==, !=”，实现计算的简化表达。例如：
1

dst=src1+src2
tensor前n个数据计算：针对源操作数的连续n个数据进行计算并连续写入目的操作数，解决一维tensor的连续计算问题。例如：
1

Add(dst, src1, src2, n);
tensor高维切分计算：功能灵活的计算API，充分发挥硬件优势，支持对每个操作数的DataBlock Stride，Repeat Stride，Mask等参数的操作。这些参数的详细介绍请参见如何使用Tensor高维切分计算API。

下图以矢量加法为例，展示了几种计算方式的特点。

图1 计算API几种计算方式的特点

高阶API一般是基于单核对常见算法的抽象和封装，用于提高编程开发效率，通常会调用多种基础API实现。高阶API包括数学库、Matmul、Softmax等API。

如下图所示，实现一个矩阵乘操作，使用基础API需要的步骤较多，需要关注格式转换、数据切分等逻辑；使用高阶API则无需关注这些逻辑，可以快速实现功能。

由于AI处理器的Scalar计算单元执行能力有限，为减少算子Kernel侧的Scalar计算，将部分计算在Host端执行，这需要编写Host端Tiling代码。注意，在程序中调用高阶API的Tiling接口或者使用高阶API的Tiling结构体参数时，需要引入依赖的头文件，示例如下：

      
           #include "tiling/tiling_api.h"

编程接口概述