但当我第一次尝试在昇腾NPU上部署Wan2.1视频生成模型时，却遇到了性能瓶颈——单卡推理一个5秒视频竟然要等上几分钟。

后来通过MindIE SD推理加速套件的深度优化，推理速度提升了3倍以上。今天就来聊聊这个过程中踩过的坑和总结的经验。

1 扩散模型不是玄学，理解原理才能优化到位

很多开发者把扩散模型当成黑盒使用，但要做推理优化，必须理解它的工作机制。扩散模型本质上是个"加噪-去噪"的循环游戏。

训练阶段就像教AI"认识噪声"：随机选一张图片，按照预设的时间步t加入高斯噪声，然后让模型预测这个噪声长什么样。通过计算真实噪声和预测噪声的差距，不断调整模型参数。这个过程重复成千上万次，模型就学会了"什么样的噪声对应什么样的图像"。

推理阶段则是反向操作：从一团随机噪声出发，设定50步或100步去噪步数，每一步都让模型预测当前的噪声分布，然后减去这个噪声，图像就逐渐变得清晰起来。这就像雕刻家从石头里凿出雕像——石头是噪声，每凿一刀就是一次去噪。

大家可以看一个总结好的例子，生动形象的描述扩散模型的定义：

记住推理步数越多生成质量越好，但计算量也呈线性增长。在实际部署时需要在质量和速度间找平衡点，我的经验是50步是个不错的起点。

2 从UNet到Transformer，架构演进带来的性能挑战

早期的Stable Diffusion 1.5/2.1采用UNet架构——这种U型网络通过编码器逐步压缩分辨率提取特征，再通过解码器逐步恢复分辨率生成图像，中间还有跳跃连接保留细节。这套架构在图像生成上很成熟，但扩展到视频领域就力不从心了。

2024年后，以Stable Diffusion 3和Wan系列为代表的DiT(Diffusion Transformer)架构成为主流。DiT用Transformer Block替代了UNet，最大的优势是：

1. 可扩展性强：可以无缝扩展到视频生成，只需要把2D Attention改成3D Attention。

2. 并行效率高：Transformer的自注意力机制天然支持并行计算。

3. 继承LLM红利：可以直接借鉴大语言模型的优化技术，比如FlashAttention、RoPE位置编码等。

但这种架构转变也带来了新问题——长序列成为性能瓶颈。

一个1280x720分辨率、5秒25帧的视频，转成latent patches后序列长度可能达到几十万，Attention的计算复杂度是O(n²)，这意味着序列长度翻倍，计算量就要翻四倍。

我在部署Wan2.1-T2V-14B模型时就遇到了这个问题。单卡A800 GPU显存直接爆了，不得不降低分辨率或减少帧数。后来迁移到昇腾910B后，通过MindIE SD的序列并行和DiTCache技术才解决。

3 MindIE SD，不只是推理引擎，更是优化工具箱

MindIE SD是昇腾专门为视频生成模型打造的推理加速套件。它不是简单地把模型搬到NPU上跑，而是提供了从算子层到系统层的全栈优化能力。

整个优化体系分为三层：

底层是CANN计算架构，这是昇腾NPU的"操作系统"，负责算子调度、内存管理、通信原语等基础能力。

中间层是加速算法，包括高性能算子(RoPE、RMSNorm、FlashAttention)、并行策略(Ulysses、Ring、CFG)、近似算法(DiTCache、序列压缩)和量化技术(W8A8、FA量化)。

上层是易用性封装，提供ComfyUI插件、服务化API、自动性能调优工具等，让开发者不需要深入NPU底层就能用上优化技术。

这种分层设计的好处是灵活度高。如果只是想快速上手，可以直接用提供的Pipeline接口；如果要深度定制，可以调用Layer层API自己组装；如果是算法研究者，甚至可以插入自定义的CANN算子。

4 部署Wan2.1模型的完整流程

接下来分享一下我部署Wan2.1-T2V-1.3B模型的过程。这个模型可以根据文本提示词生成832x480分辨率的5秒视频，参数量虽然只有1.3B，但生成质量已经相当不错。

1. 环境准备

首先要安装昇腾的软件栈。这里要注意版本匹配关系——CANN、PyTorch、MindIE三者必须配套，否则会遇到各种奇怪的报错。

（1）安装CANN工具链

chmod +x Ascend-cann-toolkit_8.0.0_linux-aarch64.run

./Ascend-cann-toolkit_8.0.0_linux-aarch64.run --install

（2）安装算子库(根据芯片型号选择)

chmod +x Ascend-cann-kernels-910b_8.0.0_linux.run

./Ascend-cann-kernels-910b_8.0.0_linux.run --install

（3）设置环境变量

source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

（4）安装MindIE

chmod +x Ascend-mindie_1.0.0_linux-aarch64.run

./Ascend-mindie_1.0.0_linux-aarch64.run --install

cd /usr/local/Ascend/mindie && source set_env.sh

（5）安装PyTorch NPU版本

pip install torch_npu-2.1.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl

如果遇到ImportError: cannot import name 'xxx' from 'torch_npu'这类错误，99%是版本不匹配导致的，务必检查CANN和torch_npu的对应关系。

1. 下载模型权重

Wan2.1系列模型托管在HuggingFace和ModelScope上，国内访问ModelScope更快。这里以1.3B的文生视频模型为例：

（1）克隆模型代码仓库

git clone https://modelers.cn/MindIE/Wan2.1.git

cd Wan2.1

（2）安装Python依赖

pip install -r requirements.txt

（3）下载模型权重(约5GB)

（4）可以手动从https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B下载

（5）也可以用huggingface-cli工具

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B --local-dir ./Wan2.1-T2V-1.3B

1. 单卡基线推理

先跑一个最简单的版本，建立性能基线：

（1）设置环境变量

export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF='expandable_segments:True'

export TASK_QUEUE_ENABLE=2

export CPU_AFFINITY_CONF=1

export TOKENIZERS_PARALLELISM=false

（2）运行推理

python generate.py \

--task t2v-1.3B \

--size 832*480 \

--ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B \

--sample_steps 50 \

--prompt "Two anthropomorphic cats in comfy boxing gear and bright gloves fight intensely on a spotlighted stage." \

--base_seed 0

这个命令会生成一段两只拟人化的猫在拳击台上打拳的视频。

在单卡910B上，这个过程大约需要120秒。虽然能跑通，但离实用还有距离。

1. DiTCache加速，用存储换计算

观察推理过程的特征图，会发现一个有趣现象——连续的去噪步骤之间，DiT Block的激活值高度相似。

前20步变化较大，但20-47步的相似度能达到90%以上，这意味着大量计算是冗余的。

DiTCache的思路很直接：既然后面步骤的激活值和前一步差不多，那就直接复用前一步的cache，只在输入上加个小的偏置量来修正。这样就把完整的DiT计算变成了轻量级的偏置计算。

from mindiesd import CacheConfig， CacheAgent

# 配置AttentionCache策略

config = CacheConfig(

method="attention_cache"，

blocks_count=len(transformer.single_blocks)， # 对所有block启用cache

steps_count=50， # 总共50步

step_start=20， # 从第20步开始cache

step_interval=2， # 每2步强制重新计算一次

step_end=47 # 第47步停止cache

)

# 初始化CacheAgent并绑定到模型

cache_agent = CacheAgent(config)

for block in transformer.single_blocks:

block.cache = cache_agent

实际运行时，只需要在推理命令中加入cache参数：

python generate.py \

--task t2v-1.3B \

--size 832*480 \

--ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B \

--sample_steps 50 \

--prompt "Two anthropomorphic cats in comfy boxing gear and bright gloves fight intensely on a spotlighted stage." \

--base_seed 0 \

--use_attentioncache \

--start_step 20 \

--attentioncache_interval 2 \

--end_step 47

这个优化让推理时间从120秒降到了75秒，提速60%！而且生成质量几乎无损——通过PSNR、SSIM等指标对比，差异小于0.5%。

cache策略需要针对不同模型调优。

step_start太早会影响质量，太晚收益不明显；step_interval太大可能导致累积误差，太小又失去了加速效果。

我的经验是先用默认参数跑，然后逐步调整观察质量曲线。

1. 多卡并行，突破单卡瓶颈

对于更大的14B模型或更高分辨率(1280x720)，单卡已经力不从心，这时就需要用到序列并行技术。

MindIE SD实现了Ulysses序列并行——把输入序列按长度切分到多张卡上，每张卡计算部分序列的全部注意力头，具体流程是：

（1）序列切分：假设4卡并行，序列长度10000，每张卡分到2500个token。

（2）All2All通信：每张卡和其他卡交换数据，变成拥有全部10000 token但只有1/4注意力头。

（3）并行Attention：每张卡独立计算自己负责的那几个头。

（4）再次All2All：把结果换回来，恢复到原始的序列分布。

（5）MLP计算：由于MLP是逐token计算，每张卡独立完成。

4卡Ulysses并行的操作：

torchrun --nproc_per_node=4 generate.py \

--task t2v-1.3B \

--size 832*480 \

--ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B \

--ulysses_size 4 \

--prompt "Two anthropomorphic cats in comfy boxing gear and bright gloves fight intensely on a spotlighted stage." \

--base_seed 0 \

--use_attentioncache \

--start_step 20 \

--attentioncache_interval 2 \

--end_step 47

4卡并行把推理时间进一步压缩到25秒左右，相比单卡基线快了近5倍。通信开销被计算时间掩盖，扩展效率达到80%以上。

5 从算子层到系统层的优化经验

除了上面提到的Cache和并行，MindIE SD还有很多值得深挖的优化点：

（1） RoPE位置编码优化

旋转位置编码(RoPE)是DiT中每个Attention之前都要执行的操作，用于给token注入位置信息。

原始实现是用PyTorch算子拼接，涉及大量的split、concat、乘法操作：

def apply_rotary_emb(x， freqs_cis):

x_r， x_i = x.chunk(2， dim=-1)

freqs_cos， freqs_sin = freqs_cis

x_out_r = x_r * freqs_cos - x_i * freqs_sin

x_out_i = x_r * freqs_sin + x_i * freqs_cos

return torch.cat([x_out_r， x_out_i]， dim=-1)

MindIE SD提供了融合算子rotary_position_embedding，把整个计算过程封装成一个kernel，减少了中间tensor的创建和读写：

from mindiesd import rotary_position_embedding

cos， sin = freqs_cis

query = rotary_position_embedding(

query， cos， sin，

rotated_mode="rotated_half"，

head_first=False，

fused=True

)

这个优化看似微小，但在50步推理、28个DiT Block的累积下，能节省5-8%的总时间。

（2）Attention算子自动选择

不同的输入shape和硬件配置，最优的Attention实现是不同的。MindIE SD提供了attention_forward接口，支持运行时自动选择最优算子：

from mindiesd import attention_forward

hidden_states = attention_forward(

query， key， value，

attn_mask=attention_mask，

fused=True，

opt_mode="runtime"

)

在我的测试中，对于832x480的输入，自动选择的是prompt_flash_attn；而对于1280x720，则切换到了ascend_laser_attention，这个智能选择能额外带来10-15%的性能提升。

（3）CFG并行，充分利用生成特性

扩散模型通常使用Classifier-Free Guidance(CFG)来提升生成质量——同时生成有条件和无条件两个版本，然后加权组合。这两路计算是完全独立的，天然适合并行。

CFG并行配置：

torchrun --nproc_per_node=2 generate.py \

--cfg_size 2 \

--other_params...

CFG并行度固定为2，可以和Ulysses/Ring并行叠加使用。比如8卡可以配置为cfg_size=2， ulysses_size=4，效率最优。

从扩散模型的原理到昇腾平台的工程实践，这条路并不轻松。但当看到生成的视频从模糊到清晰、从卡顿到流畅，那种成就感是无可替代的。

MindIE SD这套工具链给了我很大启发——好的框架不应该只是封装算子，而要提供从理论到实践的完整路径。