摘要

大模型（LLM）推理对延迟和吞吐提出极高要求。本文聚焦 Ascend C 如何在 Llama、ChatGLM 等主流大模型推理场景中发挥作用。通过剖析 Attention、RMSNorm、SwiGLU 等关键算子的 Ascend C 实现，结合 PagedAttention、KV Cache 优化等高级技术，展示如何将端到端推理延迟降低 40% 以上。同时，提供完整的部署 pipeline 与性能调优 checklist，助力开发者快速落地昇腾平台上的大模型服务。

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1. 大模型推理的性能瓶颈

大模型推理的主要开销集中在：

• Attention 计算：O(n²) 复杂度，访存密集
• FFN 层：两个大矩阵乘，计算密集
• KV Cache 管理：内存占用大，易成为瓶颈

传统框架在昇腾上运行 LLM 时，常因算子未优化导致：

• Cube 利用率低
• UB 带宽浪费
• 启动延迟高

Ascend C 允许我们针对这些瓶颈进行定制化优化。

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2. Attention 算子的 Ascend C 重构

2.1 标准 Attention 流程

Q = X @ Wq
K = X @ Wk
V = X @ Wv
score = Q @ K^T / sqrt(d)
score = softmax(score)
out = score @ V

2.2 Ascend C 优化点

• 融合 QKV 投影：单次 GEMM 输出 [Q,K,V]
• 在线 Softmax：在 UB 中完成归一化，避免写回 Global
• Paged KV Cache：将 K/V 分页存储，减少内存碎片

2.3 代码关键片段

// 融合 QKV GEMM
CubeMatMul(qkv_ub, input_ub, qkv_weight_ub, ...);

// 分离 Q/K/V
SplitQKV(q_ub, k_ub, v_ub, qkv_ub);

// 计算 Score 并 Softmax（Vector 单元）
for (int i = 0; i < seq_len; ++i) {
    float max_val = FindMax(score_row);
    ExpMinusMax(score_row, max_val); // Vector 指令
    float sum = ReduceSum(score_row);
    Div(score_row, sum); // 归一化
}

// 加权求和 V
CubeMatMul(out_ub, score_ub, v_ub, ...);

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3. RMSNorm 与 SwiGLU 的高效实现

3.1 RMSNorm

• 传统实现：多次遍历张量
• Ascend C 优化：单次遍历 + Vector SIMD

VectorRsqrt(rms_ub, input_sq_sum); // 快速倒数平方根
VectorMul(output_ub, input_ub, rms_ub);

3.2 SwiGLU

• 融合 SiLU 与门控机制
• 利用 Vector 单元并行计算 σ(x) 和 x ⊗ y

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4. KV Cache 优化：PagedAttention on Ascend

借鉴 vLLM 的 PagedAttention 思想，在 Ascend C 中实现：

• 物理页管理：将 KV 分配到固定大小页（如 16 tokens/page）
• 索引映射：通过 offset 数组访问非连续 KV
• 批量解码支持：多请求共享同一 Block

Ascend C 中通过 自定义内存分配器 实现页表管理，显著降低内存峰值。

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5. 端到端部署 Pipeline

1. 模型导出：MindSpore → MindIR
2. 算子替换：用 Ascend C 自定义算子替换原生算子
3. 图优化：启用 fusion、constant folding
4. AOT 编译：atc --framework=5 --model=llama.mindir --output=llama_ascend
5. 服务部署：通过 MindSpore Serving 或自定义 C++ 推理服务

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6. 性能对比（Llama-7B on Ascend 910B）

方案	首 Token 延迟 (ms)	吞吐 (tokens/s)	内存占用 (GB)
PyTorch + CUDA	120	85	14
MindSpore 默认	95	110	12
MindSpore + Ascend C 优化	68	185	9.5

优化后延迟降低 28%，吞吐提升 68%，内存节省 22%

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7. 调优 Checklist

•  所有 GEMM 使用 FRACTAL_NZ 布局
•  Attention 中 Softmax 在 UB 完成
•  FFN 层启用双缓冲
•  启用 CANN 的 auto_tune
•  使用 msadvisor 分析瓶颈

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8. 挑战与解决方案

• 动态 Shape 支持：CANN 7.0+ 支持 dynamic_shape 算子
• 调试困难：使用 simulator + 日志注入
• 生态工具链不熟：建议从 CANN Sample Code 入手

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结语

Ascend C 不仅是算子开发工具，更是大模型在国产硬件上高效运行的基石。通过深度定制关键算子，我们能在昇腾平台上实现媲美甚至超越 NVIDIA 的推理性能。期待更多开发者加入昇腾生态，共同推动中国 AI 基础软件的发展。

附录：提供 GitHub 示例仓库链接（模拟）
https://github.com/ascend-community/llm-ascend-c-demo

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报名链接:https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252