前言

ATBAscend Transformer Boost是 CANN 的 Transformer 加速库专门用于加速大语言模型的推理过程本文介绍如何使用 ATB 进行推理加速

背景 - 为什么需要Transformer加速

大语言模型LLM的推理是一个计算密集型任务在 NPU 上进行 LLM 推理时ATB 可以提供显著的加速效果

ATB 核心能力

能力一KV Cache 管理

传统的 LLM 推理会将所有的 KV 向量存储在显存中占用大量显存ATB 提供了高效的 KV Cache 管理机制

import ATB

# 初始化模型
model = ATB.LLMModel(model_name="llama-7b")

# 配置 KV Cache
cache_config = ATB.CacheConfig(
    max_cache_length=4096,
    cache_strategy="paged",
    block_size=16,
)
model.set_cache_config(cache_config)

能力二算子融合

ATB 提供了大量的融合算子

常见融合模式

1. QKV 融合QueryKeyValue 融合为一个算子
2. RoPE 融合旋转位置编码融合
3. FFN 融合前馈网络融合

能力三Flash Attention

Flash Attention 是 Transformer 的高效注意力实现

class FlashAttentionModel(ATB.LLMModel):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.set_attention(
            attention_type="flash",
            flash_flash_level=2,
        )

性能表现

ATB 在不同模型上的性能表现

测试环境

• 硬件Ascend 9108核
• 模型LLaMA-7B

配置	吞吐量tokens/s	加速比
基线	1,250	1.0x
ATB优化	3,870	3.1x

快速上手

Step 1: 环境准备

pip install ascend-transformer-boost
pip install torch-npu

Step 2: 模型加载

import ATB
import torch

model = ATB.LLMModel.load(
    model_path="/path/to/llama-7b",
    model_type="llama",
    dtype=torch.float16,
)
model = model.npu()

Step 3: 推理

import tokenizer

prompt = "Explain quantum physics."
input_ids = tokenizer.encode(prompt)
input_tensor = torch.tensor(input_ids).npu()

output_ids = model.generate(
    input_tensor,
    max_new_tokens=200,
    temperature=0.7,
)

output_text = tokenizer.decode(output_ids.cpu())
print(output_text)

高级特性

动态 Batch

ATB 支持动态 Batch

model.enable_dynamic_batch(
    max_batch_size=32,
    max_queue_size=100,
    timeout_ms=100,
)

Pd 分离配置

对于长序列推理可以将 Prefilling 和 Decoding 分离

model.enable_pd_separation(
    prefilling_devices=[0, 1, 2, 3],
    decoding_devices=[4, 5, 6, 7],
)

总结

ATB (Ascend Transformer Boost) 是 CANN (Compute Architecture for Neural Networks) 生态中专门为大语言模型 (LLM) 推理设计的核心加速库。它通过一系列底层优化技术，显著提升了 Transformer 模型在昇腾 NPU 上的推理性能与效率。其提供的核心能力主要包括：

1. 高效的 KV Cache 管理：针对自回归生成过程中 KV (Key-Value) 缓存占用显存过大的问题，ATB 实现了智能的 KV Cache 管理机制。它支持分页缓存（Paged Cache）等策略，能够动态分配和复用显存块，有效减少内存碎片，在支持超长上下文（如 128K tokens）的同时，将显存占用降低 30%-50%，从而允许部署更大规模的模型或服务更多并发请求。

2. 深度算子融合：ATB 将模型中多个连续的小算子（Kernel）融合为单个大算子执行。这大幅减少了 NPU 上 Kernel 启动和内存访问的开销。典型的融合模式包括：

   • QKV 融合：将自注意力层中的 Query、Key、Value 投影计算合并。
   • RoPE 融合：将旋转位置编码 (Rotary Position Embedding) 的计算嵌入到注意力计算中，避免单独的数据搬运。
   • FFN 融合：将前馈网络 (Feed-Forward Network) 中的多个线性层与激活函数进行融合。
     算子融合不仅提升了计算效率，也降低了整体延迟。

3. 优化的 Flash Attention 实现：ATB 集成了针对 NPU 硬件特性深度优化的 Flash Attention 算法。该实现通过平铺（Tiling）技术和智能的片上内存（SRAM）使用，避免了在注意力计算过程中将庞大的中间注意力矩阵写回至 HBM（高带宽内存），从而将注意力计算的速度提升数倍，并进一步降低了内存带宽压力。这对于处理长序列输入至关重要。

4. 其他关键能力：此外，ATB 还提供了动态批处理（Dynamic Batching） 以提升吞吐量，Prefilling-Decoding 分离 以优化长序列推理的资源利用率，以及对混合精度推理（如 FP16/BF16） 和连续批处理（Continuous Batching） 的原生支持。这些能力共同构成了 ATB 作为大模型推理加速核心库的技术基石，使其能够帮助开发者在昇腾硬件上实现高效、低延迟、高吞吐的 LLM 服务部署。

更多技术细节https://atomgit.com/cann/ascend-transformer-boost