异构计算资源治理：runtime 核心调度与内存管理机制深度解析

在高性能计算平台的软件栈中，如何实现计算任务在异构硬件上的高效分发、内存的精准管控以及流式执行过程中的确定性时延，是构建工业级 AI 算力基石的关键。作为底层抽象层的核心，runtime 仓库承载了连接上层计算图引擎与底层硬件驱动的枢纽功能。它不仅决定了指令流转的效率，更通过精密的内存池化管理与流控算法，保障了大规模并行计算任务的稳定性。

1. 架构演进：从静态分配到动态拓扑感知

在高性能计算环境中，runtime 层位于逻辑计算图与物理执行指令之间。其核心任务是将高度抽象的算子序列转化为硬件可识别的任务流（Task Stream）。

与传统的通用计算不同，异构计算架构下的资源管理面临着极高的内存带宽压力与非一致性内存访问（NUMA）挑战。runtime 通过构建一套分层的资源视图，实现了对物理计算单元的逻辑抽象。在任务调度层面，它引入了基于优先级的多流（Stream）并发执行模式。每一个 Stream 代表一个独立的、保序的操作序列，而 runtime 则在底层负责将这些 Stream 映射到硬件的硬件执行队列（Hardware Queue）中。

2. 内存管理逻辑：双池化与地址空间一致性

内存碎片化是长周期训练任务的“杀手”。在 runtime 的实现中，采用了严苛的内存管理策略以确保显存利用率的最大化。

2.1 内存池设计

runtime 内部实现了针对 Device 侧内存的二级池化算法。首层是大块内存（Block）的预分配，直接与内核驱动进行交互；第二层则是面向算子执行的小内存（Chunk）分配器。这种设计能够将内存申请的时间复杂度从 $O(n)$ 降至 $O(1)$，并有效规避了频繁调用底层系统接口带来的上下文切换开销。

2.2 伪代码：核心内存分配逻辑抽象

// 内存池管理结构抽象示例
struct MemoryPoolConfig {
    size_t blockSize;    // 预分配块大小
    uint32_t poolLimit;  // 内存池上限百分比
    bool enableVirtualAddr; // 是否启用虚拟地址映射
};

class RuntimeMemoryManager {
public:
    // 基于引用计数的内存分配，支持地址对齐
    Status AllocateDeviceMem(void** ptr, size_t size) {
        // 1. 检索空闲池是否存在满足 size + padding 的 Block
        // 2. 若无，触发底层驱动的 gc_and_alloc 机制
        // 3. 返回一致性虚拟地址，维护物理地址映射表
        return InternalPoolAlloc(ptr, size);
    }

private:
    std::map<uintptr_t, DeviceAddrInfo> addr_map_; // 维护逻辑地址与物理地址的映射
};

3. 执行流控制：Ascend C 算子的异步协同

随着 TBE 演进为 Ascend C，runtime 的算子触发机制也发生了质变。Ascend C 强调对硬件流水线的深度掌控，runtime 必须提供极低延迟的算子加载与参数序列化能力。

在执行流（Stream）控制中，runtime 实现了基于 Event 的同步机制。当一个计算任务（Kernel）在 Device 上启动时，runtime 会将其参数（Tiling Data）通过高速总线压入硬件的参数存储区。通过硬件信号量（Semaphore）与 Event 的组合，runtime 可以在不阻塞 Host 端 CPU 的情况下，完成复杂的算子间前驱依赖检查。

4. 拓扑感知与跨设备通信优化

在多卡协同场景下，runtime 的作用延伸到了通信域。它通过感知 PCIe 拓扑与高性能互联链路（如 HCCS），动态调整数据搬运的优先级。

当检测到跨片数据访问时，runtime 会自动选择最优的 P2P（Peer-to-Peer）路径。在 runtime 的底层实现中，包含了一套精密的拓扑探测逻辑，该逻辑会根据设备间的“距离”矩阵，自动决策是通过共享内存（Shared Memory）还是通过专门的硬件调度引擎进行数据同步。这种透明的资源管理，使得上层框架无需关注底层的物理连接细节，即可获得近乎线性的扩展性。

5. 总结

runtime 仓库作为高性能计算平台的“心脏”，其设计哲学在于：在极致性能与极致灵活性之间寻找平衡。通过深度的内存池化、高效的异步流管理以及对 Ascend C 算子执行流的精细控制，它为整个计算栈提供了稳定且高性能的运行环境。深入研究其源码，不仅能理解异构计算的底层逻辑，更能掌握大规模分布式系统在资源调度方面的核心思想。

• cann 组织链接
• [runtime] 仓库链接