摘要

算子开发中，矩阵计算（GEMM）等核心模块的手动优化不仅耗时，还难以适配不同硬件架构。CANN 生态下的catlass仓库，是一套高性能矩阵计算模板库，提供了可配置的 GEMM 模板，支持自定义算子切分策略与数据类型，将算子开发周期从数周缩短至数天，同时保证计算性能。

一、仓库定位：算子开发的 “高性能模板工具箱”

catlass是 CANN 生态中矩阵计算模板库，核心解决 “矩阵类算子开发效率低、性能难达标” 的问题 —— 通过模板化设计，开发者可通过配置参数（矩阵尺寸、数据类型、切分策略）快速生成高性能矩阵计算算子，无需手动编写汇编级优化代码。

核心能力：

• 可配置 GEMM 模板（支持不同矩阵尺寸、数据类型）；
• 支持算子切分策略自定义（适配硬件缓存）；
• 兼容 FP16/FP32/INT8 多精度；
• 生成代码支持算子融合扩展。

二、代码架构：模板库核心结构

plaintext

catlass/
├── include/          # 模板接口头文件
│   └── catlass_gemm.h
├── templates/        # 矩阵计算模板
│   ├── gemm_template.h
│   └── tile_config.h  # 切分配置
└── examples/         # 示例
    └── custom_gemm_demo.c

三、核心实现：自定义 GEMM 模板调用

模板接口（include/catlass_gemm.h）

c

运行

#ifndef CATLASS_GEMM_H
#define CATLASS_GEMM_H

#include "templates/gemm_template.h"

/**
 * @brief 生成自定义GEMM算子
 * @param M/N/K 矩阵尺寸（A:M×K, B:K×N, C:M×N）
 * @param dtype 数据类型（FP32/FP16/INT8）
 * @param tile_size 切分尺寸（适配硬件缓存）
 * @param A 输入矩阵A
 * @param B 输入矩阵B
 * @param C 输出矩阵C
 */
#define CATLASS_CUSTOM_GEMM(M, N, K, dtype, tile_size, A, B, C) \
    GemmTemplate<<dtype, tile_size>::Compute(M, N, K, A, B, C)

#endif // CATLASS_GEMM_H

集成示例（examples/custom_gemm_demo.c）

c

运行

#include <stdio.h>
#include "catlass_gemm.h"

int main() {
    // 配置：M=128, N=64, K=256，FP32类型，切分尺寸32
    const int M=128, N=64, K=256;
    float *A = malloc(M*K*sizeof(float));
    float *B = malloc(K*N*sizeof(float));
    float *C = malloc(M*N*sizeof(float));

    // 初始化输入数据
    for (int i=0; i<M*K; i++) A[i] = (float)i/1000.0f;
    for (int i=0; i<K*N; i++) B[i] = (float)(i+1000)/1000.0f;

    // 调用自定义GEMM模板
    CATLASS_CUSTOM_GEMM(M, N, K, float, 32, A, B, C);

    printf("自定义GEMM计算完成，C[0][0] = %.4f\n", C[0]);

    free(A); free(B); free(C);
    return 0;
}

四、总结

catlass通过模板化设计，让开发者无需关注底层硬件优化细节，即可快速生成高性能矩阵计算算子，大幅提升算子开发效率，同时保证计算性能与硬件适配性，是高性能算子开发的核心辅助工具。

相关链接

• CANN 组织链接：https://atomgit.com/cann
• catlass 仓库链接：https://atomgit.com/cann/catlass