news 2026/1/30 5:29:02

Ascend C 安全可信与跨平台移植:构建企业级 AI 推理系统的工程实践 引言:从“能跑”到“可靠、安全、可移植”

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
Ascend C 安全可信与跨平台移植:构建企业级 AI 推理系统的工程实践 引言:从“能跑”到“可靠、安全、可移植”

在金融、政务、医疗等关键领域,AI 系统不仅要求高性能,更需满足安全性、可靠性、可审计性。同时,随着国产芯片多元化(昇腾、寒武纪、天数等),跨平台可移植性也成为企业级部署的核心诉求。

Ascend C 作为昇腾生态的底层开发接口,正逐步支持可信执行环境(TEE)、形式化验证、硬件抽象层(HAL)等企业级特性。本文将探讨如何基于 Ascend C 构建安全、健壮、可移植的 AI 推理系统,并提供从开发、测试到部署的完整工程实践。


第一章:Ascend C 的安全可信执行能力

1.1 昇腾芯片的安全架构

  • TrustZone 类隔离:AI Core 运行在 Secure World
  • 内存加密:HBM 数据自动加解密(AES-XTS)
  • 完整性校验:Kernel 代码签名验证

1.2 在 Ascend C 中启用安全特性

通过编译选项开启:

# build.sh aicpu-linux-gcc -O3 \ -DENABLE_TEE=1 \ # 启用可信执行 -DENABLE_MEM_ENCRYPTION=1 \ -o my_op.o my_op.cpp

1.3 安全算子开发规范

  • 禁止动态内存分配(防止侧信道攻击)
  • 输入严格校验
    if (input == nullptr || size <= 0) { return ACL_ERROR_INVALID_PARAM; }
  • 无全局状态:避免跨请求污染

第二章:形式化验证与确定性执行

2.1 为什么需要确定性?

  • 金融风控:相同输入必须产生相同输出
  • 医疗诊断:结果需可复现

2.2 Ascend C 的确定性保障

  • 固定分块策略:避免动态 Tile 导致差异
  • 禁用随机指令:如vrand
  • 同步所有 Core__syncthreads()确保顺序一致

2.3 形式化验证工具链

华为提供Ascend Verifier工具:

ascend-verifier --kernel my_op.cpp \ --spec my_op_spec.yaml \ --prove

可验证:

  • 内存越界
  • 算术溢出
  • 逻辑等价性(vs Python 参考实现)

第三章:跨昇腾芯片移植:从 310 到 910B+

3.1 芯片差异概览

特性Ascend 310Ascend 910Ascend 910B
AI Core 数13232
UB 大小256 KB1 MB2 MB
Cube 精度FP16/INT8FP16/INT8/INT4FP16/INT8/INT4/BF16
主频0.6 GHz1.5 GHz2.0 GHz

3.2 编写可移植 Ascend C 代码

策略:通过宏定义适配不同芯片

#if defined(ASCEND_310) constexpr int UB_SIZE = 256 * 1024; constexpr int MAX_BLOCK_NUM = 1; #elif defined(ASCEND_910) constexpr int UB_SIZE = 1024 * 1024; constexpr int MAX_BLOCK_NUM = 32; #else // 910B constexpr int UB_SIZE = 2048 * 1024; constexpr int MAX_BLOCK_NUM = 32; #endif void MyKernel(...) { int tile_size = std::min(TILE_SIZE, UB_SIZE / sizeof(float)); int block_num = std::min(MAX_BLOCK_NUM, (total_size + tile_size - 1) / tile_size); // ... }

3.3 使用 CMake 自动探测

# CMakeLists.txt if(ASCEND_CHIP STREQUAL "310") add_definitions(-DASCEND_310) elseif(ASCEND_CHIP STREQUAL "910B") add_definitions(-DASCEND_910B) endif()

第四章:跨国产 AI 芯片抽象层(HAL)设计

4.1 问题:避免厂商锁定

若未来需迁移到其他国产芯片(如寒武纪 MLU),重写所有算子成本极高。

4.2 解决方案:自定义 HAL

定义统一接口:

// hal.h namespace HAL { void Matmul(float* C, const float* A, const float* B, int M, N, K); void VectorAdd(float* Y, const float* X1, const float* X2, int n); void Memcpy(void* dst, const void* src, size_t size, MemType type); }

4.3 Ascend C 实现 HAL

// hal_ascend.cpp void HAL::Matmul(...) { // 调用 Ascend C Cube::Matmul } void HAL::Memcpy(...) { if (type == DEVICE_TO_HOST) { aclrtMemcpy(dst, size, src, size, ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST); } }

4.4 业务代码与硬件解耦

// model_infer.cpp #include "hal.h" void RunInference() { HAL::Matmul(output, weight, input, ...); // 无需关心底层 }

优势:切换芯片只需重写hal_xxx.cpp,核心逻辑不变。


第五章:企业级部署:监控、日志与回滚

5.1 运行时健康监控

在 AICPU 侧注入监控代码:

void MonitorKernelExecution() { float ub_util = GetUBUtilization(); float core_temp = GetCoreTemperature(); if (ub_util > 0.95) { LogWarning("UB utilization too high!"); } if (core_temp > 90.0) { TriggerThermalThrottle(); } }

5.2 审计日志

记录关键操作(符合等保要求):

LOG_AUDIT("Kernel 'QuantGemm' executed by user=admin, input_shape=[1024,4096]");

日志加密存储,仅授权人员可访问。

5.3 灰度发布与回滚

  • 部署 v1(原生算子)与 v2(Ascend C 算子)并行
  • 通过配置开关流量比例
  • 若 v2 错误率 > 0.1%,自动回滚

第六章:CI/CD 与 DevSecOps 集成

6.1 安全左移:在开发阶段拦截风险

  • 静态扫描:检查 Ascend C 代码是否含危险函数(如strcpy
  • 依赖审计:确保 CANN 版本无 CVE 漏洞
  • 权限最小化:Docker 镜像以 non-root 用户运行

6.2 自动化测试矩阵

测试类型工具目标
单元测试pytest + ms精度正确性
性能回归msprof + baseline吞吐不下降
安全扫描ascend-verifier无内存漏洞
跨芯片验证Docker (310/910B)行为一致

6.3 发布制品管理

  • 每个.so文件附带SBOM(软件物料清单)
  • 使用国密 SM2 签名,确保不可篡改
  • 存储于可信软件仓库

结语:迈向企业级 AI 基础设施

Ascend C 的演进已超越“性能优化工具”,正在成为构建安全、可靠、自主可控 AI 系统的基石。在信创(信息技术应用创新)浪潮下,掌握其安全与工程化能力,将帮助开发者从“功能实现者”转型为“系统守护者”。这不仅是技术升级,更是责任担当。

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

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