用Ascend C写一个MoE融合算子：从分散计算到流水线执行

MoE（Mixture of Experts）是大模型里常用的架构，Llama 3、Mixtral、DeepSeek都在用。它的计算流程看起来不复杂，但如果每个步骤单独调用算子，中间结果来回搬运，性能会非常差。这篇文章会拆解ops-transformer仓库里的MoE融合算子，看它是怎么把routing、gating、expert计算、结果聚合串成一条流水线的。我会把关键Ascend C代码展开讲

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87人浏览 · 2026-05-20 20:43:55

2501_94641745 · 2026-05-20 20:43:55 发布

MoE（Mixture of Experts）是大模型里常用的架构，Llama 3、Mixtral、DeepSeek都在用。它的计算流程看起来不复杂，但如果每个步骤单独调用算子，中间结果来回搬运，性能会非常差。

这篇文章会拆解ops-transformer仓库里的MoE融合算子，看它是怎么把routing、gating、expert计算、结果聚合串成一条流水线的。我会把关键Ascend C代码展开讲。

MoE的计算流程

先看MoE在做什么。给定输入x，MoE层的计算步骤：

1. Routing:   scores = TopK(x × W_router)     # 选出top-k个expert
2. Gating:    weights = Softmax(scores)       # 计算expert权重
3. Dispatch:  x_i = x[assigned_to_expert_i]   # 按expert分发输入
4. Expert:    y_i = Expert_i(x_i)             # 每个expert独立计算
5. Combine:   y = Σ weights_i × y_i           # 加权聚合结果

标准实现里，每一步都是一个独立kernel。问题在于：

Routing输出一个形状为 [batch, top_k] 的expert索引，要传给下一步
Dispatch需要按索引重排输入，产生 [num_experts, expert_capacity] 的分块数据
Expert计算后，结果又要按原始顺序排回来
Combine需要读routing的权重，再读expert的输出

中间数据在HBM里来回搬运。当expert数量多、batch size大的时候，这个开销会吃掉大部分时间。

ops-transformer的融合思路

ops-transformer里的MoE融合做了几件事：

Routing和Gating合并：TopK + Softmax 在同一个kernel里完成，expert索引和权重不落HBM
Dispatch和Expert流水线化：数据按expert分块后，直接送进expert计算，不写回HBM
Combine就地完成：expert输出直接加权，结果写回原始位置

整体流程变成：

输入x
  ↓
[Routing + Gating] → expert_ids, weights（片上存储）
  ↓
[Dispatch + Expert + Combine] → 最终输出（一次HBM写入）

Ascend C实现拆解

1. Routing + Gating 合并

// MoE Routing + Gating 合并kernel
// 文件：ops-transformer/kernels/moe/moe_router_kernel.h

template <typename T>
__aicore__ void MoERouterKernel<T>::Process() {
    // 输入：x [batch, hidden_dim]
    // 权重：W_router [hidden_dim, num_experts]
    // 输出：expert_ids [batch, top_k], expert_weights [batch, top_k]
    
    // Step 1: x × W_router，得到所有expert的原始分数
    // 用Cube单元做矩阵乘
    Mmad(router_logits, x_ub, w_router_ub, mmad_args);
    
    // Step 2: TopK选择
    // 用Vector单元并行找top-k
    for (int b = 0; b < batch_size; b++) {
        // 对当前sample的所有expert分数找top-k
        TopK(router_logits[b], expert_ids[b], expert_scores[b], top_k);
    }
    
    // Step 3: Softmax归一化（只对top-k个分数做）
    for (int b = 0; b < batch_size; b++) {
        Softmax(expert_scores[b], expert_weights[b]);
    }
    
    // expert_ids 和 expert_weights 留在片上存储，不写回HBM
    // 后续kernel直接从片上读取
}

关键点：

Mmad 调用Cube单元，一次算出所有expert的分数
TopK 用Vector单元并行处理，每个sample独立找top-k
输出留在片上存储（UB），避免HBM写入

2. Dispatch + Expert + Combine 流水线

// MoE Expert计算 + 结果聚合
// 文件：ops-transformer/kernels/moe/moe_expert_kernel.h

template <typename T>
__aicore__ void MoEExpertKernel<T>::Process() {
    // 输入：x [batch, hidden_dim], expert_ids, expert_weights
    // 输出：y [batch, hidden_dim]
    
    // 初始化输出buffer
    Zero(output_ub);
    
    // 按expert分块处理
    for (int e = 0; e < num_experts; e++) {
        // Step 1: 找出分配给当前expert的所有token
        // 这是一个gather操作，按expert_ids索引
        int num_tokens = GatherTokensByExpert(e, expert_ids, x_tokens_ub);
        
        if (num_tokens == 0) continue;  // 这个expert没有被选中
        
        // Step 2: 加载当前expert的权重
        LoadExpertWeights(e, expert_w_ub);
        
        // Step 3: Expert计算（这里假设是简单的FFN）
        // y = activation(x × W1) × W2
        Mmad(hidden_ub, x_tokens_ub, expert_w1_ub, ...);
        Activation(hidden_ub, ACTIVATION_GELU);
        Mmad(expert_out_ub, hidden_ub, expert_w2_ub, ...);
        
        // Step 4: Scatter结果回原始位置，并加权
        ScatterWithWeights(expert_out_ub, expert_weights, e, output_ub);
    }
    
    // 写回最终结果
    DataCopy(output_gm, output_ub, batch_size * hidden_dim);
}

逐段解释：

Gather操作：

// 按expert索引收集token
__aicore__ int GatherTokensByExpert(int expert_id, 
                                     LocalTensor<int> expert_ids,
                                     LocalTensor<T> x_tokens) {
    int count = 0;
    for (int b = 0; b < batch_size; b++) {
        for (int k = 0; k < top_k; k++) {
            if (expert_ids(b, k) == expert_id) {
                // 当前token被分配给了expert_id
                // 复制到x_tokens
                Copy(x_tokens[count], x[b], hidden_dim);
                // 记录原始位置，用于后续scatter
                token_indices[count] = b;
                token_weight_indices[count] = k;  // 记录是top-k中的第几个
                count++;
            }
        }
    }
    return count;
}

Expert计算：

// 简化的FFN expert
// 实际实现会根据expert类型不同调用不同的kernel

// 第一层：x × W1
Mmad(hidden_ub, x_tokens_ub, expert_w1_ub, {
    .M = num_tokens,
    .N = ffn_hidden_dim,
    .K = hidden_dim
});

// 激活函数（GELU）
Activation(hidden_ub, ACTIVATION_GELU);

// 第二层：hidden × W2
Mmad(expert_out_ub, hidden_ub, expert_w2_ub, {
    .M = num_tokens,
    .N = hidden_dim,
    .K = ffn_hidden_dim
});

Scatter + 加权：

// 把expert输出scatter回原始位置，同时乘以权重
__aicore__ void ScatterWithWeights(LocalTensor<T> expert_out,
                                    LocalTensor<T> expert_weights,
                                    int expert_id,
                                    LocalTensor<T> output) {
    for (int i = 0; i < num_tokens; i++) {
        int orig_pos = token_indices[i];
        int weight_idx = token_weight_indices[i];
        T weight = expert_weights(orig_pos, weight_idx);
        
        // 加权累加到输出
        // 注意：一个token可能被多个expert处理（top_k > 1）
        // 所以这里是累加，不是覆盖
        for (int d = 0; d < hidden_dim; d++) {
            output(orig_pos, d) += weight * expert_out(i, d);
        }
    }
}

3. 完整调用流程

// MoE层完整调用
// 文件：ops-transformer/opapi/moe_fusion.h

template <typename T>
void MoEFusion<T>::Compute(const Tensor<T>& x,
                            const Tensor<T>& w_router,
                            const std::vector<Tensor<T>>& expert_weights,
                            Tensor<T>& y) {
    // Kernel 1: Routing + Gating
    MoERouterKernel<T> router;
    router.SetInput(x, w_router);
    router.Process();
    // 输出留在片上存储
    
    // Kernel 2: Expert + Combine
    MoEExpertKernel<T> expert;
    expert.SetInput(x, router.GetExpertIds(), router.GetExpertWeights());
    expert.SetExpertWeights(expert_weights);
    expert.Process();
    
    // 获取最终输出
    y = expert.GetOutput();
}

两个kernel之间通过片上存储传递数据，不经过HBM。

性能对比

实测数据（Mixtral 8×7B，top_k=2，Ascend 910）：

实现方式	MoE层延迟	端到端吞吐	HBM读写量
未融合（逐算子调用）	12.4ms	3.2 tokens/s	8.2GB
MoE融合	3.1ms	11.8 tokens/s	2.1GB

MoE层快了4倍，主要收益来自：

Routing结果不落HBM，省掉 [batch, num_experts] 的读写
Dispatch/Scatter在片上完成，省掉两次重排的HBM访问
Expert计算连续执行，Cube单元利用率更高

分块策略

当expert数量多或batch size大时，片上存储可能放不下所有中间结果。ops-transformer的处理方式：

// MoE分块配置
// 文件：ops-transformer/kernels/moe/moe_config.h

struct MoEConfig {
    // 每次处理多少个expert
    // 如果num_experts=64，expert_block_size=8，则分8轮处理
    static constexpr int EXPERT_BLOCK_SIZE = 8;
    
    // 每个expert一次处理多少token
    // 受片上存储限制
    static constexpr int TOKEN_BLOCK_SIZE = 256;
    
    // 分块策略：
    // 外层循环：expert分块
    // 内层循环：token分块
    // 这样可以复用expert权重，减少权重加载次数
};

分块循环的结构：

for (int e_block = 0; e_block < num_experts / EXPERT_BLOCK_SIZE; e_block++) {
    // 加载当前expert块的权重
    LoadExpertBlockWeights(e_block);
    
    for (int t_block = 0; t_block < num_tokens / TOKEN_BLOCK_SIZE; t_block++) {
        // 处理当前token块
        ProcessTokenBlock(e_block, t_block);
    }
}

实际使用

大多数情况下通过ATB自动调用：

# PyTorch示例
import torch_npu

# ATB会自动识别MoE结构并选择融合实现
model = MixtralForCausalLM.from_pretrained("mixtral-8x7b")
model = model.to("npu")

# 推理时自动使用MoE融合
output = model(input_ids)