性能优化的基础是算子运行得到正确的计算结果。评判计算结果正确性需要有一定的评判标准，即使用已知的正确的输出和实际结果进行比较。优化过程中，每次迭代修改后，都需要验证性能优化的新结果是否满足精度评判标准。

下文先介绍几个会影响精度正常的因素：

正确插入同步，同步机制是并行计算架构的核心特点之一，对于有数据依赖的场景需要正确插入同步。
正确计算偏移地址，多核并行计算时，计算数据在内存上的正确偏移对保证计算结果的正确性至关重要。
浮点数计算，在涉及浮点计算的情况下，精度正常不能期望数值逐bit一致。因为浮点数的计算本身不满足交换律、结合律，另外不同硬件对浮点数的支持不同，都可能导致精度结果存在差异。

然后介绍编码过程中需要严格遵守的规则（禁止修改kernel函数参数），防止出现不必要的精度问题。

正确插入同步

核内同步
 AI Core内部包括MTE1、MTE2、MTE3、Cube、Vector、Scalar等多条流水线。Ascend C框架默认使能auto sync（自动插入同步）编译选项，编译器可以正常插入同步；Ascend C编程模型也会帮助开发者完成部分流水的同步控制。流水类型的详细介绍、同步类型的分类、编译器自动同步的约束限制、何时需要开发者手动插入同步可参考同步控制。

核间同步

上文描述的都是核内同步的情况。特别的，当算子使用多核同步时（多核同步概念可参考多核同步），逻辑核数NumBlocks必须保证不大于实际运行该算子的AI处理器核数，否则框架插入同步会出现异常，导致Kernel“卡死”现象。

【反例】

        
             // 存在多核同步逻辑的代码中NumBlocks大于CoreNum
// 比如在Tiling计算中没有做该校验
FlashAttentionScoreApiTiling(tilingData);
FlashAttentionScoreGetTensorSize(tilingData);
CoreNum = ascendcPlatform.GetCoreNum();
context->SetBlockDim(CoreNum + 1);

【正例】

        
             FlashAttentionScoreApiTiling(tilingData);
FlashAttentionScoreGetTensorSize(tilingData);
// 在Kernel中有使用多核同步指令时，Host设置NumBlocks需要保证不大于CoreNum
CoreNum = ascendcPlatform.GetCoreNum();
context->SetBlockDim(CoreNum);

正确计算偏移地址

算子使能多核计算时，需要在Tiling的时候确定单核的计算量，Kernel侧根据单核计算量进行地址的偏移。

比如如下样例的分配方案：数据整体长度TOTAL_LENGTH为8 * 2048个元素，平均分配到8个核上运行，每个核上处理的数据大小BLOCK_LENGTH为2048。x + BLOCK_LENGTH * GetBlockIdx()即为单核处理程序中输入x在Global Memory上的内存偏移地址，获取偏移地址后，使用GlobalTensor类的SetGlobalBuffer接口设定该核上Global Memory的起始地址以及长度。具体示意图请参考图1。

      
           xGm.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)x + BLOCK_LENGTH * GetBlockIdx(), BLOCK_LENGTH);

图1 多核并行处理示意图
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浮点数计算

每个浮点算术运算都涉及一定量的舍入。因此，算术运算的执行顺序很重要。如果A、B和C是浮点值，则(A+B)+C不能保证像数学计算中那样等于A+(B+C)。当并行计算时，可能会更改操作的顺序，因此并行结果可能与顺序结果不匹配。这种情况带来的精度差异是浮点值计算固有存在的。

某些型号的AI处理器指令支持的数据类型有限，当发现某个API支持的数据类型不能满足需求时，应更倾向于先将数据转换到更高的精度进行计算后，再将计算结果转换到目标精度，来防止精度损失。例如，某款AI处理器Vector计算类API不支持bfloat16的计算，需要先使用Cast接口转换成float数据类型，进行计算后再使用Cast接口转换回bfloat16数据类型。

【正确示例】

        
             // dst = src0 + src1，src0、src1、dst均为bfloat16类型，tmp0、tmp1、tmp2均为float类型
...
Cast(tmp0Tensor, src0Tensor, RoundMode::CAST_NONE, computeSize);
Cast(tmp1Tensor, src1Tensor, RoundMode::CAST_NONE, computeSize);
Add(tmp2Tensor, tmp0Tensor, tmp1Tensor, computeSize);
Cast(dstTensor, tmp2Tensor, RoundMode::CAST_FLOOR, computeSize);
...

昇腾AI处理器都遵循IEEE 754标准进行二进制浮点表示，除了一些小的例外。这些例外可能会导致与在主机系统上计算的IEEE 754值不同的结果。例如，使用了复合指令的API Axpy，源操作数中每个元素与标量求积后和目的操作数中的对应元素相加，该复合指令将乘加操作组合到单个指令执行，计算结果可能与分别执行这两个操作的单指令得到的结果略有不同。开发者在使用此类API时，需要考虑这种精度差异。

禁止修改Kernel函数参数

禁止修改Kernel函数参数，不能对函数参数重新进行赋值和修改。例如：FlashAttentionKernel函数定义如下，其参数query、key、tilingData等为指针类型，该指针本身禁止修改。对于算子输入参数，指针指向的内容不可以修改；作为一个例外，算子输出参数，指针指向的内容可以进行修改。特别要强调一下，为了实现静态编译，无论是对tilingData指针本身，还是对tilingData指针指向的内容均禁止修改。

      
           __aicore__ __global__ void FlashAttentionKernel(__gm__ uint8_t* query, __gm__ uint8_t* key, ..., __gm__ uint8_t* attention,..., __gm__ uint8_t* tilingData) {
    ......
}

【反例】

      
           // 对Kernel函数参数重新赋值、对TilingData内容进行修改是不允许的，以下是错误示例
query = tmpQueryPtr;
key = tmpKeyPtr;
tilingData = tmpTilingDataPtr; 
tilingData[0] = 2;

【正例】

      
           // 输入参数仅进行读操作
inputQueryGMTensor.SetGlobalBuffer(query);

// 输出参数attention指针本身是只读，但其指向的内存可以读写
outputAttentionGMTensor.SetGlobalBuffer(attention);
...
DataCopy(outputAttentionGMTensor, outputAttentionLocalTensor, count);