1. 大模型推理的痛点：为什么需要融合算子？

在深入了解技术细节前，我们先来思考一个简单的问题：为什么拥有强大算力的AI芯片仍然需要软件优化？

想象一下，如果你要完成一顿复杂的晚餐，有两种工作方式：

• 方式A：每完成一道菜就把所有厨具清洗干净，再做下一道

• 方式B：连续完成所有菜品后再统一清理

显然，方式B效率更高。传统的大模型推理就像方式A，而CANN的融合算子技术则实现了方式B的高效工作模式。

1.1 传统推理的低效问题

在大语言模型（如GPT、LLaMA等）推理过程中，模型通常由多个线性层、激活函数和归一化层组成。以常见的Linear→Bias→GELU序列为例：

在传统框架中，这三个操作是独立执行的：

1. Linear层计算：完成矩阵乘法，结果写回内存

2. Bias加法：从内存读取Linear结果，加上偏置，再写回内存

3. GELU激活：从内存读取Bias结果，应用GELU函数，写回最终结果

这个过程存在明显的内存墙问题：大量的时间浪费在数据读写上，而非实际计算。

2. CANN融合算子：原理与实现机制

2.1 什么是融合算子？

融合算子（Fused Operator）的核心思想是：将多个连续的计算操作合并为单个计算单元。

还是以Linear+Bias+GELU为例，融合后的工作流程变为：

1. 一次性数据加载：将输入数据和所有权重参数加载到芯片高速缓存

2. 连续计算：在缓存中依次执行矩阵乘、偏置加、GELU激活

3. 一次性结果写回：仅将最终结果写回主内存

这种"一气呵成"的计算方式，消除了中间结果的内存读写开销，实现了显著的性能提升。

2.2 CANN如何实现算子融合？

华为昇腾CANN提供了两种主要的融合算子开发方式：

2.2.1 TBE（Tensor Boost Engine）方式

TBE允许开发者使用Python语言描述融合算子的计算逻辑，特别适合快速原型开发。以下是fused_linear_bias_gelu算子的简化代码结构：

python

import tbe

@tbe.register_operator("FusedLinearBiasGelu")
def fused_linear_bias_gelu_compute(input_data, weight, bias):
    # 第一步：矩阵乘法 (Linear)
    linear_output = tbe.matmul(input_data, weight)
    
    # 第二步：偏置加法 (Bias) - 原地操作，不写回内存
    bias_output = tbe.add(linear_output, bias)
    
    # 第三步：GELU激活 - 继续在原地计算
    gelu_output = tbe.gelu(bias_output)
    
    return gelu_output

TBE编译器会自动优化数据布局、循环展开和并行策略，生成高效的硬件指令。

2.2.2 Ascend C方式

对于性能要求极高的场景，可以使用Ascend C进行底层开发，实现对硬件资源的精细控制：

cpp

class KernelFusedLinearBiasGelu {
public:
    __aicore__ void Init() {
        // 初始化Local Memory缓冲区
        pipe.InitBuffer(linear_buf, LINEAR_TILE_SIZE);
        pipe.InitBuffer(bias_buf, BIAS_TILE_SIZE);
        // 共享内存：linear结果直接作为bias输入
    }
    
    __aicore__ void Process() {
        // 流水线执行：数据搬运与计算重叠
        for (int i = 0; i < tile_num; ++i) {
            // 搬运输入数据
            CopyIn(input_data);
            
            // 融合计算流水线
            MatMul(linear_buf, input_data, weight);  // 矩阵乘
            Add(linear_buf, linear_buf, bias);       // 加偏置
            Gelu(output_buf, linear_buf);            // GELU激活
            
            // 写回结果
            CopyOut(output_buf);
        }
    }
};

Ascend C通过精细的内存管理和流水线并行，进一步挖掘硬件潜力。

4. 融合算子的应用场景

4.1 大语言模型推理优化

在大语言模型的解码阶段，每个token的生成都需要执行完整的模型前向传播。融合算子对此场景特别有效：

• 注意力机制融合：将QKV投影、注意力计算、输出投影融合为FusedAttention

• FFN层融合：将Linear→Bias→GELU→Linear序列融合为单个算子

• 层归一化融合：将归一化与残差连接合并

4.2 其他AI应用场景

除了大语言模型，融合算子技术在以下场景也表现出色：

• 计算机视觉：Conv + BatchNorm + ReLU融合

• 推荐系统：Embedding查找与特征交叉的融合

• 科学计算：特定领域计算的定制化融合

5. 学习与实践建议

5.1 如何开始学习融合算子开发？

作为在校大学生，你可以通过以下路径逐步掌握这项技术：

1. 基础阶段：

   • 熟悉Python和C++编程

   • 了解深度学习模型基本结构

   • 学习PyTorch或TensorFlow框架使用

2. 进阶阶段：

   • 阅读CANN官方文档和示例代码

   • 参加昇腾AI开发者社区活动

   • 尝试在Notebook环境中运行官方示例

3. 实战阶段：

   • 从简单的元素级算子融合开始

   • 使用Profiler工具分析性能瓶颈

   • 参与开源项目或竞赛积累经验

5.2 推荐学习资源

• 华为昇腾社区：提供完整的文档、教程和示例代码

• CANN训练营：系统性的视频课程和实验环境

• 开源代码库：GitCode上的CANN相关开源项目

6. 总结与展望

华为昇腾CANN的融合算子技术，通过减少内存访问、降低调度开销和提高缓存利用率，为大语言模型推理带来了显著的性能提升。这项技术不仅体现了软硬件协同设计的重要性，也展示了AI基础设施优化的巨大潜力。

对于正在学习AI技术的大学生来说，理解并掌握融合算子原理具有重要价值：

• 技术层面：深入了解AI计算系统的优化方法

• 就业层面：掌握业界急需的性能优化技能

• 研究层面：为后续的AI系统研究奠定基础

随着大模型技术的不断发展，融合算子等底层优化技术将变得越来越重要。希望本文能为你打开一扇窗，看到AI技术栈底层的精彩世界。