做网站代刷能赚多少钱,有关建筑网站建设方案案例,正规的计算机培训机构,东莞整站优化排名训练营简介 2025年昇腾CANN训练营第二季#xff0c;基于CANN开源开放全场景#xff0c;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#xff0c;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#xff0c;即可领取精美证书#xff0c;完成…训练营简介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#cann-camp-2502-intro摘要在 AI 芯片的性能公式中计算是廉价的搬运是昂贵的。昇腾 910B 的算力高达数百 TFLOPS但 HBM 带宽却相对有限。如果让 AI Core 频繁地从 HBM 读取中间结果性能将呈断崖式下跌。本文将深入解析UB FusionUB 融合机制探讨如何通过 Ascend C 将多个小算子“捏”成一个大算子实现“一次搬运多次计算”的极致性能。前言AI Core 的“进食焦虑”我们可以把AI Core想象成一个每秒能吃掉 100 个馒头的大胃王高算力而HBMGlobal Memory是远在 10 公里外的粮仓。MTE搬运引擎是负责送餐的快递员。在非融合模式下比如 PyTorch 默认模式算C A B快递员把 A、B 搬来大胃王吃完快递员把结果 C 送回粮仓。算D ReLU(C)快递员再去粮仓把 C 搬回来大胃王吃完把 D 送回粮仓。你会发现大胃王大部分时间都在等快递。中间结果C明明刚算出来还在嘴边UB为什么要吐出来送回粮仓等会儿再搬回来算子融合Operator Fusion的核心就是让结果C留在UBUnified Buffer里接着算ReLU最后只把D送回粮仓。一、 核心图解UB——达芬奇架构的“熔炉”在 Da Vinci 架构中UB (Unified Buffer)不仅仅是缓存它是所有 Vector 计算指令的唯一操作数来源。这使得它成为了天然的算子融合场所。Standard Pipeline:GM - UB - ALU - UB - GM(反复多次)Fused Pipeline:GM - UB - ALU - UB - ALU - UB - ... - GM(IO 只有一进一出)通过融合我们将 $N$ 次读写降低为 $1$ 次读写带宽利用率提升 $N$ 倍。二、 实战Ascend C 中的融合范式在 Ascend C 中实现融合本质上就是在一个 Kernel 函数里连续调用多个 Compute API而不进行额外的CopyOut和CopyIn。2.1 范式一Vector 链式融合 (Elewise Elewise)这是最常见、最简单的融合。例如Sigmoid 1 / (1 Exp(-x))。错误写法伪融合 分别调用Exp Kernel、Add Kernel、Div Kernel。这依然是多次启动。正确写法真融合// 假设 xLocal 已经在 UB 中 // 1. Exp Exp(tmpLocal, xLocal, tileLen); // 2. Add (利用 Muls 实现 1) Adds(tmpLocal, tmpLocal, 1.0h, tileLen); // 3. Reciprocal (求倒数) // 此时 tmpLocal 还在 UB 里直接复用 Div(yLocal, onesLocal, tmpLocal, tileLen); // 最后才 CopyOut yLocal深度思考这种融合的瓶颈在哪里 在于UB 容量。如果算子链太长中间变量太多可能会导致 UB 放不下Register Spilling被迫切分更小的 Tile反而降低并行度。2.2 范式二Cube Vector 异构融合 (MatMul Bias ReLU)这是昇腾架构的杀手锏。Cube 算完的结果L0C可以直接搬到 UB这就给了 Vector 介入的机会。// 定义 Matmul 对象 MatmulObj mm; mm.SetTensorA(gm_a); mm.SetTensorB(gm_b); // 迭代计算 while (mm.Iterate()) { // 1. 获取 Cube 计算结果到 UB // 此时数据从 L0C - UB格式通常为 Fractal NZ mm.GetTensorC(ub_c); // 2. Vector 介入加 Bias // 注意Vector 计算通常需要 ND 格式或者支持特定格式的加法 // Ascend C 提供了专门的 Axpy 接口或支持 NZ 格式的 Add Add(ub_c, ub_c, ub_bias, ...); // 3. Vector 介入ReLU 激活 Relu(ub_c, ub_c, ...); // 4. Vector 介入量化 (Quantization) // float16 - int8节省带宽 Cast(ub_quant, ub_c, RoundMode::CAST_ROUND, ...); // 5. 最后再一次性搬回 GM DataCopy(gm_result, ub_quant, ...); }这种模式将Compute-BoundCube 密集计算和Memory-BoundVector 激活/量化完美结合掩盖了 Vector 的开销。三、 进阶Scope Memory 的复用艺术在复杂的融合算子中比如 FlashAttention 或 RMSNorm我们需要在 UB 中存放很多临时变量Temp Buffer。 如果每个变量都AllocTensorUB 很快就炸了。Ascend C 优化技巧内存复用Memory Reuse由于 TQue 是基于 Pool 管理的我们可以利用生命周期互斥的特性。{ LocalTensor t1 que1.AllocTensor(); Exp(t1, ...); // t1 使用完毕不再需要 que1.FreeTensor(t1); } { // 此时申请 t2系统会自动复用刚才 t1 占用的物理内存地址 LocalTensor t2 que1.AllocTensor(); Log(t2, ...); }通过控制作用域Scope或手动 Free我们可以在有限的 256KB UB 里跑出极其复杂的算法逻辑。四、 挑战指令并行的破坏融合虽然好但也有副作用。 在“非融合”模式下Cube 算 MatMul 时Vector 可能在算另一个算子的 ReLU这是Task-Level Parallelism。 一旦融合到一个 Kernel 里如果没有精细的流水线编排如 Double Buffer很容易变成Cube 算 - Vector 算 - Cube 算。解决方案 依然是Ping-Pong。 当 Blocki在 Vector 进行 ReLU 时Blocki1应该已经在 Cube 里进行 MatMul 了。这需要极高超的代码编排能力参考第 10 期双缓冲文章。五、 总结算子融合是 Ascend C 开发从“入门”到“精通”的必修课。少搬运每一次DataCopy都是在向性能妥协。多驻留让数据尽可能久地停留在 UB 甚至 L0 寄存器中。看整体不要只盯着某一步计算要从整个子图Subgraph的视角审视数据流向。当你能够看着一个复杂的 Transformer Block脑海中自动将其拆解为MatMulBiasSwish和AddLayerNorm两个超级融合算子时你就掌握了达芬奇架构的性能密码。本文基于昇腾 CANN 8.0 架构特性编写。