引言：大模型落地的“最后一公里”

随着 Llama、Qwen、ChatGLM 等大语言模型（LLM）的广泛应用，高效推理已成为产业落地的核心瓶颈。尽管昇腾 910B 等 AI 芯片提供了高达 256 TFLOPS（FP16）的理论算力，但在实际部署中，许多模型的利用率不足 30%。究其原因，往往是通用算子库无法匹配模型中的非标准结构或细粒度融合需求。

此时，Ascend C 便成为打通“算法-编译-硬件”全链路的关键工具。本文将以 Transformer 解码器中的关键路径（如 Attention、RMSNorm、SwiGLU）为例，展示如何通过手写 Ascend C 算子，实现 2–3 倍的端到端推理加速，并分享在真实项目中踩过的坑与最佳实践。

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一、大模型推理的性能瓶颈分析

以典型的自回归解码（Autoregressive Decoding）为例，单次 token 生成包含以下步骤：

1. Embedding Lookup
2. 多层 Transformer Block（每层含：Attention + MLP）
3. Logits 计算 + Sampling

其中，Transformer Block 占据 80% 以上的计算时间。进一步拆解：

子模块	计算类型	内存访问模式	性能瓶颈
QKV Projection	MatMul (GEMM)	高计算强度	计算受限
Softmax	Element-wise + Reduce	低计算强度	带宽受限
RMSNorm	Reduce + Scale	中等强度	混合瓶颈
SwiGLU/GeLU	Non-linear Activation	低强度	带宽受限

🔍 关键洞察：

• GEMM 类操作已有高度优化（如 CANN 内置 cublas），提升空间有限；
• 非 GEMM 部分（如 Norm、Activation、Masked Softmax）才是 Ascend C 的主战场。

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二、案例 1：高性能 RMSNorm 算子开发

RMSNorm（Root Mean Square Layer Normalization）是 Llama 系列模型的标准组件，公式为：

yi​=mean(x2)+ϵ​xi​​⋅γi​

传统实现的问题：

• 需两次遍历：第一次计算均方值，第二次归一化；
• 中间结果（如 rms）需写回 Global Memory，造成冗余带宽消耗。

Ascend C 优化策略：

1. 单 pass 计算：利用 L1 缓存暂存输入，避免重复读取；
2. 向量化 Reduce：使用 Vector Unit 的 vreduce_sum 指令高效求和；
3. 融合 Scale 操作：将 γ 乘法合并到归一化步骤中。

核心代码片段（简化版）：

extern "C" __global__ void RmsNormKernel(
    __gm__ const float* x,
    __gm__ const float* gamma,
    __gm__ float* y,
    uint32_t hiddenSize,
    float eps
) {
    constexpr uint32_t TILE = 256;
    __l1__ float x_tile[TILE];
    __l1__ float gamma_tile[TILE];

    uint32_t tid = get_local_id();
    uint32_t totalThreads = get_local_size();

    // 分块处理整个 hidden dimension
    for (uint32_t offset = 0; offset < hiddenSize; offset += TILE) {
        uint32_t processSize = min(TILE, hiddenSize - offset);

        // 搬运 x 和 gamma 到 L1
        DataCopy(x_tile, x + offset, processSize);
        DataCopy(gamma_tile, gamma + offset, processSize);

        // Step 1: 计算 sum(x^2)
        float sum_sq = 0.0f;
        for (uint32_t i = tid; i < processSize; i += totalThreads) {
            sum_sq += x_tile[i] * x_tile[i];
        }
        // 向量归约（需同步）
        sum_sq = VectorReduceSum(sum_sq); // 假设封装了 vreduce

        // 全 block 广播 rms 值
        float rms = sqrtf(sum_sq / hiddenSize + eps);

        // Step 2: 归一化 + scale
        for (uint32_t i = tid; i < processSize; i += totalThreads) {
            y[offset + i] = (x_tile[i] / rms) * gamma_tile[i];
        }
    }
}

✅ 效果：在 Ascend 910B 上，相比 CANN 默认 RMSNorm，延迟降低 42%，L1 Cache 命中率提升至 95%。

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三、案例 2：Masked Softmax 的极致优化

在自回归 Attention 中，Softmax 需应用 因果掩码（Causal Mask），即仅允许关注当前及之前 token。传统实现常因分支判断或无效计算导致性能下降。

优化思路：

• 避免显式 mask：通过限制 reduce 范围实现“隐式掩码”；
• 数值稳定性融合：将 max(x) 减法与 exp 计算合并；
• 双缓冲隐藏 DMA：在计算当前行时预取下一行。

关键技巧：行内流水线（Intra-row Pipeline）

// 假设处理第 row 行，长度为 seqLen
float max_val = -INFINITY;
float sum_exp = 0.0f;

// 第一阶段：找 max（向量化）
for (int i = 0; i < seqLen; i += 8) {
    float8 vals = Load(x + row * seqLen + i);
    max_val = Max(max_val, ReduceMax(vals));
}

// 第二阶段：计算 exp(x - max) 并累加
for (int i = 0; i < seqLen; i += 8) {
    float8 shifted = Load(x + row * seqLen + i) - max_val;
    float8 exp_vals = ExpApprox(shifted); // 快速 exp 近似
    Store(temp_buffer + i, exp_vals);
    sum_exp += ReduceSum(exp_vals);
}

// 第三阶段：归一化
float inv_sum = 1.0f / sum_exp;
for (int i = 0; i < seqLen; i += 8) {
    float8 normalized = Load(temp_buffer + i) * inv_sum;
    Store(output + row * seqLen + i, normalized);
}

💡 注意：ExpApprox 使用多项式或查表法替代标准 expf，速度提升 5 倍以上。

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四、案例 3：SwiGLU 激活函数的融合实现

SwiGLU 是 Llama2/3 中 MLP 的激活函数：

SwiGLU(x,W,V)=silu(xW)⊗(xV)

其中 silu(x) = x · σ(x)

挑战：

• 需执行 两个 GEMM（xW 和 xV）；
• 中间结果 xW 和 xV 若分别写回 GM，带宽压力巨大。

Ascend C 融合方案：

1. 共享输入 x：只加载一次；
2. L1 中暂存 GEMM 结果：不写回 GM；
3. 在 L1 中完成 silu 与逐元素乘；
4. 一次性输出最终结果。

📌 实现依赖：需调用 Cube 单元完成 GEMM，并与 Vector 单元协同工作。

虽然完整代码较长，但核心思想是 “Compute in Place, Write Once”。

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五、端到端推理性能对比（实测数据）

我们在 Ascend 910B + CANN 7.0.RC1 环境下，对 Qwen-7B 模型进行测试：

方案	首 Token 延迟 (ms)	吞吐 (tokens/s)	昇腾利用率
原生 PyTorch + CANN	182	48	28%
手写 Ascend C（RMSNorm + SwiGLU + Softmax）	115	76	52%

✅ 结论：仅优化非 GEMM 部分，即可带来 37% 延迟下降 和 58% 吞吐提升。

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六、避坑指南：Ascend C 开发常见陷阱

1. 内存对齐错误

   • 问题：Global Memory 访问未按 32B 对齐，触发异常或性能骤降。
   • 解决：使用 __attribute__((aligned(32))) 或确保张量 stride 为 8 的倍数（FP16）。

2. L1 缓存溢出

   • 问题：分配过大 local buffer 导致编译失败。
   • 解决：Ascend 910B 的 L1 为 1MB/core，需精确计算 buffer size（如 256×256×4 = 256KB）。

3. 同步缺失

   • 问题：多个 thread 修改同一 L1 变量未同步，结果错误。
   • 解决：使用 __sync() 或设计无冲突的数据划分。

4. 精度损失

   • 问题：快速数学函数（如 fast_tanh）累积误差影响收敛。
   • 解决：在关键路径保留高精度实现，或使用混合精度策略。

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七、未来展望：Ascend C 与大模型编译的融合

随着 AI 编译器（如 MindSpore IR、TVM、MLIR）的发展，Ascend C 正从“手写汇编”走向“自动代码生成”：

• MindIR → Ascend C：华为 MindSpore 已支持将高层图 IR 自动 lowering 为 Ascend C 模板；
• Auto-Tuning：通过搜索最优 Tile Size、Unroll Factor 自动生成高性能核函数；
• 跨算子融合：编译器自动识别可融合模式（如 MatMul + Bias + RMSNorm），生成单一 Ascend C Kernel。

这将极大降低 Ascend C 的使用门槛，使其从“专家工具”变为“普惠能力”。

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结语

2025年昇腾CANN训练营第二季，基于CANN开源开放全场景，推出0基础入门系列、码力全开特辑、开发者案例等专题课程，助力不同阶段开发者快速提升算子开发技能。获得Ascend C算子中级认证，即可领取精美证书，完成社区任务更有机会赢取华为手机，平板、开发板等大奖。
报名链接:https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252