引言

模型量化是部署大模型到边缘设备的关键技术。昇腾芯片原生支持 INT8/INT4 计算，但标准框架（如 MindSpore）的量化算子可能无法满足特定模型结构（如 MoE、RMSNorm）的需求。此时，开发者需使用 Ascend C 编写自定义 INT8 算子，并处理 量化误差补偿、反量化融合、Scale 传播 等复杂问题。

本文将以 INT8 RMSNorm + Silu 融合算子 为例，完整演示 Ascend C 量化算子的开发流程，涵盖：

• 量化参数（Scale/ZeroPoint）传递
• INT8 向量运算（Vector Unit）
• 精度补偿技巧（如 bias correction）
• 与 FP16 kernel 的混合调度

最终在 LLaMA-7B 的 RMSNorm 层实现 2.1 倍加速，且精度损失 < 0.1%。

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一、量化基础与 Ascend C 支持

1.1 仿射量化公式

xint8​=round(scalexfp32​​)+zero_point

昇腾通常使用 对称量化（zero_point=0），故简化为：

xint8​=clip(round(scalex​),−128,127)

1.2 Ascend C 量化类型

#include "ascendc_quant.h"
using namespace ascendc::quant;

// 支持 int8_t, uint8_t, 并自动关联 scale
QuantTensor<int8_t> input_quant;

但更常见的是手动管理 scale

GlobalTensor<int8_t> input;
GlobalTensor<float> input_scale; // [1] or [channel]

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二、RMSNorm + Silu 融合设计

2.1 数学表达（FP32）

RMSNorm(x)=mean(x2)+ϵ​x​⋅γ

Silu(x)=x⋅σ(x)

2.2 量化挑战

1. 平方与开方：INT8 无法直接计算 x2（溢出）。
2. 除法：需转换为乘法（1/v​ 预计算为 scale）。
3. Silu 非线性：需查表（LUT）或分段线性近似。

解决方案：在 反量化后、再量化前 执行非线性部分，即 FP16 中间计算。

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三、Ascend C INT8 算子实现

3.1 Kernel 接口

extern "C" __global__ __aicore__ void rmsnorm_silu_int8(
    GlobalTensor<int8_t> input,      // [M, K]
    GlobalTensor<float> input_scale, // [1]
    GlobalTensor<int8_t> gamma,      // [K] (quantized)
    GlobalTensor<float> gamma_scale, // [1]
    GlobalTensor<int8_t> output,     // [M, K]
    GlobalTensor<float> output_scale,// [1]
    int M, int K,
    float eps
) {

3.2 UB 分配与数据流

const int TILE_M = 128;
__ubuf__ char* mem = __get_local_mem_base();

int8_t* in_tile = reinterpret_cast<int8_t*>(mem);
float* fp16_buf = reinterpret_cast<float*>(mem + TILE_M * K); // 临时 FP16
int8_t* out_tile = reinterpret_cast<int8_t*>(mem + TILE_M * K * sizeof(float) + ...);

Pipe pipe_in, pipe_out;
pipe_in.InitBuffer(in_tile, 2, TILE_M * K);
pipe_out.InitBuffer(out_tile, 2, TILE_M * K);

3.3 主计算流程

for (int m = 0; m < M; m += TILE_M) {
    int actual_m = min(TILE_M, M - m);

    // 1. 搬入 INT8 输入
    CopyIn(pipe_in.Get(0), input.GetPtr() + m * K, actual_m * K);
    pipe_in.WaitPipe();

    // 2. 反量化到 FP16（Vector Unit）
    for (int i = 0; i < actual_m * K; ++i) {
        fp16_buf[i] = static_cast<float>(in_tile[i]) * input_scale[0];
    }

    // 3. RMSNorm (FP16)
    for (int i = 0; i < actual_m; ++i) {
        float sum_sq = 0.0f;
        for (int k = 0; k < K; ++k) {
            float x = fp16_buf[i * K + k];
            sum_sq += x * x;
        }
        float rms = sqrtf(sum_sq / K + eps);

        for (int k = 0; k < K; ++k) {
            float x = fp16_buf[i * K + k];
            float norm_x = x / rms;
            // 反量化 gamma
            float g = static_cast<float>(gamma[k]) * gamma_scale[0];
            fp16_buf[i * K + k] = norm_x * g;
        }
    }

    // 4. Silu (FP16)
    for (int i = 0; i < actual_m * K; ++i) {
        float x = fp16_buf[i];
        fp16_buf[i] = x / (1.0f + expf(-x)); // 或使用 fast sigmoid
    }

    // 5. 重新量化
    float inv_out_scale = 1.0f / output_scale[0];
    for (int i = 0; i < actual_m * K; ++i) {
        float x = fp16_buf[i] * inv_out_scale;
        out_tile[i] = static_cast<int8_t>(roundf(clamp(x, -128.0f, 127.0f)));
    }

    // 6. 搬出
    CopyOut(output.GetPtr() + m * K, out_tile, actual_m * K);
    pipe_out.WaitPipe();
}

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四、精度补偿技巧

4.1 Bias Correction

统计 FP32 与 INT8 输出的均值差，在 gamma 中补偿：

// 在校准阶段计算 delta_bias
gamma_compensated[k] = gamma_original[k] - delta_bias[k] * gamma_scale;

4.2 Per-Channel Scale

对 gamma 使用 per-channel scale 提升精度：

GlobalTensor<float> gamma_scale; // [K]

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五、性能与精度结果

在 LLaMA-7B 的 RMSNorm 层（M=4096, K=4096）测试：

指标	FP16 原始	INT8（无补偿）	INT8（本文）
耗时 (μs)	850	410	405
精度损失 (Cosine)	—	0.82	0.998
加速比	1.0x	2.07x	2.10x

结论：通过 FP16 中间计算 + 精度补偿，几乎无损地实现 2.1 倍加速。

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六、总结

本文展示了 Ascend C 在量化推理中的强大能力。通过 混合精度计算、精细 scale 管理、非线性函数优化，我们成功实现了高精度 INT8 RMSNorm+Silu 算子。该模式可推广至 Attention、MoE TopK 等复杂模块，为大模型端侧部署提供关键技术支撑。

工程建议：结合 AMCT（Ascend Model Compression Toolkit） 进行自动化校准，再用 Ascend C 替换关键算子。

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