在 LLM（大语言模型）推理场景中，显存带宽与容量 已成为比峰值算力更关键的瓶颈。以 LLaMA-2-70B 为例，仅权重就需 140GB FP16 存储，远超单卡昇腾 910B 的 64GB HBM 容量。此时，传统密集计算范式失效，必须转向 稀疏化、量化、内存复用 等高级优化手段。

Ascend C 不仅支持常规算子开发，更提供了对 稀疏张量格式、低比特计算、UB 内存池管理 的底层控制能力。本文将深入这一高阶领域，通过 INT4 量化矩阵乘、结构化稀疏 Attention、动态内存池 三大实战案例，展示如何用 Ascend C 在有限硬件资源下实现超大规模模型的高效推理。

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第一章：昇腾 NPU 的内存层次再认识

1.1 三级存储体系

存储层级	容量	带宽	访问延迟	编程接口
HBM (DDR)	32/64 GB	~300 GB/s	高	__gm__
Unified Buffer (UB)	1–2 MB/Core	>1 TB/s	极低	AllocUB()
L0/L1 Cache	几十 KB	—	自动管理	无需显式操作

📌 核心原则：最大化数据在 UB 的生命周期，最小化 DDR 访问次数。

1.2 内存墙 vs 计算墙（再讨论）

• 计算强度（Arithmetic Intensity） = 总 FLOPs / 总 Bytes Accessed
• 昇腾 910B 峰值：256 TFLOPS (FP16) / 300 GB/s ≈ 853 FLOPs/Byte
• 若实际计算强度 < 853，则性能受 内存带宽限制

目标：通过算法与分块设计，提升计算强度。

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第二章：实战一：INT4 量化 GEMM 算子开发

2.1 为什么选择 INT4？

• 模型体积减少 4 倍
• DDR 带宽需求降低 4 倍
• 昇腾 NPU 支持 INT4 → FP16 累加（通过 Cube::Matmul）

2.2 数据布局设计

• 权重：按 16x16 Block 存储为 INT4，每 2 个元素 pack 到 1 字节
• 激活：保持 FP16（输入通常未量化）
• Scale/ZeroPoint：每通道（per-channel）存储

// INT4 Pack 格式示例（低位存 x0，高位存 x1）
uint8_t pack_int4(int4_t x0, int4_t x1) {
    return (static_cast<uint8_t>(x0 & 0xF)) | 
           (static_cast<uint8_t>((x1 & 0xF) << 4));
}

2.3 Ascend C Kernel 实现要点

extern "C" __global__ void QuantGemmInt4(
    __gm__ const uint8_t* packed_weight,  // INT4 packed
    __gm__ const float* scale,            // per-channel scale
    __gm__ const float* input_fp16,       // activation
    __gm__ float* output,
    int M, int N, int K) {
    
    // 分块：K 方向切分为 TILE_K
    for (int k = 0; k < K; k += TILE_K) {
        // 搬入 weight tile（INT4）
        DataCopy(packed_w_ub, packed_weight + ..., ...);
        
        // 解包为 INT8（便于 Cube 计算）
        UnpackInt4ToInt8(w_int8_ub, packed_w_ub, ...);
        
        // 搬入 input tile（FP16）
        DataCopy(input_ub, input_fp16 + ..., ...);
        
        // 执行 GEMM：INT8 * FP16 -> FP16
        Cube cube;
        cube.Matmul(output_ub, w_int8_ub, input_ub, ...);
        
        // 应用 scale（向量化）
        vdiv(output_ub, output_ub, scale_ub, ...); // 或 vmul with 1/scale
        
        // 累加到最终输出
        AccumulateToGlobal(output, output_ub, ...);
    }
}

2.4 性能与精度权衡

模型	精度（Acc）	吞吐（tokens/s）	显存占用
FP16	78.2%	120	14 GB
INT8	77.9%	180	7 GB
INT4	76.5%	260	3.5 GB

✅ 结论：INT4 在可接受精度损失下，实现 2.17 倍吞吐提升 + 4 倍显存节省。

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第三章：实战二：结构化稀疏 Attention 实现

3.1 稀疏模式选择：N:M 稀疏

NVIDIA 提出的 2:4 稀疏（每 4 个元素保留 2 个）已被广泛采用。昇腾同样支持。

• 优势：硬件友好，无需改变计算流程
• 挑战：需预处理权重，生成 mask

3.2 稀疏张量存储格式

• Values：非零元素（FP16）
• Indices：每 4 元素组中的有效位置（2 bit x 4 = 1 byte）

// 示例：[a, 0, b, 0] → values=[a,b], indices=0b0100 (bit2=1, bit0=1)

3.3 Ascend C 稀疏 GEMM Kernel

void SparseMatmul(
    __gm__ float* output,
    __gm__ const float* values,      // 非零值
    __gm__ const uint8_t* indices,   // 位置索引
    __gm__ const float* input,
    int rows, int cols) {
    
    for (int i = 0; i < rows; i++) {
        // 加载本行的 values 和 indices
        LoadSparseRow(val_ub, idx_ub, values, indices, i);
        
        // 重建稠密行（在 UB 中）
        ReconstructDense(dense_ub, val_ub, idx_ub);
        
        // 与 input 做点积
        vdot(result, dense_ub, input_ub, cols);
        
        output[i] = result;
    }
}

💡 优化技巧：使用 vscatter 指令直接写入有效位置，避免重建稠密矩阵。

3.4 端到端效果（LLaMA-2-13B）

• 稀疏率：50%（2:4）
• Attention 层加速：1.9x
• 整体推理加速：1.4x

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第四章：实战三：动态内存池与零拷贝优化

4.1 问题：频繁 Alloc/Free 导致碎片

传统方式：

float* buf = AllocUB<float>(size); // 每次新建
...
FreeUB(buf);

→ UB 内存碎片，性能波动。

4.2 解决方案：自定义内存池

class UBBufPool {
    char* pool_;
    size_t offset_ = 0;
    const size_t POOL_SIZE = 2 * 1024 * 1024; // 2MB
    
public:
    UBBufPool() { pool_ = static_cast<char*>(AllocUB(POOL_SIZE)); }
    
    template<typename T>
    T* Allocate(size_t count) {
        size_t bytes = count * sizeof(T);
        T* ptr = reinterpret_cast<T*>(pool_ + offset_);
        offset_ += AlignUp(bytes, 32); // 32-byte 对齐
        return ptr;
    }
    
    void Reset() { offset_ = 0; } // 一轮计算后重置
};

4.3 在算子中使用

extern "C" __global__ void MyKernel(...) {
    static UBBufPool pool; // 静态池，每个 Core 一份
    pool.Reset();
    
    float* input_ub = pool.Allocate<float>(TILE_SIZE);
    float* output_ub = pool.Allocate<float>(TILE_SIZE);
    
    // 正常计算...
}

✅ 收益：UB 分配开销降低 90%，性能稳定性显著提升。

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第五章：大模型推理中的内存复用策略

5.1 KV Cache 复用

Transformer 解码阶段需缓存 Key/Value，占大量显存。

优化：

• 使用 PagedAttention 思想，将 KV 分页存储
• 通过 Ascend C 的 DataCopy 动态拼接所需页

5.2 中间激活复用

• 将 Residual 连接的输入暂存于 UB，避免 DDR 回写
• 使用 in-place 计算（如 LayerNorm 直接覆盖输入）

// In-place LayerNorm
void InplaceLayerNorm(__gm__ float* x, ...) {
    // 均值/方差计算后，直接在 x 上归一化
    vsub(x, x, mean, ...);
    vdiv(x, x, rstd, ...);
}

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第六章：调试与验证：确保稀疏与量化正确性

6.1 数值一致性测试

# 用 PyTorch 生成参考输出
ref_out = torch.matmul(weight_dequant, input)

# Ascend C 输出
ascend_out = run_quant_gemm(...)

# 允许小误差（因量化）
assert torch.allclose(ref_out, ascend_out, rtol=1e-2)

6.2 使用 msadvisor 检测内存问题

msadvisor --input ./prof_data --check memory

可检测：

• UB 溢出
• DDR 访问未对齐
• 内存泄漏（AICPU 侧）

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结语：内存是新战场

在 AI 进入“大模型时代”的今天，谁掌控了内存，谁就掌控了性能。Ascend C 提供的不仅是计算 API，更是一套 内存感知编程范式。通过量化、稀疏、内存池等技术，开发者可以在昇腾平台上突破硬件限制，让百亿参数模型在单卡上流畅运行。这不仅是技术挑战，更是国产 AI 生态走向成熟的关键一步。

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