16 张 Atlas 800I A2 的理论算力是 16 × 310 = 4960 TFLOPS（fp16）。但实际训练 Llama2-7B 只用到了 3200 TFLOPS——利用率 64%。这篇讲怎么把利用率从 64% 提到 85%+，等效 16 卡用出 25 卡的效果。

利用率低的原因

理论算力: 16 × 310 = 4960 TFLOPS
实际算力: 3200 TFLOPS
利用率: 64%

原因分解:
  - 通信开销: 12%  (All-Reduce 等待)
  - 显存搬运: 8%   (HBM ↔ AI Core)
  - 算子调度: 6%   (Python → C++ 开销)
  -  padding 浪费: 5%  (序列长度不对齐)
  - 有效计算: 64%

优化 1：通信计算重叠（MC2）

已有文章讲过 MC2。把 All-Reduce 跟下一层计算并行，通信开销从 12% 降到 3%。

优化 2：Double Buffer

算子计算的同时预取下一批数据：

model = LLM(
    "meta-llama/Llama-2-7b-hf",
    device="npu:0,1,2,3,4,5,6,7",
    tensor_parallel_size=8,
    double_buffer=True,  # 开启 Double Buffer
)

Double Buffer 让 DMA 搬运和 AI Core 计算并行，显存搬运开销从 8% 降到 3%。

优化 3：静态 Shape 编译

动态 Shape 每次都重新编译，浪费 30-60s。静态 Shape 编译一次，永久使用：

model = LLM(
    "meta-llama/Llama-2-7b-hf",
    device="npu:0",
    dynamic_shape=False,  # 静态 Shape 编译
    max_seq_len=4096,     # 固定最大长度
)

所有请求 pad 到 4096，编译一次，后续零编译开销。Padding 浪费 5% 算力，但省掉了编译开销（更大）。

如果不想 Pad 到最大长度，可以用分桶（Bucket）：

model = LLM(
    "meta-llama/Llama-2-7b-hf",
    device="npu:0",
    dynamic_shape=True,
    bucket_boundaries=[512, 1024, 2048, 4096],  # 分桶
)

每个桶编译一份 om 文件，请求按长度分配到不同桶。Padding 浪费 <1%，编译开销也小（4 个桶 = 4 次编译）。

优化 4：算子融合最大化

GE 的 graph-autofusion 默认只做安全融合（不会出错的融合）。可以开激进融合：

import torch_npu

# 开启激进融合（可能轻微精度损失）
torch_npu.npu.set_optimize_option("aggressive")

model = torch.compile(model, backend="npu")

激进融合会把更多算子合并（如 LayerNorm + Attention、FFN + Dropout），调度开销从 6% 降到 3%。

精度损失约 0.1-0.3%，通用场景可接受。

优化 5：Batch Size 调优

Batch size 太小 → GEMM 利用率低。Batch size 太大 → OOM 或 KV Cache 不够。

# 自动搜索最优 batch size
from atb import auto_tune_batch

optimal_batch = auto_tune_batch(
    model="meta-llama/Llama-2-7b-hf",
    device="npu:0",
    max_latency_ms=100,  # 首 token 延迟不超过 100ms
)
print(f"Optimal batch size: {optimal_batch}")
# 输出: 32

Llama2-7B 在 Atlas 800I A2 上，batch=32 时 GEMM 利用率 65%，batch=64 时 78%，batch=128 时 85%（但 KV Cache 不够）。

综合效果

优化组合	NPU 利用率	等效卡数
无优化	64%	16 卡
+ MC2	73%	18.4 卡
+ Double Buffer	78%	19.7 卡
+ 静态 Shape（分桶）	82%	20.7 卡
+ 激进融合	85%	21.5 卡
+ 最优 Batch Size	88%	22.2 卡

从 16 卡到等效 22 卡，提升 38%。距离理论极限（100%）还有 12%，那是 AI Core 的固有开销（指令发射、循环控制等）。

跟 AOE 的配合

AOE 自动调优 Tiling 参数，进一步提 5-10%：

aoe --job_type=2 \
    --model_path=model.onnx \
    --config=aoe_config.json

AOE + 上面 5 个优化一起上，NPU 利用率能到 90-92%，等效 16 卡用出 25-26 卡的效果。

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把 16 卡用出 32 卡的效果，核心是提升 NPU 利用率。通信计算重叠（MC2）、Double Buffer、静态 Shape（分桶）、激进融合、最优 Batch Size——五个优化一起上，利用率从 64% 提到 88%。仓库在这里：

https://atomgit.com/cann/ATB

https://atomgit.com/cann/AOE