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在人工智能芯片的广阔领域中，硬件的强大算力需要一套同样强大的软件工具来充分挖掘和利用。asc-devkit 正是 CANN 软件栈中扮演这一核心角色的低层级开发工具包。它不仅仅是一个简单的库集合，而是直接暴露了 AI 处理器硬件底层能力的接口层，为上层的 CANN Runtime、Compiler、Catlass 等组件提供了与 AI 处理器进行高效交互的基石。

asc-devkit 封装了对 AI 处理器设备的管理、内存操作、任务提交以及性能监控等关键功能，使得开发者能够构建出极致优化的 AI 应用。无论是进行底层的 Kernel 开发、性能调优，还是构建定制化的 AI 解决方案，asc-devkit 都提供了必要的工具和接口。它使得 CANN 软件栈能够充分利用 AI 处理器独特的并行计算架构和异构特性，是实现高效、稳定 AI 应用不可或缺的底层支撑。本文将深入探讨 asc-devkit 的技术内涵、其在 AI 处理器生态中的价值以及如何赋能高性能 AI 应用的开发。

1. asc-devkit 在 AI 处理器生态中的基石作用

asc-devkit 是 CANN 软件栈与 AI 处理器硬件之间最底层的桥梁，它决定了上层软件能否高效、准确地控制硬件。

1.1 连接上层软件与底层硬件的纽带

asc-devkit 承担着将复杂的 AI 处理器硬件细节抽象化，并以一套统一、规范的 API 接口形式暴露给上层软件组件的重任：

• 硬件抽象层 (HAL)：它构建了一个硬件抽象层，屏蔽了不同型号 AI 处理器之间的物理差异。这意味着上层软件无需针对每个具体的 AI 处理器型号编写不同的代码，只需要通过 asc-devkit 提供的统一接口即可与硬件交互。
• 指令集封装：asc-devkit 封装了 AI 处理器底层的指令集和微架构细节。开发者可以通过其 API 提交计算任务和数据操作，而无需直接编写复杂的汇编指令或了解每个寄存器的功能。
• 基础服务提供者：它为 CANN Runtime、Compiler、Catlass 等更高层次的组件提供了一系列基础服务，如设备初始化、内存管理、上下文切换、任务调度等，是整个 CANN 软件栈正常运行的保障。

1.2 为开发者提供底层编程能力

对于需要进行深度优化或定制开发的场景，asc-devkit 提供了直接与 AI 处理器交互的能力：

• 算子 Kernel 开发：开发者可以利用 asc-devkit 提供的接口，结合专用编程语言（如 Ascend C），编写针对 AI 处理器高效运行的自定义算子 Kernel。这允许开发者根据特定算法需求，精细控制硬件资源。
• 系统级性能调优：对于需要极致性能的场景，开发者可以通过 asc-devkit 提供的接口，对内存访问模式、任务调度、数据传输进行精细化控制，以实现系统级的性能优化。
• 诊断与调试：asc-devkit 提供了访问硬件性能计数器、追踪事件、输出详细日志的接口，这对于在底层定位性能瓶颈和功能错误至关重要。

1.3 赋能整个 CANN 软件栈的高效运行

asc-devkit 的高效与稳定，直接决定了整个 CANN 软件栈在 AI 处理器上的性能表现：

• 性能瓶颈消除：通过高度优化的底层实现，asc-devkit 最大限度地减少了软件开销，确保 AI 处理器硬件的性能得以充分释放。它是消除系统级性能瓶颈的关键一环。
• 稳定性保障：作为最底层的组件，asc-devkit 的稳定性和健壮性对于整个 CANN 软件栈至关重要。它通过严格的错误处理机制和资源管理，确保系统在复杂多变的环境下能够可靠运行。
• 可扩展性支持：asc-devkit 的抽象层设计使其能够适应 AI 处理器硬件的快速迭代和新功能的引入，为 CANN 软件栈的持续演进提供了坚实的基础。

2. 核心功能：与 AI 处理器交互的基石

asc-devkit 提供了一系列核心功能，是所有上层 AI 任务得以在 AI 处理器上顺利执行的基础。

2.1 设备管理与初始化

AI 处理器设备在系统中的识别、配置和状态管理是任何操作的首要环节，asc-devkit 提供了完备的设备管理接口：

• 设备发现与枚举：asc-devkit 能够发现系统中所有可用的 AI 处理器设备，并为每个设备分配唯一的标识符（ID）。这使得上层应用能够选择特定的设备进行计算。
• 设备初始化与配置：在执行任何计算任务之前，AI 处理器设备需要进行初始化，包括加载固件、设置工作模式、清空内存等。asc-devkit 提供了相应的 API 来完成这些操作。
• 设备状态查询与管理：开发者可以通过 asc-devkit 查询设备的状态信息，如设备利用率、内存使用情况、温度、功耗等，以便进行资源监控和故障诊断。

2.2 内存分配与访问控制

高效的内存管理是 AI 处理器性能的关键，asc-devkit 提供了精细的设备内存操作能力：

• 设备内存分配与释放：asc-devkit 允许上层应用在 AI 处理器设备上动态分配和释放显存（Device Memory）。这包括为模型权重、输入/输出数据、中间激活等分配空间。
• 主机-设备内存拷贝：提供主机（Host）与设备（Device）之间数据传输的接口。这包括同步和异步的内存拷贝操作，以便在 CPU 和 AI 处理器之间高效地交换数据。
• 内存区域与访问权限管理：在多任务或多租户场景下，asc-devkit 能够管理不同的内存区域，并设置相应的访问权限，确保资源隔离和数据安全。

2.3 任务提交与调度

将计算任务有效地提交给 AI 处理器并进行调度是 asc-devkit 的核心职责之一：

• 队列与流管理：asc-devkit 提供了任务队列（Queue）或流（Stream）的概念，允许上层应用将一系列计算任务提交到队列中。同一个队列中的任务按顺序执行，不同队列中的任务可以并行执行。
• 指令生成与下发：上层软件（如 CANN Runtime 或自定义 Kernel）会生成描述计算和数据操作的指令。asc-devkit 负责将这些高级指令转化为 AI 处理器能够理解的底层微码或机器码，并提交给硬件执行单元。
• 事件与同步机制：为了协调异步任务的执行，asc-devkit 提供了事件（Event）机制。开发者可以在任务流中的特定点记录事件，并在其他任务中等待事件完成，从而实现精确的同步控制和任务依赖。

3. 驱动模型执行：从指令到算力

通过 asc-devkit，复杂的 AI 模型能够被转化为 AI 处理器上的高效计算流，释放其强大算力。

3.1 底层指令集封装与编程模型

asc-devkit 为开发者提供了直接操作 AI 处理器底层计算单元的能力，但通过抽象层保持了易用性：

• 核心计算单元接口：asc-devkit 提供了与 AI 处理器核心计算单元（如矩阵计算单元、向量计算单元）交互的接口。开发者可以直接通过这些接口下发计算任务，利用硬件的并行能力。
• 微码编程与 DSL：对于极致性能的追求，asc-devkit 可以支持更低层的微码编程或通过领域特定语言（DSL，如 Ascend C）来编写算子 Kernel。这些工具允许开发者精细控制硬件，实现最佳性能。
• 内存分级与缓存管理：开发者可以通过 asc-devkit 接口控制数据在 AI 处理器不同级别存储（如全局显存、片上缓存 Unified Buffer）之间的传输，优化数据访问模式，减少内存延迟。

3.2 算子 Kernel 的加载与执行

CANN 的高性能算子（由 Catlass 提供或用户自定义）最终都通过 asc-devkit 在 AI 处理器上得以执行：

• Kernel 模块加载：预编译好的算子 Kernel（通常是二进制模块）通过 asc-devkit 加载到 AI 处理器中。asc-devkit 负责 Kernel 的内存映射和准备工作。
• Kernel 参数传递：当需要执行一个 Kernel 时，asc-devkit 负责将输入数据的地址、输出数据的地址、以及算子所需的其他参数高效地传递给 Kernel。
• Kernel 启动与调度：asc-devkit 负责向 AI 处理器下达指令，启动指定的 Kernel。在多任务环境下，asc-devkit 还会参与 Kernel 任务的调度，确保资源合理分配和任务顺利执行。

3.3 数据流与事件同步管理

在 AI 处理器内部，数据的高效流动和任务的精确同步是实现高吞吐和低延迟的关键。asc-devkit 在此扮演了协调者的角色：

• DMA 引擎控制：AI 处理器通常配备了 DMA（Direct Memory Access）引擎，用于在不同内存区域之间高效传输数据，而无需 CPU 干预。asc-devkit 提供了控制 DMA 引擎的接口，实现数据传输与计算的并行。
• 事件触发与等待：开发者可以利用 asc-devkit 提供的事件接口，在数据传输完成后触发计算任务，或者在多个计算任务完成后汇总结果，实现精细化的数据流控制和任务间同步。
• 任务依赖图：asc-devkit 能够理解和管理任务之间的依赖关系。例如，它确保只有当一个算子的输入数据完全准备好之后，该算子才会被调度执行，保证计算的正确性。

4. 性能分析与调试：洞察硬件行为

asc-devkit 不仅负责执行任务，也提供了强大的工具和接口，帮助开发者深入理解 AI 处理器的工作状态，进行性能分析和问题诊断。

4.1 硬件性能计数器接口

为了量化 AI 处理器各个模块的工作效率，asc-devkit 提供了访问底层硬件性能计数器的能力：

• 核心利用率统计：开发者可以通过 asc-devkit 获取矩阵计算单元、向量计算单元等核心部件的利用率数据，判断计算任务是否充分利用了硬件资源。
• 内存访问统计：asc-devkit 能够提供内存访问次数、缓存命中率、内存带宽占用等关键数据，帮助开发者分析内存访问模式，发现数据传输瓶颈。
• 指令执行与等待统计：更细致的计数器可以统计不同类型指令的执行次数、任务等待时间等，从而揭示潜在的调度问题或指令级效率瓶颈。

4.2 事件追踪与时间线生成

要理解复杂并行任务的执行顺序和相互关系，事件追踪是不可或缺的手段：

• 任务生命周期记录：asc-devkit 能够记录 AI 处理器上各类任务（如 Kernel 启动、数据传输开始/结束、同步点）的精确时间戳，形成详细的任务生命周期日志。
• 时间线可视化支持：通过这些事件日志，结合上层工具，可以生成直观的时间线视图。开发者可以清晰地看到不同任务在时间轴上的分布、重叠情况以及等待耗时，从而识别潜在的并行度不足或同步开销。
• 数据流追踪：追踪特定数据块从主机到设备，再到各个计算单元处理，最终返回主机的完整路径和时间点，有助于分析数据流效率。

4.3 错误码与诊断支持

当 AI 处理器或其驱动程序发生异常时，asc-devkit 提供了详细的错误信息，帮助开发者快速定位问题：

• 系统级错误码：asc-devkit 定义了一套全面的错误码体系，涵盖了设备初始化失败、内存操作错误、Kernel 执行异常、硬件故障等各种底层问题。
• 详细错误信息与上下文：除了错误码，asc-devkit 还提供详细的错误描述、发生错误时的设备ID、函数名称、可能涉及的资源等上下文信息，极大地加速了问题的诊断过程。
• 日志记录与上报：asc-devkit 内置了日志记录功能，可以将底层的运行状态、警告和错误信息记录下来，并支持将关键故障信息上报给系统日志或监控平台。

5. 开发者界面：API 与工具

asc-devkit 提供了一套精心设计的 API 接口和辅助工具，旨在为不同层次的开发者提供灵活而高效的开发体验。

5.1 C++ API 接口设计

asc-devkit 的核心功能通常通过 C++ API 的形式暴露，提供了高性能和精细控制的能力：

• 面向对象与函数式：API 设计融合了面向对象和函数式编程范式，提供直观的类（如 Device, Context, Stream）和简洁的函数调用，方便开发者理解和使用。
• 内存安全与并发考虑：API 在设计时充分考虑了内存安全和并发访问的需求，提供线程安全的接口，并可能包含 RAII (Resource Acquisition Is Initialization) 风格的资源管理，减少内存泄漏和并发问题。
• 版本兼容性：asc-devkit 的 API 接口会努力保持向后兼容性，确保基于旧版本 API 开发的应用能在新版本的 asc-devkit 上运行，减少升级成本。

5.2 与 CANN Runtime/Catlass 的协同

虽然 asc-devkit 提供了底层接口，但其最常见的使用方式是通过上层 CANN 组件进行间接调用：

• CANN Runtime 的底层驱动：CANN Runtime 依赖 asc-devkit 来完成 AI 处理器设备的初始化、内存管理、任务提交和流同步。Runtime 将模型执行的逻辑请求转化为对 asc-devkit 接口的调用。
• Catlass 算子库的实现基础：Catlass 中高度优化的算子 Kernel，其底层实现就是通过 asc-devkit 提供的指令集接口和内存操作接口来完成的。asc-devkit 为 Catlass 提供了充分利用硬件的能力。
• 统一的生态视图：通过这种分层设计，开发者可以在不同抽象层次进行开发，既可以通过上层框架快速构建应用，也可以在需要时深入到 asc-devkit 层面进行精细优化。

5.3 高级编程模型与抽象

为了进一步提升开发效率，asc-devkit 也在探索和提供更高级的编程模型：

• Ascend C 编程语言：作为一种专为 AI 处理器 Kernel 开发设计的语言，Ascend C 提供了更接近硬件的编程范式，使得开发者能够以 C 语言的表达力来编写高性能 Kernel，并最终通过 asc-devkit 编译和运行。
• 基于图的编程模型：对于一些复杂的并行计算模式，asc-devkit 可能会提供基于图的编程接口，允许开发者以计算图的形式描述任务，由底层工具自动进行优化和调度。
• 特定领域库与工具：除了通用的 API，asc-devkit 还会配套提供针对特定应用领域（如图像处理、信号处理）的工具和库，进一步简化开发。

6. 安全与稳定性：确保系统可靠运行

asc-devkit 作为底层基础设施，其安全性和稳定性对于 AI 处理器系统的整体可靠性至关重要。

6.1 资源隔离与保护机制

在多用户或多任务环境中，确保不同应用之间的资源隔离是系统稳定的基石：

• 多进程/多线程安全：asc-devkit 的 API 接口设计考虑了多进程和多线程环境下的安全性，通过互斥锁、信号量等机制确保对共享资源的正确访问，防止数据损坏和死锁。
• 内存保护与沙箱：asc-devkit 在硬件层面利用 AI 处理器的内存管理单元 (MMU) 提供内存保护机制，确保一个应用无法非法访问或修改其他应用的内存区域。
• 权限管理：系统可以根据用户或应用的权限级别，限制其对 AI 处理器设备的访问能力，增强系统的安全性。

6.2 异常处理与错误恢复

完善的异常处理机制是确保系统在面对非预期情况时能够稳定运行的关键：

• 硬件错误检测：asc-devkit 能够检测到 AI 处理器内部发生的硬件错误，如内存 ECC 错误、计算单元故障等，并通过错误码和日志上报。
• 软件错误处理：对于 API 调用参数错误、资源不足等软件层面错误，asc-devkit 会返回明确的错误码，并提供详细的错误信息，便于开发者进行错误处理。
• 鲁棒性与恢复机制：在某些可恢复的错误情况下，asc-devkit 可能会尝试进行错误恢复，例如重试失败的操作或将设备重置到稳定状态，以提高系统的整体鲁棒性。

6.3 固件管理与升级

AI 处理器固件的生命周期管理也是 asc-devkit 的重要职责之一，这关系到硬件功能的正确性和安全性：

• 固件加载与验证：asc-devkit 负责在设备初始化时加载 AI 处理器固件。它还会对固件进行完整性校验和安全认证，确保固件的合法性和未被篡改。
• 固件版本管理：asc-devkit 能够查询当前设备的固件版本信息，并支持在需要时进行固件升级操作，以引入新功能、修复漏洞或提升性能。
• 安全更新机制：固件升级过程遵循严格的安全协议，确保升级包的来源可靠、升级过程防篡改，防止恶意固件攻击。

7. 展望未来：asc-devkit 持续赋能 AI 创新

asc-devkit 作为 AI 处理器生态的底层核心，其未来发展将紧密跟随硬件创新和 AI 技术趋势，持续提供更强大、更高效、更安全的底层支撑。

7.1 支持新型硬件架构与功能

随着 AI 处理器硬件的快速演进，asc-devkit 将不断适配和支持新的架构特性：

• 异构计算单元集成：随着 AI 处理器集成更多不同类型的计算单元（如张量核、稀疏计算单元），asc-devkit 将提供统一的编程接口和调度机制，充分利用这些新型硬件。
• 更细粒度的控制：对于更高级的电源管理、时钟频率调节、硬件加速器配置等功能，asc-devkit 将暴露更细粒度的控制接口，允许开发者进一步优化性能和能效。
• 新型存储技术支持：当 AI 处理器采用新的存储技术（如 HBM3、CXL 内存扩展）时，asc-devkit 将及时更新以支持这些新的内存特性和访问模式。

7.2 智能化与自动化水平提升

为了降低底层开发的复杂性并提升系统整体效率，asc-devkit 将融入更多智能化和自动化技术：

• 智能资源调度：结合机器学习算法，asc-devkit 将开发更智能的调度器，能够根据实时负载、任务优先级和硬件状态，动态调整资源分配和任务执行顺序。
• 自适应性能优化：asc-devkit 可以自动感知当前的工作负载和硬件环境，动态调整底层参数和优化策略，实现自适应的性能优化，而无需人工干预。
• 自动化诊断与修复：增强底层错误检测和诊断能力，部分常见问题能够自动触发修复机制，减少系统故障对用户的影响。

7.3 开放性与生态系统拓展

asc-devkit 将继续保持开放性，促进更广泛的合作与创新：

• 标准化接口贡献：积极参与行业标准的制定，推动 AI 处理器底层接口的标准化，促进跨平台兼容性和生态繁荣。
• 社区合作与共建：鼓励开发者社区通过 asc-devkit 提供的工具链和接口，共同贡献新的算子、优化算法和应用示例，丰富 AI 处理器生态。
• 与主流操作系统和云平台深度融合：确保 asc-devkit 在各种主流操作系统和云环境中都能稳定、高效运行，并提供与容器化、虚拟化技术无缝集成的能力。

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附录：asc-devkit 概念性 C++ API 交互示例

以下是一个概念性的 C++ 代码片段，旨在说明一个底层应用或 CANN Runtime 组件如何可能与 asc-devkit 提供的 API 进行交互，以完成设备初始化、内存分配和简单的异步内存拷贝操作。此示例着重于展示 API 的调用模式和核心概念，并非可直接编译运行的“实战代码”，因为它省略了所有必要的头文件定义、完整的错误处理和上下文配置。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <memory> // For std::unique_ptr
#include <thread> // For std::this_thread::sleep_for
#include <chrono> // For std::chrono::milliseconds

// 概念性：asc-devkit 库的 API 接口头文件
namespace AscDevKit {

    // 概念性：代表一个 AI 处理器设备
    class Device {
    public:
        int id;
        Device(int device_id) : id(device_id) {}
        // ... 其他设备属性和操作
    };

    // 概念性：代表一个设备上下文
    class Context {
    public:
        int device_id;
        std::string handle; // 模拟句柄
        Context(int dev_id) : device_id(dev_id), handle("Context_" + std::to_string(dev_id)) {}
        // ... 其他上下文管理操作
    };

    // 概念性：代表一个异步执行流
    class Stream {
    public:
        std::string handle; // 模拟句柄
        Stream(const std::string& context_handle) : handle("Stream_from_" + context_handle) {}
        // ... 其他流管理操作
    };

    // 概念性：代表一个事件，用于同步
    class Event {
    public:
        std::string handle; // 模拟句柄
        Event() : handle("Event_" + std::to_string(rand())) {} // 随机生成
        // ... 其他事件操作
    };

    // 概念性：函数返回状态
    enum Status {
        OK = 0,
        ERROR_DEVICE_NOT_FOUND,
        ERROR_MEMORY_ALLOCATION_FAILED,
        ERROR_INVALID_ARGUMENT,
        // ... 其他错误码
    };

    // --- 设备管理 API ---
    Status InitDevice(int device_id) {
        std::cout << "[AscDevKit] 初始化设备 " << device_id << "..." << std::endl;
        // 实际会进行硬件初始化，加载固件等
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(50));
        return OK;
    }

    Status CreateContext(int device_id, std::unique_ptr<Context>& context_out) {
        std::cout << "[AscDevKit] 为设备 " << device_id << " 创建上下文..." << std::endl;
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(20));
        context_out = std::make_unique<Context>(device_id);
        return OK;
    }

    Status DestroyContext(std::unique_ptr<Context>& context) {
        if (!context) return OK;
        std::cout << "[AscDevKit] 销毁上下文 " << context->handle << "..." << std::endl;
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10));
        context.reset(); // 释放资源
        return OK;
    }

    // --- 流管理 API ---
    Status CreateStream(const Context& context, std::unique_ptr<Stream>& stream_out) {
        std::cout << "[AscDevKit] 在上下文 " << context.handle << " 中创建流..." << std::endl;
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(15));
        stream_out = std::make_unique<Stream>(context.handle);
        return OK;
    }

    Status DestroyStream(std::unique_ptr<Stream>& stream) {
        if (!stream) return OK;
        std::cout << "[AscDevKit] 销毁流 " << stream->handle << "..." << std::endl;
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(5));
        stream.reset(); // 释放资源
        return OK;
    }

    // --- 内存管理 API ---
    Status MallocDeviceMemory(void** dev_ptr, size_t size_bytes) {
        std::cout << "[AscDevKit] 在设备上分配 " << size_bytes << " 字节内存..." << std::endl;
        // 模拟设备内存指针，实际是硬件分配的地址
        *dev_ptr = reinterpret_cast<void*>(0x10000000ULL + (rand() % 0x100000ULL)); // 概念性地址
        if (!*dev_ptr) return ERROR_MEMORY_ALLOCATION_FAILED;
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10));
        return OK;
    }

    Status FreeDeviceMemory(void* dev_ptr) {
        if (!dev_ptr) return OK;
        std::cout << "[AscDevKit] 释放设备内存 " << dev_ptr << "..." << std::endl;
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(5));
        return OK;
    }

    Status MemcpyHostToDeviceAsync(void* dev_ptr, const void* host_ptr, size_t size_bytes, const Stream& stream) {
        std::cout << "[AscDevKit] 异步拷贝 " << size_bytes << " 字节从 Host " << host_ptr << " 到 Device " << dev_ptr << ", 流 " << stream.handle << "..." << std::endl;
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(30)); // 模拟拷贝时间
        return OK;
    }

    Status MemcpyDeviceToHostAsync(void* host_ptr, const void* dev_ptr, size_t size_bytes, const Stream& stream) {
        std::cout << "[AscDevKit] 异步拷贝 " << size_bytes << " 字节从 Device " << dev_ptr << " 到 Host " << host_ptr << ", 流 " << stream.handle << "..." << std::endl;
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(30)); // 模拟拷贝时间
        return OK;
    }

    // --- 同步 API ---
    Status StreamSynchronize(const Stream& stream) {
        std::cout << "[AscDevKit] 同步流 " << stream.handle << "..." << std::endl;
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(40)); // 模拟等待任务完成
        return OK;
    }

} // namespace AscDevKit

int main() {
    std::cout << "--- asc-devkit 概念性 C++ API 交互演示 ---" << std::endl;

    int target_device_id = 0;
    AscDevKit::Status status;

    // 智能指针管理资源，确保在任何退出路径都能正确释放
    std::unique_ptr<AscDevKit::Context> context_ptr;
    std::unique_ptr<AscDevKit::Stream> stream_ptr;
    void* device_input_ptr = nullptr;
    void* device_output_ptr = nullptr;

    try {
        // 1. 初始化 AI 处理器设备
        status = AscDevKit::InitDevice(target_device_id);
        if (status != AscDevKit::OK) throw std::runtime_error("设备初始化失败");

        // 2. 创建一个设备上下文
        status = AscDevKit::CreateContext(target_device_id, context_ptr);
        if (status != AscDevKit::OK || !context_ptr) throw std::runtime_error("创建上下文失败");

        // 3. 在上下文中创建一个流
        status = AscDevKit::CreateStream(*context_ptr, stream_ptr);
        if (status != AscDevKit::OK || !stream_ptr) throw std::runtime_error("创建流失败");

        // 4. 准备主机端数据
        size_t data_size = 1024 * 1024 * 4; // 4MB float32数据
        std::vector<float> host_input_data(data_size / sizeof(float));
        // 填充一些概念性数据
        for (size_t i = 0; i < host_input_data.size(); ++i) {
            host_input_data[i] = static_cast<float>(i);
        }
        std::vector<float> host_output_data(data_size / sizeof(float), 0.0f); // 用于接收结果

        // 5. 在设备上分配内存
        status = AscDevKit::MallocDeviceMemory(&device_input_ptr, data_size);
        if (status != AscDevKit::OK) throw std::runtime_error("设备输入内存分配失败");

        status = AscDevKit::MallocDeviceMemory(&device_output_ptr, data_size);
        if (status != AscDevKit::OK) throw std::runtime_error("设备输出内存分配失败");

        // 6. 异步将主机数据拷贝到设备
        status = AscDevKit::MemcpyHostToDeviceAsync(
            device_input_ptr, host_input_data.data(), data_size, *stream_ptr);
        if (status != AscDevKit::OK) throw std::runtime_error("Host到Device拷贝失败");

        // 7. 概念性地：启动一个 Kernel 计算任务 (这里用一个异步拷贝模拟)
        // 在实际中，这里会调用 AscDevKit::LaunchKernel 等接口
        std::cout << "[AscDevKit] 概念性：在流 " << stream_ptr->handle << " 上启动一个 Kernel 任务 (模拟为拷贝)..." << std::endl;
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(50));
        // 假设 Kernel 只是把输入拷贝到输出
        status = AscDevKit::MemcpyDeviceToHostAsync(
             host_output_data.data(), device_input_ptr, data_size, *stream_ptr); // 模拟 Kernel 结果回传
        if (status != AscDevKit::OK) throw std::runtime_error("Device内部 Kernel模拟拷贝失败");


        // 8. 异步将设备计算结果拷贝回主机
        // 实际中这里是获取 Kernel 的输出
        status = AscDevKit::MemcpyDeviceToHostAsync(
            host_output_data.data(), device_output_ptr, data_size, *stream_ptr);
        if (status != AscDevKit::OK) throw std::runtime_error("Device到Host拷贝失败");

        // 9. 同步流，确保所有任务完成
        status = AscDevKit::StreamSynchronize(*stream_ptr);
        if (status != AscDevKit::OK) throw std::runtime_error("流同步失败");

        std::cout << "\n所有操作概念性完成。主机输出数据示例 (前5个):" << std::endl;
        for (int i = 0; i < 5; ++i) {
            std::cout << host_output_data[i] << " ";
        }
        std::cout << std::endl;

    } catch (const std::runtime_error& e) {
        std::cerr << "程序遇到错误: " << e.what() << std::endl;
    }

    // 10. 清理资源 (智能指针会在作用域结束时自动调用析构函数，但这里为了演示显式调用)
    std::cout << "\n--- 清理 AscDevKit 资源 ---" << std::endl;
    AscDevKit::FreeDeviceMemory(device_input_ptr);
    AscDevKit::FreeDeviceMemory(device_output_ptr);
    AscDevKit::DestroyStream(stream_ptr);
    AscDevKit::DestroyContext(context_ptr);
    // AscDevKit::UninitDevice(target_device_id); // 概念性反初始化

    std::cout << "--- 概念性 asc-devkit API 演示结束 ---" << std::endl;

    return 0;
}