--- title: 【昇腾热点算子大解密】CANN插值类算子启用矩阵化实现，性能提升10倍，助力多模态模型大幅增效-官方技术文章-昇腾社区 description: 从医学影像的病灶重建到自动驾驶的实时感知，从AI模型的特征融合到日常的图片缩放，插值技术始终在填补数据缝隙。它不创造新信息，却让数字世界的每一次尺寸转换和模态衔接都自然流畅，成为智能技术落地的关键基建。CANN的插值算法优化已从传统的逐点计算演进至向量化并行，并进一步突破为矩阵化计算，通过Vector-Cube双核 keywords: CANN,昇腾热点算子,大解密,插值类算子启,用矩阵化实现,性能提升,助力多模态模,型大幅增效 url: https://www.hiascend.com/developer/techArticles/20250812-1 section: (其他) --- # 【昇腾热点算子大解密】CANN插值类算子启用矩阵化实现，性能提升10倍，助力多模态模型大幅增效-官方技术文章-昇腾社区 URL: https://www.hiascend.com/developer/techArticles/20250812-1 描述: 从医学影像的病灶重建到自动驾驶的实时感知，从AI模型的特征融合到日常的图片缩放，插值技术始终在填补数据缝隙。它不创造新信息，却让数字世界的每一次尺寸转换和模态衔接都自然流畅，成为智能技术落地的关键基建。CANN的插值算法优化已从传统的逐点计算演进至向量化并行，并进一步突破为矩阵化计算，通过Vector-Cube双核 关键词: CANN,昇腾热点算子,大解密,插值类算子启,用矩阵化实现,性能提升,助力多模态模,型大幅增效 官方技术文章 [了解详情](https://www.hiascend.com/zh/developer/techArticles) 【昇腾热点算子大解密】CANN插值类算子启用矩阵化实现，性能提升10倍，助力多模态模型大幅增效 【昇腾热点算子大解密】CANN插值类算子启用矩阵化实现，性能提升10倍，助力多模态模型大幅增效 昇腾CANNAscend C性能调优 发表于: 2025/08/12 952 22 ## 插值技术：让数字世界“无缝衔接”的隐形推手 在深度学习的视觉世界中，插值操作如同空间魔术师，通过数学算法重新定义特征图的维度。当CT影像的断层切片需要拼接成完整3D模型，当自动驾驶摄像头的画面要转换为鸟瞰视角，当AI模型的高低层特征需要融合……这些“数据断层”的衔接，都依赖插值的精准计算。它像一位隐形的“数字裁缝”，通过已知信息推算缺失细节，让离散数据变得连续流畅。 作为PyTorch、TensorFlow等主流AI框架的核心操作之一，插值能够智能地缩放特征图尺寸，将低分辨率特征扩展为高清表达，或反向压缩高维特征以实现计算优化，支撑着现代AI视觉系统的核心场景。 在医学影像领域，3D U-Net（经典的医学影像分割模型）的上采样阶段，会用双线性插值将低分辨率特征图放大至原始病灶尺寸，确保肿瘤分割边界清晰；nnU-Net（医学影像通用框架）在预处理时，通过插值将不同设备的CT/MRI影像统一为标准尺寸，避免因设备差异导致的诊断偏差。 在自动驾驶场景中，BEVFormer（多模态3D检测模型）将摄像头的2D视图投影到鸟瞰图（BEV）时，用插值补全不同视角的重叠区域，让车辆精准感知周围障碍物；Faster R-CNN的特征金字塔（FPN）通过插值融合不同尺寸的特征图，让红绿灯、行人等小目标不被忽略。 计算机视觉领域更离不开插值。ResNet分类图像时，用双线性插值将特定大小的输入缩放至不同尺寸适配训练；YOLOv8的PAN结构用最近邻插值快速拼接不同尺寸的特征图，平衡检测速度与精度。 从医学影像的病灶重建到自动驾驶的实时感知，从AI模型的特征融合到日常的图片缩放，插值技术始终在填补数据缝隙。它不创造新信息，却让数字世界的每一次尺寸转换和模态衔接都自然流畅，成为智能技术落地的关键基建。 ## 插值算子的功能概要 插值算子作为PyTorch（torch.nn.functional.interpolate）的核心空间变换操作，实现了多种维度的张量尺寸调整，通过数学算法对输入数据进行智能缩放： - 上采样：扩展特征图尺寸（如32×32 → 256×256） - 下采样：压缩特征图尺寸（如1024×1024 → 128×128） - 非整数倍缩放：支持任意比例尺寸变换 支持的插值算法包括： | 算法类型 | 适用维度 | 特点 | 典型场景 | | --- | --- | --- | ---| | 最近邻(nearest) | 1D/2D/3D | 速度快，边缘锐利 | 实时目标检测 | | 线性(linear) | 1D | 平滑过渡 | 时序信号处理 | | 双线性(bilinear) | 2D | 精度效率平衡 | 图像分类/分割 | | 双三次(bicubic) | 2D | 高平滑度，质量最佳 | 超分辨率重建 | | 三线性(trilinear) | 3D | 体积数据连续处理 | 医学影像重建 | | ... | ... | ... | ... | 支持的数据格式包括： | 格式 | 维度 | 结构说明 | 典型应用 | | --- | --- | --- | ---| | NCW | 1D | [批, 通道数, 宽] | 音频信号处理 | | NCHW | 2D | [批, 通道数, 高, 宽] | 图像分类/目标检测 | | NCDHW | 3D | [批, 通道数, 深, 高, 宽] | 视频分析/体数据重建 | 该函数已成为计算机视觉、医学成像、视频处理等领域的基础空间变换工具，在U-Net、YOLO等经典模型中承担特征图尺寸转换的关键职责。 ## 插值算子的实现原理 PyTorch实现的插值算子实现采用空间位置并行化+通道向量化策略，将原始数据（NCW\NCHW\NCDHW）重组为向量计算单元，最大化利用现代硬件加速的并行计算能力。以下以双线性(bilinear)插值为例，说明实现原理。 在双线性插值中，对于给定的输出位置 (h_out, w_out)，其对应的四个邻域点坐标和权重值在相同空间位置上对所有批次(N)和通道(C)都是相同的，这一特征带来了关键的可优化点。 ```python # 伪代码，传统实现： 四重循环，逐点计算 for n in range(N): # 批次循环 for c in range(C): # 通道循环 ← 瓶颈！ for h_out in range(H_out): for w_out in range(W_out): # 计算权重和邻域坐标 w00, w01, w10, w11 = compute_weights(h_out, w_out) # 获取四个邻域点值 v00 = input[n, c, y0, x0] v01 = input[n, c, y0, x1] v10 = input[n, c, y1, x0] v11 = input[n, c, y1, x1] # 加权求和 output[n, c, h_out, w_out] = w00*v00 + w01*v01 + w10*v10 + w11*v11 ``` 在传统方案中，对每个批次(N)和通道(C)进行循环，对H和W组成的矩阵中的点执行逐点计算。显然，这种方法需要对每个点都计算一次权重。结合前文中提到的，给定输出位置的相邻点的权重对所有批次和通道是相同的，基于此，我们提出的优化想法就是，将第一次计算得出的权重存储起来，在后续循环中通过查表获得权重，而非重新计算。这种优化方式能减少计算量，但仍然改变不了逐点计算的本质，循环控制以及频繁访存都会引入大量计算耗时。 我们进一步想到，将逐点的标量计算通过向量化计算重组，对于每个输出位置，一次性加载所有批次和通道的邻域数据，即形成长度为[N × C]向量，这样就可以利用NPU Vector指令级并行完成加权求和。这种优化方式可以带来缓存利用率的提升，将分散的通道访问转换为连续内存块加载，以提升缓存命中率。验证后发现，向量化计算可以消除传统实现中大量的循环开销（超90%），将计算效率提升至少4倍以上，特别在通道数大的场景（如ResNet的2048通道）效果更为显著。 ```python # 伪代码，向量化实现：空间位置外循环，批次通道内聚 for h_out in range(H_out): for w_out in range(W_out): # 1. 计算权重和邻域坐标（所有NC共享） w00, w01, w10, w11 = compute_weights(h_out, w_out) y0, x0, y1, x1 = get_neighbor_indices(h_out, w_out) # 2. 向量化加载所有通道和批次的邻域数据, [N, C] 维度被展平为向量 v00_vec = input[:, :, y0, x0] # 形状 [N × C] v01_vec = input[:, :, y0, x1] # 形状 [N × C] v10_vec = input[:, :, y1, x0] # 形状 [N × C] v11_vec = input[:, :, y1, x1] # 形状 [N × C] # 3. 向量化加权计算（单指令处理所有NC） output_vec = (w00 * v00_vec + w01 * v01_vec + w10 * v10_vec + w11 * v11_vec) # 4. 向量化存储结果 output[:, :, h_out, w_out] = output_vec ``` 插值算法向量化计算后性能收益显著。当我们进一步分析性能流水时，发现其主要受限于以下瓶颈： - 非连续内存访问瓶颈：当构建跨通道/批次的向量时（如input[:, :, y0, x0]），需要从全局内存中收集非连续存储的数据点，每个通道的数据间隔的字节数为H * W * sizeof(data type)。这种“跳跃式”访问模式导致访存带宽利用率急剧下降（40%~60%）。批次和通道数越大，访存影响越大； - 缓存容量压力：多核并行处理时，每个核都需要加载自己分配到的数据，可能会造成高速缓存资源竞争，影响数据传输效率。 当前的硬件除了有高性能的Vector计算单元，还有Cube计算单元，其特点是用于矩阵乘加运算，算力巨大。至此，插值算法向量化计算算法仅使用了Vector计算单元，而Cube计算单元在计算过程中处于闲置状态。我们不禁想到，是否有可能将Cube计算单元也启用，充分释放硬件潜力，进一步提升插值算子性能？ ## 插值算子的矩阵化实现，性能大幅提升 仍然以双线性(bilinear)插值为例，下图包含上采样和下采样的示意。 左图是上采样示意，右图是下采样示意。可以看到，上采样输出点（黄色点）周围有4个邻点；下采样输出点周围有更多的邻点，取决于下采样的缩小比例。无论是上采样或是下采样，其基本的计算逻辑一致，都是输出点的“邻点”集合的“加权求和”，只不过邻点的数量不同。将目标点与周围邻点的关系放在二维平面上，可表达为： 其中，y表示特定的输出点，xij表示与y相关的邻点，n表示邻点的数量。 以上采样为例，对周围的4个邻点的加权求和可以分解为两个步骤：先沿着横轴对2个邻居点（X00和X01、X10和X11）加权求和，得到Y1和Y2；再沿着纵轴对Y1和Y2加权求和，得到最终的输出Y点。 由此，双线性插值操作可以被分解为两个过程，先横向加权求和，再纵向加权求和。即，先执行一次横向插值，再执行一次纵向插值。加权求和这一步操作，符合矩阵乘的范式，因此，双线性插值可以写成： 由上述表达式可见，双线性插值可以通过两次矩阵乘完成。其中，X是原始数据，Wh和Wv分别是横向插值和纵向插值的权重矩阵，Y是插值后的输出数据。使用矩阵实现插值，优势在于： - 可以充分使能高性能的Cube计算单元，昇腾NPU的Cube Core，其算力是Vector Core的10倍以上； - 对于NCW、NCHW、NCDHW形式的输入数据，无需“跳跃式”访存，数据可以整段连续拷入芯片内的缓存单元，避免访存带宽利用率下降。 上图为使用矩阵乘算法实现双线性插值的实现示意。图中所示的是横向和纵向都是上采样的例子。假定原始数据(H, W) = (100, 120)，横向放大2倍，纵向放大4倍，则右权重矩阵的shape = (120, 240)，左权重矩阵的shape = (400, 100)，对应输出数据(H_0, W_0) = (400, 240)。我们发现，直接将向量操作转化成矩阵乘的插值方案存在一个问题，即：权重矩阵过于稀疏。特别的，在上采样场景中，仅对角线附近为非0值，其余全是0（下采样场景由于输出点的邻点较多，权重矩阵也相对稠密的多）。如果不使用任何优化手段直接执行矩阵乘，显然会因为冗余的计算而浪费大量算力，最终性能可能反而不如经典的向量化算法。 如上例，右权重矩阵的shape = (120, 240)过于稀疏。然而，插值操作的权重矩阵实际上是通过计算得到的，而非事先存在的原始输入。因此，我们想到可以每次构建权重矩阵的一小部分，避免堆积大量偏离对角线的0值，再从原始矩阵中截取对应的数据执行矩阵乘。这种方法可以显著减少权重矩阵的稀疏程度，极大缓解算力浪费问题。优化后，整个插值计算过程就涉及两步计算：权重矩阵构建，矩阵乘。 - 权重矩阵构建：首先需要计算权重，通过经典向量化方法算出权重向量，然后构造成矩阵格式。这部分需要用到Vector计算单元的算力； - 矩阵乘：截取原始数据中相关的部分，然后与构造好的权重矩阵执行矩阵乘。 昇腾NPU的架构中，AICore包含了Vector Core和Cube Core，天然支持上述算法：Vector Core负责构造权重矩阵，Cube Core负责矩阵乘。两个独立计算单元可以很好地各司其职。 为了发挥NPU的算力优势，充分压榨硬件资源，就需要通过合理的流水排布策略，让Vector和Cube Core并行执行。插值算法的流水线设计，是让Vector Core持续不断地以滑窗的方式计算窗口区域内的权重矩阵；当权重矩阵构建完毕后，通过核间同步消息通知Cube Core执行矩阵乘。此时，Vector Core也不会闲置，将紧接着计算下一个窗口的权重矩阵，再同步消息，如此反复，直到插值操作完成。这种流水并行的计算方式，确保了Vector Core和Cube Core始终处于满载计算状态，有效避免了计算单元闲置，从而实现最优性能。 基于创新的矩阵化实现，未来也有很多探索的方向值得我们思考。比如，滑窗的窗口应该设置为多大合适？若窗口设置过小，虽然权重矩阵的稀疏程度更低，但截取原始数据式需要“跳过”更多的数据，造成带宽利用率降低；反之，窗口设置过大，截取原始数据式需要“跳过”的数据较少，带宽利用率高，但权重矩阵的稀疏程度会增大，造成算力浪费。类似的参数大小都是需要权衡的，依据原始数据的shape，放大\缩小的倍数等参数，选择合适的窗口大小，才能获得最大的性能收益。 ## 结语 当前，CANN的插值算法优化已从传统的逐点计算演进至向量化并行，并进一步突破为矩阵化计算，通过Vector-Cube双核协同流水线，最大化释放NPU算力，这一创新实现了计算效率的阶跃式提升。随着AI向高维、实时、多模态方向发展，未来我们也会持续探索更多算法优化路径。 Upsample算子功能通过CANN软件包使能，社区版资源下载地址： https://www.hiascend.com/developer/download/community/result?module=cann [了解详情](https://www.hiascend.com/developer/download/community/result?module=cann) 算子接口定义为： ```cpp aclnnStatus aclnnUpsampleBilinear2dGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclIntArray *outputSize, const bool alignCorners, const double scalesH, const double scalesW, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor) aclnnStatus aclnnUpsampleBilinear2d(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream) aclnnStatus aclnnUpsampleBicubic2dAAGetWorkspaceSize(const aclTensor* x, const aclIntArray* outputSize, const bool alignCorners, const double scalesH, const double scalesW, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor) aclnnStatus aclnnUpsampleBicubic2dAA(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream) ``` 详细接口文档可参考昇腾社区API描述： https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/81RC1/apiref/aolapi/context/aclnnUpsampleBilinear2d.md [了解详情](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/81RC1/apiref/aolapi/context/aclnnUpsampleBilinear2d.md) https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/81RC1/apiref/aolapi/context/aclnnUpsampleBicubic2dAA.md [了解详情](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/81RC1/apiref/aolapi/context/aclnnUpsampleBicubic2dAA.md) 点赞 22 本页内容 插值技术：让数字世界“无缝衔接”的隐形推手 [了解详情](https://www.hiascend.com/#id-1) 插值算子的功能概要 [了解详情](https://www.hiascend.com/#id-2) 插值算子的实现原理 [了解详情](https://www.hiascend.com/#id-3) 插值算子的矩阵化实现，性能大幅提升 [了解详情](https://www.hiascend.com/#id-4) 结语 [了解详情](https://www.hiascend.com/#id-5)