CANN稀疏矩阵算子开发方案设计

1.3.A 开发方案设计 - {aclsparseXxx}【免费下载链接】ops-sparse本项目是CANN提供的高性能稀疏矩阵计算的算子库专注于优化稀疏矩阵的计算效率。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-sparse基本信息项目值算子名{op_name}架构编程模型Tiling 策略多核切分{描述如何将稀疏矩阵的行分配到不同的 AI Core}UB 预算表项目大小 (Bytes)说明输入 Buffer输出 Buffer中间变量合计可用 UB: |TilingData 结构体struct {Op}TilingData { uint32_t rowsPerBlock; uint32_t totalRowsNum; uint32_t totalColNum; // ... };数据流设计Host 侧描述符解析 → 参数校验 → 核数获取 → TilingData 计算 → kernel_do 异步 launchKernel 侧tiling 接收 → 行范围计算 → 行循环 { csrRowPtr 读取 → colInd/csrVal 搬运 → x 读取 → dot product 计算 → 结果写回 }Kernel 设计Kernel 类结构class {Op}Kernel { // 成员变量 // Initpipe 初始化 // Process主计算逻辑 };编程模型选择编程模型SIMD原因{说明}Host 设计函数拆分static aclsparseStatus_t Validate{Op}Params(...); static aclsparseStatus_t Launch{Op}Kernel(...); aclsparseStatus_t aclsparse{Op}(...) { auto status Validate{Op}Params(...); if (status ! ACL_SPARSE_STATUS_SUCCESS) return status; return Launch{Op}Kernel(...); }描述符解析{描述从 sparse/dense 描述符中提取哪些字段}API 验证记录API平台dtype验证结果参考算子参考路径/链接参考要点【免费下载链接】ops-sparse本项目是CANN提供的高性能稀疏矩阵计算的算子库专注于优化稀疏矩阵的计算效率。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-sparse创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考