自动生成 te.extern 接口：TVM 中第三方库的智能化接入方案

te.extern 和 tir.call_packed 的详细解析

def concat(x, axis=0):assert (x[0].ndim == 1 and axis in [0]) or (x[0].ndim == 2 and axis in [0, 1]) or (x[0].ndim == 3 and axis in [0,1,2]) or (x[0].ndim == 4 and axis in [0,1,2,3]), "concat x ndim:{0} axis:{1}".format(x[0].ndim, axis)assert len(x) == 2, "concat len(x)=%d" % len(x)assert np.all([x[0].shape[i].value == x[1].shape[i].value for i inrange(x[0].ndim) if i != axis])out_shape = concat_outshape(x, axis)# assert np.prod(out_shape) <= 2 ** 26, "concat out shape > 2**26, please check inputs shape"return te.extern(out_shape, x,lambda ins, outs: tir.call_packed("tvm.contrib.xx.Concat", axis,ins[0], outs[0]), name="Concat", dtype=x[0].dtype)

这两个函数是 TVM 中用于集成外部自定义算子的关键接口，代码展示了一个自定义的 concat 操作实现。下面我将分别解释它们的作用和协作机制：

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1. te.extern：声明外部计算

功能

• 定义外部实现的算子，允许将非TVM原生实现的操作（如C++/CUDA代码）集成到TVM计算图中
• 不描述具体计算过程，只声明输入输出关系和调用方式

参数解析

te.extern(out_shape,          # 输出张量的形状x,                  # 输入张量列表（这里是包含2个张量的列表）lambda ins, outs:   # 计算描述函数tir.call_packed("tvm.contrib.xx.Concat", axis, ins[0], outs[0]),name="Concat",      # 算子名称（用于调试）dtype=x[0].dtype    # 输出数据类型（与输入一致）
)

在代码中的作用

• 声明了一个名为 Concat 的外部算子
• 输出形状通过 concat_outshape(x, axis) 计算得出
• 实际计算委托给名为 "tvm.contrib.xx.Concat" 的外部函数处理

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2. tir.call_packed：调用外部函数

功能

• 生成调用外部函数的IR节点，最终会被编译为对目标函数的调用
• 是TVM运行时（Runtime）与外部代码交互的核心机制

参数解析

tir.call_packed("tvm.contrib.xx.Concat",  # 注册的函数名（需在C++/CUDA中实现）axis,                      # 拼接轴参数ins[0],                    # 第一个输入张量outs[0]                    # 输出张量（按引用传递）
)

关键特性

特性	说明
跨语言调用	可通过TVM运行时调用C++/CUDA/Python等实现的函数
内存管理	outs[0] 由调用者预分配，函数直接写入结果
类型擦除	参数通过TVM的PackedFunc机制动态传递

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3. 完整工作流程

sequenceDiagramparticipant Pythonparticipant TE(Tensor Expression)participant TIRparticipant RuntimePython->>TE: 调用te.extern()TE->>TIR: 生成包含call_packed的IRTIR->>Runtime: 编译为可执行代码Runtime->>C++: 调用已注册的"tvm.contrib.xx.Concat"C++-->>Runtime: 写入结果到outs[0]Runtime-->>Python: 返回计算完成的张量

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4. 为什么需要这种设计？

(1) 集成自定义优化

• 当TVM原生算子性能不足时，可以用手写CUDA/C++代码替代
• 示例： xx.Concat 可能使用了特殊的内存访问优化

(2) 逐步迁移策略

(3) 支持黑盒算子

• 集成第三方库（如cuDNN、OneDNN）的已有实现
• 示例：

  te.extern(..., lambda ins, outs: tir.call_packed("tvm.contrib.cudnn.conv2d", ...))
  

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5. 实现外部函数的步骤

(1) C++端注册函数

// 在C++中实现并注册
TVM_REGISTER_GLOBAL("tvm.contrib.xx.Concat")
.set_body([](TVMArgs args, TVMRetValue* rv) {int axis = args[0];DLTensor* input = args[1];DLTensor* output = args[2];// 实际拼接逻辑...
});

(2) 编译为共享库

g++ -shared -fPIC concat.cc -o libxxconcat.so

(3) Python端加载

tvm.runtime.load_module("libxxconcat.so")

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6. 注意事项

1. 内存布局一致性：
   • 确保外部函数处理的数据布局（如NCHW/NHWC）与TVM一致
2. 线程安全：
   • 若算子会被多线程调用，需自行加锁或设计无锁算法
3. 性能分析：
   • 使用tvm.runtime.profiler对比原生实现的性能

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总结

• te.extern：TVM中声明外部算子的前端接口
• tir.call_packed：生成调用外部代码的IR节点
• 典型应用场景：
  • 集成高度优化的手写内核
  • 调用第三方加速库
  • 逐步将黑盒算子迁移到TVM原生实现

代码展示了一个典型的安全检查+外部实现的concat操作，这种模式在需要结合TVM自动调度与手动优化时非常有用。