Ascend转换工具功能说明

概述

本文档介绍云侧推理模型转换工具在Ascend后端的相关功能，如配置文件的选项、动态shape、AOE、自定义算子等。

配置文件

表1：配置[ascend_context]参数

参数	属性	功能描述	参数类型	取值说明
input_format	可选	指定模型输入format。	String	可选有"NCHW"、"NHWC"、"ND"
input_shape	可选	指定模型输入Shape，input_name必须是转换前的网络模型中的输入名称，按输入次序排列，用；隔开，仅对动态BatchSize生效，对静态BatchSize，需要converter_lite命令指定inputShape参数。	String	例如："input1:[1,64,64,3];input2:[1,256,256,3]"
dynamic_dims	可选	指定动态BatchSize和动态分辨率参数。	String	见动态shape配置
precision_mode	可选	配置模型精度模式。	String	可选有"enforce_fp32"，"preferred_fp32"，"enforce_fp16"，"enforce_origin"或者"preferred_optimal"，默认为"enforce_fp16"
op_select_impl_mode	可选	配置算子选择模式。	String	可选有"high_performance"和"high_precision"，默认为"high_performance"
output_type	可选	指定网络输出数据类型。	String	可选有"FP16"、"FP32"、"UINT8"
fusion_switch_config_file_path	可选	配置融合规则开关配置文件路径及文件名。	String	指定融合规则开关的配置文件
insert_op_config_file_path	可选	模型插入AIPP算子	String	AIPP配置文件路径
aoe_mode	可选	AOE自动调优模式	String	可选有"subgraph tuning"、"operator tuning"或者"subgraph tuning、operator tuning"，默认不使能
plugin_custom_ops	可选	用于使能ascend后端融合优化生成自定义算子	String	可选有All、None、FlashAttention、LayerNormV3、GeGluV2、GroupNormSilu、FFN、AddLayerNorm、MatMulAllReduce和BatchMatmulToMatmul，其中All表示使能FlashAttention、LayerNormV3、GeGluV2和GroupNormSilu，默认None表示不使能
custom_fusion_pattern	可选	指定使能模型中的自定义算子结构	String	自定义算子类型:模型中原始算子名称:是否使能，可以取值为enable或者disable
op_attrs	可选	指定融合的自定义算子属性	String	自定义算子名:属性:值，目前算子仅支持FlashAttention，该算子支持3种可选配置属性：input_layout，seq_threshold，inner_precise，分别决定FlashAttention以BNSD（默认）、BSH或BNSD_BSND（BNSD表示FlashAttention输入和输出的layout均是BNSD，BSH表示输入和输出均是BSH，BNSD_BSND表示输入是BNSD，输出为BSND）形式进行融合、融合FlashAttention的seq阈值（默认0）、高性能（默认）或高精度

表2：配置[acl_init_options]参数

参数	属性	功能描述	参数类型	取值说明
ge.engineType	可选	设置网络模型使用的Core类型。	String	可选有"VectorCore"、"AiCore"
ge.socVersion	可选	昇腾AI处理器的版本。	String	可选有"Ascend310"、"Ascend710"、"Ascend910"
ge.bufferOptimize	可选	数据缓存优化开关。	String	可选有"l1_optimize"、"l2_optimize"、"off_optimize"，默认为"l2_optimize"
ge.enableCompressWeight	可选	可以对Weight进行数据压缩，提升性能。	String	可选有"true"、"false"
compress_weight_conf	可选	要压缩的node节点列表配置文件路径，node节点主要为conv算子、fc算子。	String	配置文件路径
ge.exec.precision_mode	可选	选择算子精度模式。	String	可选有"force_fp32"、"force_fp16"、"allow_fp32_to_fp16"、"must_keep_origin_dtype"、"allow_mix_precision"，默认为"force_fp16"
ge.exec.disableReuseMemory	可选	内存复用开关。	String	可选有"0"、"１"
ge.enableSingleStream	可选	是否使能一个模型只使用一个stream。	String	可选有"true"、"false"
ge.aicoreNum	可选	设置编译时使用的ai core数目。	String	默认"１0"
ge.fusionSwitchFile	可选	融合配置文件路径。	String	配置文件路径
ge.enableSmallChannel	可选	是否使能small channel的优化。	String	可选有"0"、"1"
ge.opSelectImplmode	可选	选择算子实现模式。	String	可选有"high_precision"、"high_performance"
ge.optypelistForImplmode	可选	算子列表，列表中算子使用ge.opSelectImplmode参数指定的模式。	String	算子类型
ge.op_compiler_cache_mode	可选	配置算子编译磁盘缓存模式。	String	可选有"enable"、"force"、"disable"
ge.op_compiler_cache_dir	可选	配置算子变异磁盘缓存目录。	String	默认值$HOME/atc_data
ge.debugDir	可选	配置保存算子编译生成的调试相关的过程文件的路径。	String	默认生成当前路径
ge.opDebugLevel	可选	算子debug功能开关。	String	可选有"0"、"1"
ge.exec.modify_mixlist	可选	配置混合精度名单。	String	配置文件路径
ge.enableSparseMatrixWeight	可选	使能全局稀疏特性。	String	可选有"1"、"0"
ge.externalWeight	可选	是否将常量节点的权重单独保存到文件中。	String	可选有"１"、"0"
ge.deterministic	可选	是否开启确定性计算。	String	可选有"１"、"0"
ge.host_env_os	可选	支持编译环境操作系统与运行环境不一致。	String	可选有"linux"
ge.host_env_cpu	可选	支持编译环境操作系统架构与运行环境不一致。	String	可选有"aarch64"、"x86_64"
ge.virtual_type	可选	是否支持离线模型在昇腾虚拟化实例特性生成的虚拟设备上运行。	String	可选有"0"、"1"
ge.compressionOptimizeConf	可选	压缩优化功能配置文件路径。	String	配置文件路径

表3：配置[acl_build_options]参数

参数	属性	功能描述	参数类型	取值说明
input_format	可选	指定模型输入format。	String	可选有"NCHW"、"NHWC"、"ND"
input_shape	可选	模型输入shape。模型转换后可以用Model.get_model_info("input_shpae")获取到。该参数与命令行中input_shape已统一。	String	例如：input1:1,3,512,512;input2:1,3,224,224
input_shape_rang	可选	指定输入的shape rang。	String	例如：input1:[1-10,3,512,512];input2:[1-10,3,224,224]
op_name_map	可选	扩展算子映射配置文件路径。	String	配置文件路径
ge.dynamicBatchSize	可选	设置动态batch档位参数。	String	该参数需要与input_shape参数配合使用
ge.dynamicImageSize	可选	设置输入图片的动态分辨率参数。	String	该参数需要与input_shape参数配合使用
ge.dynamicDims	可选	设置ND格式下的动态维度的档位。模型转换后可以用Model.get_model_info("dynamic_dims")获取	String	该参数需要与input_shape参数配合使用
ge.inserOpFile	可选	输入预处理算子的配置文件路径。	String	配置文件路径
ge.exec.precision_mode	可选	选择算子精度模式。	String	可选有"force_fp32"、"force_fp16"、"allow_fp32_to_fp16"、"must_keep_origin_dtype"、"allow_mix_precision"，默认为"force_fp16"
ge.exec.disableReuseMemory	可选	内存复用开关。	String	可选有"0"、"１"
ge.outputDataType	可选	网络输出数据类型。	String	可选有"FP32"、"UINT8"、"FP16"
ge.outputNodeName	可选	指定输出节点。	String	例如："node_name1:0;node_name1:1;node_name2:0"
ge.INPUT_NODES_SET_FP16	可选	指定输入数据类型为FP16的输入节点名称。	String	"node_name1;node_name2"
log	可选	设置日志级别。	String	可选有"debug"、"info"、"warning"、"error"
ge.op_compiler_cache_mode	可选	配置算子编译磁盘缓存模式。	String	可选有"enable"、"force"、"disable"
ge.op_compiler_cache_dir	可选	配置算子变异磁盘缓存目录。	String	默认值$HOME/atc_data
ge.debugDir	可选	配置保存算子编译生成的调试相关的过程文件的路径。	String	默认生成当前路径
ge.opDebugLevel	可选	算子debug功能开关。	String	可选有"0"、"1"
ge.mdl_bank_path	可选	加载模型调优后自定义知识库的路径。	String	该参数需要和ge.bufferOptimize配合使用
ge.op_bank_path	可选	加载算子调优后自定义知识库路径。	String	知识库路径
ge.exec.modify_mixlist	可选	配置混合精度名单。	String	配置文件路径
ge.exec.op_precision_mode	可选	设置具体某个算子的精度模式，通过该参数设置配置文件路径。	String	配置文件路径
ge.shape_generalized_build_mode	可选	图编译时shape编译方式。	String	可选有"shape_generalized"模糊编译、"shape_precise"精确编译
op_debug_config	可选	内存检测功能开关。	String	配置文件路径
ge.externalWeight	可选	是否将常量节点的权重单独保存到文件中。	String	可选有"１"、"0"
ge.exec.exclude_engines	可选	设置网络模型不使用某个或者某些加速引擎。	String	可选有"AiCore"、"AiVec"、"AiCpu"

动态shape配置

在某些推理场景，如检测出目标后再执行目标识别网络，由于目标个数不固定导致目标识别网络输入BatchSize不固定。如果每次推理都按照最大的BatchSize或最大分辨率进行计算，会造成计算资源浪费。因此，推理需要支持动态BatchSize和动态分辨率的场景，Lite在Ascend上推理支持动态BatchSize和动态分辨率场景，在convert阶段通过configFile配置[ascend_context]中dynamic_dims动态参数，推理时使用model的Resize功能，改变输入shape。

动态Batch size

• 参数名

  dynamic_dims

• 功能

  设置动态batch档位参数，适用于执行推理时，每次处理图片数量不固定的场景，该参数需要与input_shape配合使用，input_shape中-1的位置为动态batch所在的维度。

• 取值

  最多支持100档配置，每一档通过英文逗号分隔，每个档位数值限制为：[1~2048]。例如配置文件中参数配置如下：

  [ascend_context]
  input_shape=input:[-1,64,64,3]
  dynamic_dims=[1],[2]
  

  其中，input_shape中的"-1"表示设置动态batch，档位可取值为"1,2"，即支持档位0：[1,64,64,3]，档位1：[2,64,64,3]。

  若存在多个输入，不同输入对应的挡位需要一致，并用;隔开。

  [ascend_context]
  input_shape=input1:[-1,64,64,3];input2:[-1,256,256,3]
  dynamic_dims=[1],[2];[1],[2]
  

• converter

  ./converter_lite --fmk=ONNX --modelFile=${model_name}.onnx --configFile=./config.txt --optimize=ascend_oriented --outputFile=${model_name}
  

  说明：使能动态BatchSize时，不需要指定inputShape参数，仅需要通过configFile配置[ascend_context]动态batch size，即上节示例中配置内容。

• 推理

  使能动态BatchSize，进行模型推理时，输入shape只能选择converter时设置的档位值，想切换到其他档位对应的输入shape，使用model Resize功能。

• 注意事项

  1）若用户执行推理业务时，每次处理的图片数量不固定，则可以通过配置该参数来动态分配每次处理的图片数量。例如用户执行推理业务时需要每次处理2张，4张，8张图片，则可以配置为2,4,8，申请了档位后，模型推理时会根据实际档位申请内存。
  2）如果用户设置的档位数值过大或档位过多，可能会导致模型编译失败，此时建议用户减少档位或调低档位数值。
  3）如果用户设置的档位数值过大或档位过多，在运行环境执行推理时，建议执行swapoff -a命令关闭swap交换区间作为内存的功能，防止出现由于内存不足，将swap交换空间作为内存继续调用，导致运行环境异常缓慢的情况。
  

动态分辨率

• 参数名

  dynamic_dims

• 功能

  设置输入图片的动态分辨率参数。适用于执行推理时，每次处理图片宽和高不固定的场景，该参数需要与input_shape配合使用，input_shape中-1的位置为动态分辨率所在的维度。

• 取值

  最多支持100档配置，每一档通过英文逗号分隔。例如： "[imagesize1_height,imagesize1_width],[imagesize2_height,imagesize2_width]"。例如配置文件中参数配置如下：

  [ascend_context]
  input_format=NHWC
  input_shape=input:[1,-1,-1,3]
  dynamic_dims=[64,64],[19200,960]
  

  其中，input_shape中的"-1"表示设置动态分辨率，即支持档位0：[1,64,64,3]，档位1：[1,19200,960,3]。

• converter

  ./converter_lite --fmk=ONNX --modelFile=${model_name}.onnx --configFile=./config.txt --optimize=ascend_oriented --outputFile=${model_name}
  

  说明：使能动态BatchSize时，不需要指定inputShape参数，仅需要通过configFile配置[ascend_context]动态分辨率，即上节示例中配置内容。

• 推理

  使能动态分辨率，进行模型推理时，输入shape只能选择converter时设置的档位值，想切换到其他档位对应的输入shape，使用model的Resize功能。

• 注意事项

  1）如果用户设置的分辨率数值过大或档位过多，可能会导致模型编译失败，此时建议用户减少档位或调低档位数值。
  2）如果用户设置了动态分辨率，实际推理时，使用的数据集图片大小需要与具体使用的分辨率相匹配。
  3）如果用户设置的分辨率数值过大或档位过多，在运行环境执行推理时，建议执行swapoff -a命令关闭swap交换区间作为内存的功能，防止出现由于内存不足，将swap交换空间作为内存继续调用，导致运行环境异常缓慢的情况。
  

动态维度

• 参数名

  ge.dynamicDims

• 功能

  设置ND格式下输入的动态维度的档位。适用于执行推理时，每次处理任意维度的场景，该参数需要与input_shape配合使用，input_shape中-1的位置为动态维度。

• 取值

  最多支持100档配置，每一档通过英文逗号分隔。例如配置文件中参数配置如下：

  [acl_build_options]
  input_format="ND"
  input_shape="input1:1,-1,-1;input2:1,-1"
  ge.dynamicDims="32,32,24;64,64,36"
  

  其中，input_shape中的"-1"表示设置动态维度，即支持档位0：input1:1,32,32; input2:1,24，档位1：1,64,64; input2:1,36。

• converter

  ./converter_lite --fmk=ONNX --modelFile=${model_name}.onnx --configFile=./config.txt --optimize=ascend_oriented --outputFile=${model_name}
  

  说明：使能动态维度时，input_format必须设置为ND。

• 推理

  使能动态维度，进行模型推理时，输入shape只能选择converter时设置的档位值，想切换到其他档位对应的输入shape，使用model的Resize功能。

• 注意事项

  1）如果用户设置的动态维度数值过大或档位过多，可能会导致模型编译失败，此时建议用户减少档位或调低档位数值。
  2）如果用户设置了动态维度，实际推理时，使用的数据集图片大小需要与具体使用的维度相匹配。
  3）如果用户设置的动态维度数值过大或档位过多，在运行环境执行推理时，建议执行swapoff -a命令关闭swap交换区间作为内存的功能，防止出现由于内存不足，将swap交换空间作为内存继续调用，导致运行环境异常缓慢的情况。
  

AOE自动调优

AOE是一款专门为Davinci平台打造的计算图形性能自动调优工具。Lite使能AOE的能力，是在converter阶段集成AOE离线可执行程序，对图进行性能调优，生成知识库，并保存离线模型。该功能支持子图调优和算子调优。具体使用流程如下：

AOE工具调优

1. 配置环境变量

   ${LOCAL_ASCEND}为昇腾软件包安装所在路径

   export LOCAL_ASCEND=/usr/local/Ascend
   source ${LOCAL_ASCEND}/latest/bin/setenv.bash
   

   确认环境中AOE可执行程序可被找到并运行：

   aoe -h
   

2. 指定知识库路径

   AOE调优会生成算子知识库，默认的路径为

   ${HOME}/Ascend/latest/data/aoe/custom/graph(op)/${soc_version}
   

   （可选）也可通过export TUNE_BANK_PATH环境变量来自定义知识库路径。

3. 清除缓存

   为了模型编译能命中AOE生成的知识库，在使能AOE之前，最好先删除编译缓存，以免缓存复用，以Atlas推理系列产品（配置Ascend310P AI 处理器）环境，用户为root为例，删除/root/atc_data/kernel_cache/Ascend310P3和/root/atc_data/fuzzy_kernel_cache/Ascend310P3目录。

4. 配置文件指定选项

   在转换工具config配置文件中[ascend_context]指定AOE调优模式，如下举例中，会先执行子图调优，再执行算子调优。

   [ascend_context]
   aoe_mode="subgraph tuning, operator tuning"
   

• 性能提升结果会因不同环境存在差异，实际时延减少百分比不完全等同于调优日志中所展示的结果。

• AOE调优会在执行任务的当前目录下产生aoe_workspace目录，用于保存调优前后的模型，用于性能提升对比，以及调优所必须的过程数据和结果文件。该目录会占用额外磁盘空间，如500MB左右的原始模型会占用2~10GB的磁盘空间，视模型大小，算子种类结构，输入shape的大小等因素浮动。因此建议预留足够的磁盘空间，否则可能导致调优失败。

• aoe_workspace目录需要手动删除来释放磁盘空间。

AOE API调优

Ascend推理时，运行时指定 provider 为 ge 时，支持多个模型共享权重，支持模型中存在可以被更新的权重，即变量。当前仅AOE API调优支持模型中存在变量，默认的AOE工具调优不支持。环境变量、知识库路径的设置和使用、AOE调优缓存与AOE工具调优一致。详情可参考AOE调优。

转换工具支持AOE API调优，当 optimize=ascend_oriented，配置文件中识别到 [ascend_context] 存在 provider=ge ，且 [ascend_context] 或 [acl_option_cfg_param] 中存在有效的 aoe_mode 或 [aoe_global_options] 存在有效的 job_type ，将启动AOE API调优。AOE API调优只产生知识库，不产生优化后的模型。

1. 指定 provider 为 ge

   [ascend_context]
   provider=ge
   

2. AOE选项

   [aoe_global_options] 中的选项将传给AOE API的全局选项。 [aoe_tuning_options] 中的选项将传给AOE API的调优选项。

   我们将提取 [acl_option_cfg_param] 、[ascend_context] 、 [ge_session_options] 、 [ge_graph_options] 等Section中的选项并转换为AOE选项，避免用户开启AOE调优时需要手动转换这些选项。提取的选项包括 input_format 、 input_shape 、 dynamic_dims 、 precision_mode 。相同选项在多个配置Section同时存在时，优先级从前往后由低到高，[aoe_global_options] 和 [aoe_tuning_options] 中的选项优先级最高。建议使用 [ge_graph_options] 和 [aoe_tuning_options] 。

3. AOE调优模式

   aoe_mode 当前仅限定为 subgraph tuning 或 operator tuning ，暂不支持 subgraph tuning, operator tuning，即不支持同一个调优过程进行子图和算子调优，如需要，可通过两次调用转换工具分别启动子图调优和算子调优。

   [aoe_global_options] 中， job_type 为 1 时为子图调优， job_type 为 2 时为算子调优。

   [ascend_context]
   aoe_mode="operator tuning"
   

   [acl_option_cfg_param]
   aoe_mode="operator tuning"
   

   [aoe_global_options]
   job_type=2
   

4. 动态分档

   可在 [acl_option_cfg_param] 、[ascend_context] 、 [ge_graph_options] 、 [aoe_tuning_options] 设置动态分档信息，优先级从低到高。以下设置方式等价。 [ascend_context] 分档设置可参考 动态shape配置。 [acl_option_cfg_param] 、 [ge_graph_options] 、 [aoe_tuning_options] 分档设置可参考 dynamic_dims、dynamic_batch_size、dynamic_image_size。注意， [ge_graph_options] 仅支持 ge.dynamicDims ，不支持类似 dynamic_batch_size 和 dynamic_image_size 的形式。 input_format 用于指定动态分档的输入维度排布，使用 dynamic_image_size 时需要指定 input_format 为 NCHW 或 NHWC 指示 H 和 W 维度所在位置。

   [ascend_context]
   input_shape=x1:[-1,3,224,224];x2:[-1,3,1024,1024]
   dynamic_dims=[1],[2],[3],[4];[1],[2],[3],[4]
   

   [acl_option_cfg_param]
   input_shape=x1:-1,3,224,224;x2:-1,3,1024,1024
   dynamic_dims=1,1;2,2;3,3;4,4
   

   [ge_graph_options]
   ge.inputShape=x1:-1,3,224,224;x2:-1,3,1024,1024
   ge.dynamicDims=1,1;2,2;3,3;4,4
   

   [aoe_tuning_options]
   input_shape=x1:-1,3,224,224;x2:-1,3,1024,1024
   dynamic_dims=1,1;2,2;3,3;4,4
   

5. 精度模式

   可在 [acl_option_cfg_param] 、[ascend_context] 、 [ge_graph_options] 、 [aoe_tuning_options] 设置模式信息，优先级从低到高。以下设置方式等价。

   [ascend_context] 和 [acl_option_cfg_param] 精度模式设置可参考 ascend_context - precision_mode。 [ge_graph_options] 和 [aoe_tuning_options] 精度模式设置可参考 precision_mode。

   [ascend_context]
   precision_mode=preferred_fp32
   

   [acl_option_cfg_param]
   precision_mode=preferred_fp32
   

   [ge_graph_options]
   precision_mode=allow_fp32_to_fp16
   

   [aoe_tuning_options]
   precision_mode=allow_fp32_to_fp16
   

部署Ascend自定义算子

MindSpore Lite converter支持将带有MindSpore Lite自定义Ascend算子的模型转换为MindSpore Lite的模型，通过自定义算子，可以在特殊场景下使用自定义算子对模型推理性能进行优化，如使用自定义的MatMul实现更高的矩阵乘法计算，使用MindSpore Lite提供的transformer融合算子提升transformer模型性能（待上线）以及使用AKG图算融合算子对模型进行自动融合优化提升推理性能等。

如果MindSpore Lite转换Ascend模型时有自定义算子，用户需要在调用converter之前部署自定义算子到ACL的算子库中才能正常完成转换，以下描述了部署Ascend自定义算子的关键步骤：

1. 配置环境变量

   ${ASCEND_OPP_PATH}为昇腾软件CANN包的算子库路径，通常是在昇腾软件安装路径下，默认一般是/usr/local/Ascend/latest/opp。

   export ASCEND_OPP_PATH=/usr/local/Ascend/latest/opp
   

2. 获取Ascend自定义算子包

   MindSpore Lite云侧推理包中会包含Ascend自定义算子包目录，其相对目录为${LITE_PACKAGE_PATH}/tools/custom_kernels/ascend，解压MindSpore Lite云侧推理包后，进入对应目录。

   tar zxf mindspore-lite-{version}-linux-{arch}.tar.gz
   cd tools/custom_kernels/ascend
   

3. 运行install.sh脚本部署自定义算子

   在算子包目录下运行安装脚本部署自定义算子。

   bash install.sh
   

4. 查看昇腾算子库目录检查是否安装成功

   完成部署自定义算子之后，进入昇腾算子库目录/usr/local/Ascend/latest/opp/vendors/，查看其下目录是否有对应的自定义算子文件，当前主要提供了基本算子样例和AKG图算融合算子实现，具体文件结构如下。

   /usr/local/Ascend/latest/opp/vendors/
   ├── config.ini                                                     # 自定义算子vendor配置文件，定义不同vendor间优先级，需要有mslite的vendor配置
   └── mslite                                                         # mslite提供的自定义算子目录
       ├── framework                                                  # 第三方框架适配配置
       │    └── tensorflow                                            # tensorflow适配配置，非必需
       │       └── npu_supported_ops.json
       ├── op_impl                                                    # 自定义算子实现目录
       │   ├── ai_core                                                # 运行在ai_core的算子实现目录
       │   │   └── tbe                                                # tbe算子实现目录
       │   │       ├── config                                         # 不同芯片的算子配置
       │   │       │   ├── ascend310                                  # Atlas 200/300/500推理产品芯片的算子配置
       │   │       │       └── aic_ascend310-ops-info.json
       │   │       │   ├── ascend310p                                 # Atlas推理系列产品（配置Ascend310P AI 处理器）芯片的算子配置
       │   │       │       └── aic_ascend310p-ops-info.json
       │   │       │   ├── ascend910                                  # Atlas训练系列产品芯片的算子配置
       │   │       │       └── aic_ascend910-ops-info.json
       │   │       └── mslite_impl                                    # 算子的实现逻辑目录
       │   │           ├── add_dsl.py                                 # 基于dsl开发的add样例逻辑实现文件
       │   │           ├── add_tik.py                                 # 基于tik开发的add样例逻辑实现文件
       │   │           ├── compiler.py                                # akg图算需要的算子编译逻辑文件
       │   │           ├── custom.py                                  # akg自定义算子实现文件
       │   │           ├── matmul_tik.py                              # 基于tik开发的matmul样例逻辑实现文件
       │   ├── cpu                                                    # aicpu自定义算子目录，非必需
       │   │   └── aicpu_kernel
       │   │       └── impl
       │   └── vector_core                                            # 运行在vector_core的算子实现目录
       │       └── tbe                                                # tbe算子实现目录
       │           └── mslite_impl                                    # 算子的实现逻辑目录
       │               ├── add_dsl.py                                 # 基于dsl开发的add样例逻辑实现文件
       │               ├── add_tik.py                                 # 基于tik开发的add样例逻辑实现文件
       │               └── matmul_tik.py                              # 基于tik开发的matmul样例逻辑实现文件
       └── op_proto                                                   # 算子原型定义包目录
           └── libcust_op_proto.so                                    # 算子原型定义so文件，akg自定义算子默认注册，不需要此文件