bpu可以自己写算子吗

开发与问题 Model Zoo
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如题，对于自己的模型，如果不做算子融合一类的事情会被内存访问卡住。那么在bpu上能不能自己开发算子来绕过这种障碍？

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根据社区现有信息，针对你的问题给出明确结论：

结论

BPU 不支持用户自定义算子。目前地平线芯片（包括 X3/J5/S100）的 BPU 算子都是固化的，开发者无法自行开发或注册新的 BPU 算子。

详细说明

1. 官方立场

从社区历史帖子确认：

  • J5 平台明确回复：“J5 上不支持自定义 BPU 算子”，也无法通过组合已有 BPU 算子来实现自定义功能
  • X3 平台同样遵循此限制，算子支持列表由官方工具链决定

2. 你遇到的内存访问瓶颈问题

你提到"不做算子融合会被内存访问卡住"，这是典型的内存带宽瓶颈问题。在 X3 上，BPU 和 CPU 共享内存，频繁的数据搬运会导致性能下降。

可行的优化方案：

方案一：模型结构优化（推荐）

# 在训练阶段进行算子融合
# 例如：Conv + BN + ReLU 融合为单个 Conv 层
# 使用工具如：
# - PyTorch: torch.fuse
# - ONNX: onnx-simplifier
# - 地平线工具链的自动融合功能

方案二：调整模型转换配置

在模型转换时，通过配置文件强制某些算子组合在 BPU 上执行：

# hb_mapper 配置示例
model_parameters:
  onnx_model: 'your_model.onnx'
  march: 'bernoulli2'  # X3
  optimization_level: 3  # 开启最大优化

方案三：使用官方支持的算子替代

检查你的模型中哪些算子落在了 CPU 上：

# 查看算子分布
hb_mapper checker --model your_model.bin

对于落在 CPU 上的算子，尝试：

方案四：内存优化

参考 X3 内存管理文档：

  • 合理设置输入/输出内存的 cacheable 属性
  • 使用 HB_SYS_flushMemCache 正确管理缓存
  • 减少 CPU-BPU 之间的数据搬运次数

3. 如果遇到不支持的算子

短期方案：

  • 接受该算子在 CPU 上运行，优化其他部分
  • 修改模型结构，避免使用该算子

长期方案：

  • 通过项目渠道向地平线反馈需求
  • 关注 SDK 更新，官方会逐步增加支持的算子

建议下一步

  1. 先定位具体瓶颈：使用性能分析工具查看哪些算子耗时最长
  2. 检查算子分布：确认哪些算子落在了 CPU 上
  3. 尝试模型简化：使用 onnx-simplifier 等工具优化模型结构

需要我帮你查找具体的性能分析工具使用方法，或者查看你模型中具体是哪些算子导致的问题吗？

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参考手册可以使用自定义算子，但是只能运行在CPU上