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// 分块数量将数据分成多少块处理 TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, tileNum);totalLength: 输入张量的总元素数例如[8, 2048] 16384tileNum: 数据分块数量通常等于 BLOCK_DIM8 个 AI Core作用: 优化大规模数据的并行计算将数据分成多个块由不同的 AI Core 并行处理。查阅SigmoidCustom\op_host\sigmoid_custom.cpp文件太长了我就弄成GIF的了。那么对应的代码理论上您应该已经可以搞出来了。1、计算输入张量的总元素数量Total Length// GetInputShape(0): 获取第 0 个输入的形状信息。// GetOriginShape(): 获取原始形状不考虑动态形状。// GetShapeSize(): 计算形状的总元素数量例如 [8, 2048] 16384。我们这里定义一个context。uint32_t totalLength context-GetInputShape(0)-GetOriginShape().GetShapeSize();2、设置块维度到上下文告诉框架使用多少个 AI Core 进行并行计算根据const uint32_t BLOCK_DIM 8;指定的AI Core 进行具体计算。context-SetBlockDim(BLOCK_DIM);3、设置 Tiling 数据中的总长度字段这个值会被传递到设备端内核代码用于计算每个分块的大小和位置。tiling.set_totalLength(totalLength);4、设置 Tiling 数据中的分块数量字段这个值会被传递到设备端内核代码用于确定循环次数loopCount。tiling.set_tileNum(TILE_NUM);5、将 Tiling 数据保存到缓冲区中GetRawTilingData()-GetData(): 获取原始 Tiling 数据的缓冲区指针。GetRawTilingData()-GetCapacity(): 获取缓冲区的容量大小。SaveToBuffer(): 将 tiling 结构体的数据序列化到缓冲区供设备端内核读取。tiling.SaveToBuffer(context-GetRawTilingData()-GetData(), context-GetRawTilingData()-GetCapacity());6、设置实际使用的 Tiling 数据大小GetDataSize(): 获取序列化后的 Tiling 数据实际大小。SetDataSize(): 告诉框架实际使用了多少字节的 Tiling 数据。这个大小会被传递给设备端用于正确读取 Tiling 数据。context-GetRawTilingData()-SetDataSize(tiling.GetDataSize());7、获取工作空间Workspace大小数组的指针GetWorkspaceSizes(1): 申请 1 个工作空间大小配置项。Workspace 是算子执行时需要的临时内存空间用于存储中间计算结果。size_t *currentWorkspace context-GetWorkspaceSizes(1);8、设置工作空间大小设置工作空间大小为 0表示 Sigmoid 算子不需要额外的临时内存空间。Sigmoid 是逐元素计算可以直接将结果写入输出不需要中间缓冲区。currentWorkspace[0] 0;9、返回成功状态表示 Tiling 计算完成GRAPH_SUCCESS 表示图编译成功可以继续后续的编译和执行流程。return ge::GRAPH_SUCCESS;查阅SigmoidCustom\op_kernel\sigmoid_custom.cpp文件就这个文件需要补充的多但是逻辑上我们是清楚的就是具体搞算法的过程呗。具体的写之前我们再回顾一下整个关键主键应用层: AclNNInvocation 项目用于测试和调用自定义算子。框架层: TensorFlow 插件和 GE 图引擎负责算子注册和图形化执行。算子层: 算子定义、形状推理、Tiling 计算等主机端逻辑。运行时层: ACL 运行时和调度器负责任务调度和资源管理。设备层: 内核代码和 AI Core执行实际的计算任务。注块维度不能为零分块数量不能为零函数理解sigmoid_custom.cpp ├─ 1. 头文件和常量定义 ├─ 2. KernelSigmoid 类 │ ├─ Init() 函数准备工作 │ ├─ Process() 函数执行计算 │ ├─ CopyIn() 函数复制输入数据 │ ├─ Compute() 函数执行 Sigmoid 计算 │ └─ CopyOut() 函数复制输出数据 └─ 3. 内核入口函数整体逻辑第一步理解整体结构Init() → Process() → CopyIn/Compute/CopyOut第二步理解数据分块totalLength → blockLength → tileLength第三步理解内存操作全局内存 ↔ 本地缓冲区第四步理解计算过程Sigmoid 的数学公式和代码实现第五步理解优化机制双缓冲、并行化、流水线//最终的处理 op.Init(x, y, tiling_data.totalLength, tiling_data.tileNum); op.Process();必要跳坑说明我们在处理最后的除法时要使用的是【AscendC::Div】函数这点非常的重要不要想着直接取反就行那是完全不行的是个大坑要直接跳过去我尝试了下面是错误的效果。逻辑和坑都说明白了自己需要重补一下代码哦。三、校验代码效果这里需要先启动服务器然后再进行基础环境搭建编译完成后最后去校验即可。1、服务器启动我使用的是华为云的ModelArts的Notebook来操作的这里要注意只有贵阳一有哦。选完启动即可启动时间长一点。创建个【Terminal】运行各类命令。在根目录进行操作即可。通过下面的命令直接下载到服务器上即可。wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/AscendC/SigmoidCustom.zip下载完毕后使用下面命令解压即可。unzip SigmoidCustom.zip我们已经修改了对应的代码把已经修改过的代码进行替换掉服务器上的文件即可。我们环境是ascend910b的所以处理一下再次重申哦。改完效果2、编码修改SigmoidCustom\op_host\sigmoid_custom_tiling.hSigmoidCustom\op_host\sigmoid_custom.cppSigmoidCustom\op_kernel\sigmoid_custom.cpp代码都需要自己补充我的逻辑给的很清晰了。完成后我们就要去编译工作了。3、编译操作编译之前一定要运行一下给予对应的运行权限。给权限的目录是SigmoidCustom/SigmoidCustom/build_out给权限的命令chmod x -R *4、校验操作在SigmoidCustom/AclNNInvocation文件夹下校验校验命令。bash run.sh我们把文件夹压缩一下提交即可。zip -r SigmoidCustom.zip SigmoidCustom5、提交拿证提交通过会给提示我们可以看到。第二天拿证总结本文分享了AscendC算子开发能力认证(中级)考试的经验心得。考试围绕Sigmoid算子开发展开详细介绍了考前准备、考试环境搭建、题目分析和代码编写过程。重点解析了Sigmoid函数的数学特性、核心用途以及具体实现方法包括Tiling数据结构定义、主机端和设备端代码编写要点。文章还提供了编译运行和验证的具体步骤并提醒注意使用AscendC::Div函数等关键细节。最后说明了提交方式和证书获取流程为考生顺利通过认证提供了实用指导希望能为大家提供到帮助。2025年昇腾CANN训练营第二季基于CANN开源开放全场景推出0基础入门系列、码力全开特辑、开发者案例等专题课程助力不同阶段开发者快速提升算子开发技能。获得Ascend C算子中级认证即可领取精美证书完成社区任务更有机会赢取华为手机平板、开发板等大奖。报名链接https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252社区地址https://www.hiascend.com/developer