一、多 Device 协同核心原理与应用场景

（一）核心原理

昇腾硬件支持多 Device（AI 加速卡）协同计算，通过 PCIe 或 RDMA 高速互联，实现 Device 间数据通信与任务调度。Ascend C 算子多 Device 协同的核心逻辑的是：

• 任务拆分：将大规模计算任务按数据维度（如 Batch、Channel、Feature Map）拆分为多个子任务，分配给不同 Device 并行处理。
• 数据分发：Host 侧将输入数据按拆分规则分发至各 Device 的 Global Memory。
• 协同计算：各 Device 独立执行算子计算，生成局部结果。
• 结果聚合：Host 侧收集各 Device 的局部结果，进行合并（如求和、拼接），生成最终输出。

（二）典型应用场景

• 大 Batch 训练：单 Device 内存不足以容纳超大 Batch 数据时，通过多 Device 拆分 Batch，并行执行前向与反向传播。
• 超大规模矩阵运算：如 Transformer 模型中的多头注意力计算，将大矩阵按 Channel 拆分至多 Device，并行执行矩阵乘法。
• 分布式推理：高并发推理场景下，多 Device 同时处理不同请求，提升整体吞吐量。

二、多 Device 协同算子开发关键技术

（一）任务拆分策略

根据算子类型与数据特性，选择合适的拆分策略：

拆分策略	适用场景	拆分逻辑
Batch 拆分	输入数据 Batch 维度较大（如 Batch=128/256）	将 Batch 维度拆分为 N 份（N 为 Device 数量），每个 Device 处理 Batch/N 个样本
Channel 拆分	特征图 Channel 维度较大（如 Channel=1024）	将 Channel 维度拆分为 N 份，每个 Device 处理 Channel/N 个通道的特征计算
Spatial 拆分	特征图 H/W 维度较大（如 1024×1024）	将 H 或 W 维度拆分为 N 份，每个 Device 处理部分空间区域的计算

（二）Device 间通信接口

Ascend C 提供 Device 间通信 API，支持数据传输与同步，核心接口如下：

API 接口	功能说明	适用场景
aclrtMemcpyPeer	实现两个 Device 间直接数据拷贝，无需 Host 中转	Device 间小批量数据传输
aclrtCreateGroup	创建 Device 通信组，管理参与协同的 Device 集合	多 Device 协同任务初始化
aclrtBroadcast	广播：将一个 Device 的数据发送至通信组内所有其他 Device	参数同步（如学习率、权重初始化）
aclrtAllReduce	归约：收集所有 Device 的局部结果，执行求和 / 求平均等操作后广播至所有 Device	分布式训练梯度聚合、结果合并
aclrtBarrier	屏障同步：等待通信组内所有 Device 完成当前任务后，再执行后续操作	多 Device 任务阶段同步（如前向传播完成后再执行反向传播）

（三）多 Device 内存管理

• 分布式内存分配：各 Device 独立分配 Global Memory，存储本地处理的数据与局部结果。
• 内存规划：根据拆分后的数据量，动态计算各 Device 所需内存，避免内存溢出或浪费。
• 数据对齐：确保各 Device 间传输的数据地址按 64 字节对齐，提升通信效率。

三、多 Device 协同 Add 算子开发实战

以 Batch 拆分策略为例，实现多 Device 协同的动态 Shape Add 算子，输入 Batch 维度支持动态调整，多 Device 并行处理不同 Batch 分片。

（一）Step 1：多 Device 任务拆分实现

Host 侧实现任务拆分逻辑，按 Device 数量拆分 Batch 维度，计算各 Device 的任务范围：

#include "acl/acl.h"
#include "add_dynamic_tiling.h"
#include <vector>

// 任务拆分参数：记录每个Device的Batch分片范围
struct BatchSplitParam {
    int32_t device_id;    // Device ID
    int32_t batch_start;  // 当前Device处理的Batch起始索引
    int32_t batch_end;    // 当前Device处理的Batch结束索引
    int32_t local_batch;  // 当前Device处理的Batch大小
};

// 按Device数量拆分Batch任务
std::vector<BatchSplitParam> SplitBatchTask(int32_t total_batch, int32_t device_num) {
    std::vector<BatchSplitParam> split_params(device_num);
    int32_t base_batch = total_batch / device_num;  // 每个Device基础Batch大小
    int32_t residual_batch = total_batch % device_num;  // 剩余Batch（前residual_batch个Device多处理1个）
    
    int32_t current_start = 0;
    for (int32_t i = 0; i < device_num; i++) {
        split_params[i].device_id = i;
        split_params[i].batch_start = current_start;
        if (i < residual_batch) {
            split_params[i].local_batch = base_batch + 1;
        } else {
            split_params[i].local_batch = base_batch;
        }
        split_params[i].batch_end = current_start + split_params[i].local_batch;
        current_start = split_params[i].batch_end;
    }
    return split_params;
}

（二）Step 2：多 Device 数据分发与算子执行

Host 侧实现数据分发、算子调用与结果聚合逻辑：

// 多Device协同Add算子执行
Status MultiDeviceAddExecute(const float16_t* input_x, const float16_t* input_y,
                             float16_t* output_z, int32_t total_batch, int32_t c,
                             int32_t h, int32_t w, int32_t device_num) {
    // 1. 初始化多Device环境
    std::vector<aclrtContext> contexts(device_num);
    std::vector<aclrtStream> streams(device_num);
    for (int32_t i = 0; i < device_num; i++) {
        aclrtSetDevice(i);
        aclrtCreateContext(&contexts[i], i);
        aclrtCreateStream(&streams[i]);
    }
    
    // 2. 任务拆分
    auto split_params = SplitBatchTask(total_batch, device_num);
    int32_t elem_per_sample = c * h * w;  // 每个样本的元素数
    size_t elem_size = sizeof(float16_t);
    
    // 3. 分配各Device的Device内存并分发数据
    std::vector<float16_t*> dev_x_list(device_num);
    std::vector<float16_t*> dev_y_list(device_num);
    std::vector<float16_t*> dev_z_list(device_num);
    std::vector<size_t> dev_data_size(device_num);
    
    for (int32_t i = 0; i < device_num; i++) {
        auto& param = split_params[i];
        dev_data_size[i] = param.local_batch * elem_per_sample * elem_size;
        
        // 分配Device内存
        aclrtMalloc((void**)&dev_x_list[i], dev_data_size[i], ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
        aclrtMalloc((void**)&dev_y_list[i], dev_data_size[i], ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
        aclrtMalloc((void**)&dev_z_list[i], dev_data_size[i], ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
        
        // 数据分发：Host→当前Device
        int32_t host_start = param.batch_start * elem_per_sample;
        size_t copy_size = param.local_batch * elem_per_sample * elem_size;
        aclrtMemcpy(dev_x_list[i], dev_data_size[i], input_x + host_start, copy_size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
        aclrtMemcpy(dev_y_list[i], dev_data_size[i], input_y + host_start, copy_size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
    }
    
    // 4. 多Device并行执行算子
    std::vector<AddDynamicTiling> tiling_list(device_num);
    for (int32_t i = 0; i < device_num; i++) {
        auto& param = split_params[i];
        // 动态计算当前Device的Tiling参数（local_batch为当前Device的Batch大小）
        AddDynamicTilingFunc(param.local_batch, c, h, w, tiling_list[i]);
        
        // 调用Add算子（每个Device独立执行）
        add_dynamic_do(8, streams[i], (__gm__ float16_t*)dev_x_list[i],
                      (__gm__ float16_t*)dev_y_list[i], (__gm__ float16_t*)dev_z_list[i],
                      tiling_list[i]);
    }
    
    // 5. 等待所有Device执行完成
    for (int32_t i = 0; i < device_num; i++) {
        aclrtSynchronizeStream(streams[i]);
    }
    
    // 6. 结果聚合：各Device→Host
    for (int32_t i = 0; i < device_num; i++) {
        auto& param = split_params[i];
        int32_t host_start = param.batch_start * elem_per_sample;
        size_t copy_size = param.local_batch * elem_per_sample * elem_size;
        aclrtMemcpy(output_z + host_start, copy_size, dev_z_list[i], copy_size, ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
    }
    
    // 7. 资源释放
    for (int32_t i = 0; i < device_num; i++) {
        aclrtFree(dev_x_list[i]);
        aclrtFree(dev_y_list[i]);
        aclrtFree(dev_z_list[i]);
        aclrtDestroyStream(streams[i]);
        aclrtDestroyContext(contexts[i]);
        aclrtResetDevice(i);
    }
    
    return SUCCESS;
}

（三）Step 3：多 Device 通信与同步实战（AllReduce 示例）

在分布式训练中，需聚合各 Device 的梯度，通过aclrtAllReduce实现梯度求和：

// 多Device梯度聚合（AllReduce求和）
Status MultiDeviceGradientAllReduce(float16_t* grad, int32_t grad_size, int32_t device_num) {
    // 1. 创建通信组
    aclrtGroup group = nullptr;
    std::vector<int32_t> device_ids(device_num);
    for (int32_t i = 0; i < device_num; i++) {
        device_ids[i] = i;
    }
    aclrtCreateGroup(&group, device_num, device_ids.data());
    
    // 2. 各Device分配梯度内存并准备数据（假设已完成反向传播，梯度存储在dev_grad中）
    std::vector<float16_t*> dev_grad_list(device_num);
    std::vector<aclrtStream> streams(device_num);
    size_t grad_data_size = grad_size * sizeof(float16_t);
    
    for (int32_t i = 0; i < device_num; i++) {
        aclrtSetDevice(i);
        aclrtCreateStream(&streams[i]);
        aclrtMalloc((void**)&dev_grad_list[i], grad_data_size, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
        // 假设dev_grad_list[i]已存储当前Device的局部梯度
    }
    
    // 3. 执行AllReduce：求和并广播至所有Device
    aclrtAllReduceParams allreduce_params;
    aclrtInitAllReduceParams(&allreduce_params);
    allreduce_params.opType = ACL_ALL_REDUCE_SUM;  // 归约操作：求和
    allreduce_params.dataType = ACL_FLOAT16;       // 数据类型
    allreduce_params.count = grad_size;           // 数据元素数
    
    for (int32_t i = 0; i < device_num; i++) {
        aclrtSetDevice(i);
        aclrtAllReduce(dev_grad_list[i], dev_grad_list[i], &allreduce_params, group, streams[i]);
    }
    
    // 4. 等待通信完成
    for (int32_t i = 0; i < device_num; i++) {
        aclrtSynchronizeStream(streams[i]);
    }
    
    // 5. 结果拷贝至Host（可选，根据需求）
    aclrtSetDevice(0);
    aclrtMemcpy(grad, grad_data_size, dev_grad_list[0], grad_data_size, ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
    
    // 6. 资源释放
    aclrtDestroyGroup(group);
    for (int32_t i = 0; i < device_num; i++) {
        aclrtFree(dev_grad_list[i]);
        aclrtDestroyStream(streams[i]);
        aclrtResetDevice(i);
    }
    
    return SUCCESS;
}

四、多 Device 协同优化技巧

（一）任务拆分均衡性优化

确保各 Device 的任务量尽可能均衡，避免部分 Device 过载而部分 Device 空闲。例如，Batch 拆分时处理剩余 Batch（residual_batch），让前residual_batch个 Device 多处理 1 个样本，确保负载均衡。

（二）通信开销优化

• 批量通信：合并多个小数据块的通信请求，减少通信次数。
• 选择高效通信方式：大带宽场景使用 RDMA 通信，小数据同步使用 PCIe 通信。
• 通信与计算重叠：利用 Stream 异步执行特性，让 Device 在计算的同时进行数据通信，隐藏通信 latency。

（三）内存优化

• 分布式内存复用：同一 Device 的内存块复用给多个算子，减少内存分配与释放开销。
• 大页内存使用：通过ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST分配大页内存，提升内存访问速度与通信效率。

（四）同步策略优化

• 减少同步次数：避免频繁的aclrtBarrier同步，按任务阶段批量同步。
• 分层同步：将任务分为多个阶段，仅在关键阶段进行全局同步，非关键阶段允许 Device 独立推进。

五、性能测试与验证

（一）测试环境

• 硬件：4 张 Ascend 910B AI 加速卡（PCIe 4.0 互联）。
• 软件：CANN 8.0，Ascend C 1.0。
• 测试用例：Add 算子，输入 Shape=[128, 3, 1024, 1024]（Batch=128），数据类型 float16。

（二）性能对比（单 Device vs 多 Device）

测试场景	吞吐量（GB/s）	latency（ms）	算力利用率（单 Device）
单 Device	320	16.3	92%
2 Device 协同	630	8.4	91%（每 Device）
4 Device 协同	1250	4.3	93%（每 Device）

（三）关键指标分析

• 加速比：4 Device 协同的加速比约 3.9 倍，接近理想加速比（4 倍），表明任务拆分均衡，通信开销较小。
• 通信耗时占比：4 Device 协同中，通信耗时占比仅 8%，通过通信与计算重叠优化，有效隐藏了通信 latency。
• 算力利用率：各 Device 的算力利用率均保持在 90% 以上，表明负载均衡且计算资源充分利用。

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报名链接
https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252?tab=overview