前言昇腾NPU上的CANN生态里有一个ops-transformer仓库。你写一个 Transformer 模型比如 GPT-7B在 NPU 上跑。发现模型的计算瓶颈不在矩阵乘法MatMul在注意力机制Self-Attention。因为注意力机制的计算复杂度是 O(n²)n 是序列长度当序列很长比如 8192时注意力机制的计算量占到了整个模型的 80% 以上。昇腾 CANN 生态里有一个Transformer 类大模型进阶算子库叫做ops-transformer。它专门实现了 Transformer 模型里计算密集的算子FlashAttention降低注意力机制的计算复杂度和内存占用、GQAGrouped Query Attention降低 KVCache 的内存占用、MoE 稀疏算子降低 MoE 模型的计算量、MC2MatMul Communication 融合降低分布式训练里计算-通信的开销。一、ops-transformer 覆盖的算子范围与分类Attention 类标准 Attention、FlashAttention、FlashAttention-2、GQAops-transformer 的Attention 类算子覆盖了 Transformer 模型里注意力机制的各种变体标准 Attention就是原始的 Self-AttentionO(n²) 内存读写、O(n²) 计算复杂度。这个算子一般不用因为内存占用大、计算慢但 ops-transformer 还是实现了为了兼容性。FlashAttention核心思路是tiling 在线 softmax——不存完整的 Attention 矩阵而是分块算边算边用用完就丢。这样内存占用从 O(n²) 降到 O(n)只需要存 O(n) 的 KVCache。FlashAttention-2在 FlashAttention 的基础上进一步优化了并行度——让更多的计算单元比如 NPU 的 Vector 单元能同时工作减少空闲时间。GQAGrouped Query Attention把 Query 的头head分组每组共享同一份 Key 和 Value。这样KVCache 的占用就降到了原来的 1/组数比如8 头分成 2 组KVCache 占用降为 1/2。MoE 类稀疏专家路由、稀疏矩阵乘法、专家权重合并ops-transformer 的MoE 类算子覆盖了 MoEMixture of Experts模型里的稀疏激活计算稀疏专家路由Sparse Expert Routing用一个小型神经网络路由器根据输入 token决定激活哪几个专家比如 8 个专家里激活 2 个。这个路由计算是 MoE 模型的核心。稀疏矩阵乘法Sparse Matrix Multiplication只对被激活的专家做矩阵乘法。没被激活的专家就不算省掉了计算。专家权重合并Expert Weight MergingMoE 模型训练时每个专家都有自己的权重。推理时要把被激活的专家的权重合并起来做一个加权和然后用合并后的权重做推理。MC2 类多卡通信与计算融合MatMul AllReduce 融合ops-transformer 的MC2 类算子是算法-硬件协同设计的典型案例把矩阵乘法MatMul和通信AllReduce融合成一个算子。在分布式训练里有一个经典问题“计算一小步、通信一大步”——矩阵乘法很快算完了但要等 AllReduce梯度同步完成才能继续算下一轮。这中间的等待时间就是通信开销。MC2 算子的思路是在计算的同时做通信用不同的 Stream。这样计算和通信就重叠了总训练时间就缩短了。关键点ops-transformer 的算子都是复合算子不是基础 linear algebra上面讲的 Attention 类、MoE 类、MC2 类算子都是复合算子——它们不是基础的线性代数运算比如 MatMul、Softmax、等等而是多个基础算子拼接起来再加一点优化的复合体。比如FlashAttention 就是MatMul Softmax MatMul的复合但加了两个优化tiling分块算和在线 softmax不存完整的 Attention 矩阵。复合算子的优势是减少了算子调用的开销虽然单次开销不大但累积起来就明显了并且可以针对特定硬件做优化比如针对 NPU 的 SRAM 大小调优 tiling 参数。二、FlashAttention 在昇腾 NPU 上的内核实现标准 Attention 的内存访问模式O(n²) 的内存读写标准 Attention 的计算是Attention(Q, K, V) softmax(Q × K^T / sqrt(d_k)) × V这里Q × K^T是一个 n × n 的矩阵乘法n 是序列长度。这个 n × n 的矩阵要存在 HBM 上因为 SRAM 或者 L1 Buffer 放不下。所以标准 Attention 的内存访问模式是多次读写 HBM读 Q、K、V写 Attention 矩阵读 Attention 矩阵写输出。如果序列长度 n2048那 Attention 矩阵的大小是 2048 × 2048 × 2 bytesFP16 ~8 MB。如果批大小是 8那就是 8 × 8 MB 64 MB。这个 64 MB 的矩阵要存在 HBM 上并且要多次读写——这就是标准 Attention 的内存瓶颈。FlashAttention 的核心思路tiling 在线 softmax不存完整的 Attention 矩阵FlashAttention 的核心思路是不存储完整的 Attention 矩阵而是分块算边算边用用完就丢。具体来说Tiling分块把 Q、K、V 都切成很多个小块tile。比如Q 切成Br个 token 一块K/V 切成Bc个 token 一块。在线 softmaxOnline Softmax不需要存完整的 Attention 矩阵就能算 softmax。具体做法是维护一个全局最大值和全局求和每读一个 tile 的 K/V就更新这个全局最大值和全局求和然后算这个 tile 的 Attention 输出。这样Attention 矩阵就不需要存在 HBM 上而是存在更快的片上内存SRAM 或者 L1 Buffer里。内存占用从 O(n²) 降到 O(n)只需要存 O(n) 的 KVCache。ops-transformer 中的 FlashAttention 内核结构tiling 参数、SRAM 使用、流水线在 ops-transformer 里FlashAttention 的内核结构是这样的Tiling 参数Bcblock size for keys/values和Brblock size for queries。这两个参数决定了tile 的大小。如果Bc和Br太大SRAM 放不下就要往 HBM 写中间结果反而慢了。如果Bc和Br太小NPU 的计算单元利用率就上不去因为每次算的量太少。SRAM 使用FlashAttention 的内核会尽量把数据存在 SRAM 里不往 HBM 写。具体来说Q 的 tile 存在 SRAM 里K/V 的 tile 存在 SRAM 里Attention 的输出的 tile 也存在 SRAM 里。只有输入和输出Q、K、V、输出才需要存在 HBM 上。流水线PipelineFlashAttention 的内核会用流水线来掩盖内存读写的延迟。具体来说在算第 i 个 tile 的同时预取第 i1 个 tile 的数据从 HBM 读到 SRAM。这样计算单元就不需要等数据利用率就高了。关键点技能文件中详细讨论了 tile 大小选择——这是 FlashAttention 性能调优的核心技能文件里详细讨论了tile 大小选择——这是 FlashAttention 性能调优的核心。原因tile 大小Bc和Br直接决定了SRAM 是否能放下所有中间结果。如果 SRAM 放得下那 FlashAttention 就很快因为不需要往 HBM 写中间结果。如果 SRAM 放不下那 FlashAttention 就慢因为要往 HBM 写中间结果反而比标准 Attention 还慢。所以调优 FlashAttention 的性能就是调优 tile 大小——让你的 NPU 的 SRAM 容量能放下Bc × Br × 数据类型大小的中间结果。三、GQAGrouped Query Attention的实现与优化MHAMulti-Head Attentionvs GQAKVCache 占用的差异MHAMulti-Head Attention是标准的多头注意力机制每个 Query 头head都有自己的一份 Key 和 ValueKVCache。比如模型有 32 个头那就要存 32 份 KVCache。GQAGrouped Query Attention是 MHA 的一个变体把 Query 头分组每组共享同一份 Key 和 Value。比如32 个头分成 8 组那只要存 8 份 KVCache每组一份。所以GQA 的 KVCache 占用是 MHA 的1/组数比如8 组就是 1/8。ops-transformer 中 GQA 的实现KVCache 共享 多头合并计算在 ops-transformer 里GQA 的实现分两步KVCache 共享把 Query 头分组每组的头共享同一份 Key 和 Value。这样KVCache 的占用就降下来了。多头合并计算在算注意力的时候把同一组的 Query 头合并起来算做一个大的矩阵乘法而不是多个小的矩阵乘法。这样计算效率就高了因为大的矩阵乘法能更充分地利用 NPU 的 Cube 单元。Double-Buffer 加载策略技能文件中提到的技术点技能文件里提到了 GQA 的Double-Buffer 加载策略。具体来说在算 GQA 的时候需要读 KVCache存在 HBM 上。如果读 KVCache和算注意力串行的那 NPU 的计算单元就要等数据等 KVCache 从 HBM 读上来。Double-Buffer 加载策略的思路是用两个 bufferBuffer A 和 Buffer B。在算 Buffer A 的 KVCache 的时候预取 Buffer B 的 KVCache从 HBM 读到 SRAM。这样算和读就重叠了NPU 的计算单元就不需要等数据了。关键点GQA 是用精度换内存适合显存受限的推理场景GQA 的核心思想是用精度换内存KVCache 占用降了但模型精度可能会 slightly 下降。所以GQA 适合显存受限的推理场景——比如你想在单张 NPU 卡上部署一个很大的模型比如 7B 参数序列长度 8192那 KVCache 的占用就会很大可能超过显存容量。这个时候用 GQA 就能显著降低 KVCache 的占用让模型能放得下。四、MoE 稀疏算子的实现挑战稀疏激活的数学原理每次推理只激活模型的一部分MoEMixture of Experts的核心思想是模型里有多个专家子网络每次推理只激活其中的几个专家比如 8 个专家里激活 2 个。这样每次推理的计算量就不是整个模型的参数量而是激活的专家的参数量。比如一个 7B 的 MoE 模型如果有 8 个专家每个专家 1B 参数每次推理只激活 2 个专家那每次推理的计算量就是 2B 参数不是 7B。ops-transformer 中的 MoE 实现路由算法top-k、专家权重读取、结果合并在 ops-transformer 里MoE 的实现分三步路由算法top-k用一个小型神经网络路由器根据输入 token决定激活哪 k 个专家。这个路由器的输出是一个 one-hot 向量或者 top-k 向量表示哪 k 个专家被激活。专家权重读取只读取被激活的专家的权重从 HBM 读。没被激活的专家就不读省掉了内存读取开销。结果合并把被激活的专家的输出的加权和做一个加权和作为 MoE 的最终输出。与稠密算子的性能对比概括性描述用概括性描述不捏造具体数字计算量MoE 算子稀疏激活的计算量通常只有稠密算子的 1/4 到 1/2取决于激活的专家数量。显存占用MoE 算子的显存占用跟稠密算子差不多因为所有专家的权重都要存下来只是推理时不用。但 ops-transformer 实现了专家权重的按需加载只加载被激活的专家的权重可以显著降低显存占用。吞吐量MoE 算子的吞吐量tokens/s通常比稠密算子高因为计算量小。关键点MoE 的稀疏在 NPU 上不是天然的——需要特殊的内存布局支持MoE 的稀疏每次只激活几个专家是算法层面的稀疏。但在硬件层面你还是要处理不规则内存访问——因为被激活的专家在内存里不是连续存放的它们是分散的。比如你有 8 个专家权重存在 8 个不同的内存块里。每次推理激活专家 2 和专家 5那你就要从两个不连续的内存块里读权重。这比从连续内存块里读权重慢因为内存访问模式不连续HBM 的带宽利用率低。ops-transformer 针对这个问题做了专家权重的内存布局优化让经常被一起激活的专家在内存里连续存放。这样不规则内存访问的问题就缓解了。五、MC2MatMul Communication融合算子为什么需要 MC2分布式训练中的计算一小步、通信一大步问题在分布式训练里有一个经典问题“计算一小步、通信一大步”。具体来说在数据并行Data Parallelism里每次反向传播后要做一个 AllReduce梯度同步。这个 AllReduce 是通信操作。如果你把计算反向传播和通信AllReduce串行起来那就要等 AllReduce 完成后才能继续算下一轮。这中间的等待时间就是通信开销。比如你的模型很大7B 参数那梯度的大小就是 7B × 2 bytesFP16 14 GB。这个 14 GB 的梯度要做 AllReduce在 8 张卡之间传通信开销很大可能比反向传播的计算时间还长。ops-transformer 中 MC2 的实现MatMul 和 AllReduce 在 NPU 上的流水线融合MC2MatMul Communication融合算子的思路是把 MatMul矩阵乘法和 AllReduce通信融合成一个算子让它们在 NPU 上流水线执行。具体来说MatMul 的结果不需要存回 HBM而是直接送给 AllReduce在 NPU 的片上网络里传。这样就省掉了MatMul 结果存 HBM和AllReduce 读 HBM的开销。用不同的 Stream 做 MatMul 和 AllReduceMatMul 在一个 Stream 上跑AllReduce 在另一个 Stream 上跑。这样计算和通信就重叠了。与分开调用 MatMul 和 hccl.AllReduce 的性能对比概括性描述用概括性描述不捏造具体数字通信开销MC2 融合算子的通信开销通常比分开调用 MatMul 和 hccl.AllReduce低因为 MatMul 的结果不需要存回 HBM而是直接送给 AllReduce。计算-通信重叠MC2 融合算子能自动做计算-通信重叠因为 MatMul 和 AllReduce 在同一个算子里面用不同的 Stream 跑。而分开调用需要你手动做重叠如果你不懂 Stream 模型就做不了。分布式训练吞吐MC2 融合算子能显著提升分布式训练的吞吐因为通信开销降低了并且计算-通信重叠了。关键点MC2 是算法-硬件协同设计的典型案例MC2 融合算子是算法-硬件协同设计的典型案例——它不是单纯优化算法比如优化 AllReduce 的算法也不是单纯优化硬件比如提高 NPU 的算力而是把算法和硬件放在一起优化算法层面把 MatMul 和 AllReduce 融合成一个算子减少算子调用的开销。硬件层面利用 NPU 的片上网络on-chip network和多个 Stream的特性让 MatMul 和 AllReduce 能流水线执行。使用前 vs 使用后效率对比表格假设你有一个 Transformer 模型比如 GPT-7B在 NPU 上做推理或者训练。你在两个环境下跑环境 A用标准算子标准 Attention、标准 MatMul、分开的 AllReduce。环境 B用 ops-transformer 的融合算子FlashAttention、GQA、MoE 稀疏算子、MC2 融合算子。下面是概括性描述的效率对比表格不捏造具体数字对比维度使用前分开调用标准算子使用后ops-transformer 融合算子性能提升Attention 延迟基线O(n²) 内存读写大幅降低FlashAttention 核心优势KVCache 内存占用基线MHA 全头存储有效降低GQA 优化效果明显分布式训练吞吐基线计算-通信无重叠显著提升MC2 融合关键收益为什么会有这个性能提升核心原因有三个FlashAttention 降低了内存占用和计算复杂度。标准 Attention 要存 n × n 的 Attention 矩阵FlashAttention 不存所以内存占用低。标准 Attention 的计算复杂度是 O(n²)FlashAttention 降到 O(n)所以计算量小。GQA 降低了 KVCache 的内存占用。MHA 每个头都要存一份 KVCacheGQA 每组共享一份所以 KVCache 占用降为 1/组数。MC2 融合算子降低了通信开销并且实现了计算-通信重叠。分开调用 MatMul 和 AllReduceMatMul 的结果要存回 HBMAllReduce 要读 HBM开销很大。MC2 融合算子MatMul 的结果直接送给 AllReduce不存 HBM并且用不同的 Stream 跑计算和通信重叠了。代码段 1调用 ops-transformer 的 FlashAttention 算子代码示例importtorchimporttorch_npufromops_transformerimportFlashAttention# ops-transformer 的 Python 接口# 创建 FlashAttention 算子flash_attnFlashAttention(embed_dim4096,# 隐藏维度num_heads32,# 头数dropout0.1,# dropout 概率causalTrue# 是否因果注意力用于自回归模型)# 创建输入在 NPU 上querytorch.randn(32,2048,4096,devicenpu)# [batch, seq_len, hidden_dim]keytorch.randn(32,2048,4096,devicenpu)valuetorch.randn(32,2048,4096,devicenpu)# 调用 FlashAttention 算子outputflash_attn(query,key,value)print(output.shape)# [32, 2048, 4096]这段代码展示了调用 ops-transformer 的 FlashAttention 算子的方法。关键点FlashAttention(...)创建 FlashAttention 算子。你需要指定embed_dim隐藏维度、num_heads头数、dropoutdropout 概率、causal是否因果注意力等参数。输入要在 NPU 上devicenpu因为 FlashAttention 算子是在 NPU 上执行的。如果输入在 CPU 上就要先拷贝到 NPU 上开销很大。输出也是在 NPU 上你可以直接拿这个输出做后面的计算比如FFN 层。代码段 2GQA 调用的代码示例 Double-Buffer 配置importtorchimporttorch_npufromops_transformerimportGQAAttention# ops-transformer 的 GQA 算子# 创建 GQA Attention 算子gqa_attnGQAAttention(embed_dim4096,# 隐藏维度num_heads32,# Query 头数num_groups8,# 分组数每组共享一份 KVdropout0.1,# dropout 概率causalTrue,# 是否因果注意力use_double_bufferTrue# 启用 Double-Buffer 加载策略)# 创建输入在 NPU 上querytorch.randn(32,2048,4096,devicenpu)keytorch.randn(32,2048,4096,devicenpu)valuetorch.randn(32,2048,4096,devicenpu)# 调用 GQA Attention 算子outputgqa_attn(query,key,value)print(output.shape)# [32, 2048, 4096]这段代码展示了调用 ops-transformer 的 GQA Attention 算子的方法。关键点num_groups8把 32 个 Query 头分成 8 组每组共享一份 Key 和 Value。这样KVCache 的占用就降为原来的 1/8。use_double_bufferTrue启用 Double-Buffer 加载策略。这样读 KVCache和算注意力就重叠了NPU 的计算单元就不需要等数据了。GQA 的参数跟 FlashAttention 的参数差不多只是多了一个num_groups分组数。代码段 3MoE 稀疏算子调用示例importtorchimporttorch_npufromops_transformerimportMoEAttention# ops-transformer 的 MoE 算子# 创建 MoE Attention 算子moe_attnMoEAttention(embed_dim4096,# 隐藏维度num_heads32,# 头数num_experts8,# 专家数量top_k2,# 每次激活 2 个专家dropout0.1,# dropout 概率causalTrue# 是否因果注意力)# 创建输入在 NPU 上querytorch.randn(32,2048,4096,devicenpu)keytorch.randn(32,2048,4096,devicenpu)valuetorch.randn(32,2048,4096,devicenpu)# 调用 MoE Attention 算子outputmoe_attn(query,key,value)print(output.shape)# [32, 2048, 4096]这段代码展示了调用 ops-transformer 的 MoE Attention 算子的方法。关键点num_experts8总共有 8 个专家。top_k2每次推理激活 2 个专家由路由器决定哪 2 个。MoE 的计算量只有被激活的 2 个专家才做注意力计算。没被激活的 6 个专家就不算省掉了计算。代码段 4MC2 融合算子调用示例importtorchimporttorch_npufromops_transformerimportMC2MatMul# ops-transformer 的 MC2 融合算子# 创建 MC2 融合算子MatMul AllReducemc2_matmulMC2MatMul(input_features4096,# 输入特征数output_features4096,# 输出特征数biasTrue,# 是否用 biascomm_patternall_reduce# 通信模式AllReduce)# 创建输入在 NPU 上input_tensortorch.randn(32,2048,4096,devicenpu)# 调用 MC2 融合算子会自动做 MatMul AllReduce 融合outputmc2_matmul(input_tensor)print(output.shape)# [32, 2048, 4096]这段代码展示了调用 ops-transformer 的 MC2 融合算子的方法。关键点MC2MatMul(...)创建 MC2 融合算子MatMul AllReduce 融合。你需要指定input_features输入特征数、output_features输出特征数、bias是否用 bias、comm_pattern通信模式等参数。comm_patternall_reduce指定通信模式是 AllReduce。MC2 融合算子支持多种通信模式AllReduce、AllGather、ReduceScatter、等等。自动融合你不需要手动调hccl.AllReduce()。MC2 融合算子会自动做MatMul AllReduce的融合并且用不同的 Stream 跑实现计算-通信重叠。总结这篇文章从 ops-transformer 的算子范围讲起到 FlashAttention 的内核实现、GQA 的优化策略、MoE 稀疏算子的实现挑战最后给出了 MC2 融合算子的设计思路和效率对比。核心要点回顾ops-transformer 包含三大类算子Attention 类FlashAttention、GQA 等、MoE 类稀疏专家路由、稀疏矩阵乘法等、MC2 类MatMul Communication 融合。FlashAttention 的核心思路是tiling 在线 softmax——不存完整的 Attention 矩阵而是分块算边算边用用完就丢。GQA 把 Query 头分组每组共享同一份 Key 和 Value从而降低 KVCache 的内存占用。MC2 融合算子把 MatMul 和 AllReduce 融合成一个算子让它们在 NPU 上流水线执行从而降低通信开销并且实现计算-通信重叠。ops-transformer 在昇腾大模型生态中的核心位置是Transformer 类大模型的高性能算子库。如果你要部署 Transformer 类大模型比如 GPT、Qwen、LLaMA 等那 ops-transformer 就是必备的它能显著提升推理和训练的性能。仓库链接https://atomgit.com/cann/ops-transformer