大模型算力競(jìng)賽早就不是堆硬件的時(shí)代了，現(xiàn)在大家比的不光是誰(shuí)家芯片算力強(qiáng)，更要看開發(fā)者用不用得順手。

昇騰NPU的硬件性能確實(shí)能打，但不少開發(fā)者私下吐槽，想把GPU上跑的代碼挪過來(lái)，要么得重寫一大半，要么性能跑不滿，簡(jiǎn)直是"抱著金磚找不著門"。

就在這個(gè)節(jié)骨眼上，TileLangAscendNPUIRDeveloper模式來(lái)了。

今天咱們就掰開揉碎了聊聊，這新模式到底能不能讓昇騰NPU開發(fā)從"手動(dòng)擋"變成"自動(dòng)擋"。

搞AI開發(fā)的都知道，寫算子就像搭積木。

以前用PyTorch這些上層框架，看著簡(jiǎn)單，真要追求極致性能還得往下走。

可底層語(yǔ)言編程那門檻，簡(jiǎn)直是給專家量身定做的光搞懂硬件架構(gòu)就得啃半個(gè)月手冊(cè)，更別說(shuō)優(yōu)化性能了。

TileLang-Ascend這次直接給了兩個(gè)"工具箱"，Expert模式是給那些追求極限性能的大神用的，能手動(dòng)調(diào)各種底層參數(shù)。

但咱們普通開發(fā)者，怕是最需要的還是Developer模式。

這模式號(hào)稱要讓NPU算子開發(fā)進(jìn)入"智能編譯"時(shí)代，聽著玄乎，實(shí)際用起來(lái)還真有點(diǎn)東西。

最讓人驚喜的是跨架構(gòu)遷移。

本來(lái)以為從GPU挪代碼到昇騰NPU，怎么也得把Tiling策略、循環(huán)結(jié)構(gòu)這些核心邏輯重寫一遍。

后來(lái)發(fā)現(xiàn)TileLang居然能直接復(fù)用這些東西。

就拿矩陣乘（GEMM）算子來(lái)說(shuō)，原來(lái)在GPU上用的Pythonic算子邏輯，搬到昇騰NPU上，改改接口就能跑。

這種"復(fù)制粘貼"式的遷移，簡(jiǎn)直是給開發(fā)者減負(fù)了。

這種低成本遷移的好處不用多說(shuō)。

以前團(tuán)隊(duì)開發(fā)算子，得專門配個(gè)懂昇騰架構(gòu)的專家，現(xiàn)在普通開發(fā)者稍微學(xué)一下就能上手。

開發(fā)周期能縮短不少，算力應(yīng)用落地自然也快了。

昇騰NPU里面有Cube和Vector兩種核心，就像廚房的兩個(gè)灶臺(tái)，一個(gè)適合燉大鍋菜（大矩陣計(jì)算），一個(gè)適合炒小鍋菜（向量計(jì)算）。

以前開發(fā)者得自己判斷哪個(gè)任務(wù)用哪個(gè)核心，分核分不好，性能就掉鏈子。

Developer模式最貼心的一點(diǎn)，就是把這活兒給"自動(dòng)化"了。

編譯器會(huì)自動(dòng)看任務(wù)類型，該用Cube核心的絕不塞給Vector，用戶完全不用操心。

這種"零感知"分核，簡(jiǎn)直是手殘黨福音。

內(nèi)存管理也是個(gè)老大難，NPU里的存儲(chǔ)層級(jí)多，數(shù)據(jù)在不同存儲(chǔ)間搬來(lái)搬去，同步還容易出問題。

以前寫代碼，光內(nèi)存分配和數(shù)據(jù)搬運(yùn)就得占一半篇幅。

TileLangAscendNPUIR現(xiàn)在能自動(dòng)規(guī)劃內(nèi)存，什么時(shí)候搬數(shù)據(jù)、怎么同步，編譯器全給包圓了。

這才是開發(fā)者真正需要的"省心"。

高性能算子講究"流水并行"，就像工廠流水線，上一道工序沒完，下一道就能開始。

T.Pipelined原語(yǔ)就是干這個(gè)的，能自動(dòng)實(shí)現(xiàn)DoubleBuffer和緩沖區(qū)重用，讓計(jì)算和數(shù)據(jù)搬運(yùn)overlap起來(lái)。

以前手動(dòng)寫流水并行，調(diào)試半天還容易出錯(cuò)，現(xiàn)在編譯器直接搞定，效率高多了。

還有向量化計(jì)算，T.Parallel原語(yǔ)能把通用數(shù)學(xué)符號(hào)和內(nèi)置函數(shù)高效映射到Vector核心上。

不用再寫那些硬件相關(guān)的向量指令，開發(fā)者用熟悉的方式寫代碼，編譯器自動(dòng)給優(yōu)化成向量化執(zhí)行。

如此看來(lái)，開發(fā)者終于能把精力放在算法邏輯上，而不是硬件細(xì)節(jié)了。

拿個(gè)實(shí)際例子說(shuō)吧，矩陣乘法加Softmax的融合算子。

以前寫這個(gè)，分核、內(nèi)存搬運(yùn)、流水并行都得手動(dòng)調(diào)，代碼又長(zhǎng)又容易出錯(cuò)。

現(xiàn)在用Developer模式，這些全交給編譯器，開發(fā)者就寫核心計(jì)算邏輯。

跑起來(lái)性能還不差，這才是智能編譯該有的樣子。

TileLang這次是真的抓住了開發(fā)者的痛點(diǎn)。

它沒像有些工具那樣，為了易用性犧牲性能，而是通過智能編譯，把"易用"和"高性能"捏到了一起。

這種"硬件可感知"的路線，比那些純上層封裝的工具實(shí)在多了性能紅利一點(diǎn)沒浪費(fèi)。

基于MLIR框架也讓它很靈活。

開發(fā)者想加個(gè)自定義算子，改改中間表示層就行，不用動(dòng)底層架構(gòu)。

這種設(shè)計(jì)思路，確實(shí)比一刀切的工具更有生命力。

昇騰生態(tài)這些年一直在補(bǔ)工具鏈的短板。

從底層的Expert模式到現(xiàn)在的Developer模式，不同層級(jí)的開發(fā)者都能找到適合自己的工具。

這種分層抽象，其實(shí)是給昇騰生態(tài)鋪了條"多車道高速"，不管是專家還是新手，都能在上面跑起來(lái)。

更難得的是TileLang從第一行代碼就堅(jiān)持開源。

北京大學(xué)那個(gè)"鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心"還提供算力支持，開發(fā)者能直接上手試。

現(xiàn)在社區(qū)里已經(jīng)有人實(shí)現(xiàn)了不少核心算子，跟PyTorch、vLLM這些開源社區(qū)的協(xié)同也在加深。

生態(tài)這東西，就得靠大家一起搭積木，光靠一家企業(yè)推，很難走遠(yuǎn)。

Developer模式基礎(chǔ)特性馬上就要開源了。

這步棋走得挺關(guān)鍵，意味著更多開發(fā)者能參與進(jìn)來(lái)，發(fā)現(xiàn)問題、貢獻(xiàn)代碼。

國(guó)產(chǎn)NPU算子開發(fā)，怕是要從"手動(dòng)擋"全面進(jìn)入"自動(dòng)擋"時(shí)代了。

以后開發(fā)者可能不用再死磕硬件手冊(cè)，寫算子就像寫Python代碼一樣簡(jiǎn)單。

算力應(yīng)用落地速度會(huì)更快，咱們用的大模型響應(yīng)速度、智能設(shè)備的AI功能，說(shuō)不定都會(huì)因?yàn)檫@個(gè)小小的開發(fā)模式而變得更好。

算力這東西，最終還是要服務(wù)于人。

TileLangAscendNPUIRDeveloper模式做的，就是把復(fù)雜的硬件細(xì)節(jié)藏起來(lái)，讓開發(fā)者能更專注于創(chuàng)造價(jià)值。

如果你也是搞AI開發(fā)的，不妨去看看這個(gè)項(xiàng)目，說(shuō)不定能讓你的工作效率翻倍。

畢竟，好工具就像好幫手，能讓你在算力競(jìng)賽里跑得更快、更穩(wěn)。