击穿 AIGC 通信墙：深度解析 CANN SHMEM 多机多卡“内存直通车”

前言

[一、时代背景：为什么我们需要 SHMEM？](#一、时代背景：为什么我们需要 SHMEM？)

[二、仓库全景：CANN SHMEM 核心架构解析](#二、仓库全景：CANN SHMEM 核心架构解析)

[三、关键特性深读：它到底有多快？](#三、关键特性深读：它到底有多快？)

[四、实战演练：从 Demo 看开发流程](#四、实战演练：从 Demo 看开发流程)

[五、适用场景与未来展望](#五、适用场景与未来展望)

结语

前言

在 AIGC（生成式人工智能）大模型参数量狂飙突进的今天，从千亿参数迈向万亿参数，单卡算力早已不是唯一的决胜点。当我们使用成百上千张昇腾（Ascend）计算卡组成庞大的集群时，一个隐形的"幽灵"开始在系统中游荡------那就是通信延迟。

在传统的分布式训练中，我们习惯了使用 MPI（Message Passing Interface）或者集合通信（HCCL）来进行数据同步。但在某些追求极致微秒级延迟的场景下，繁重的协议栈开销成为了新的瓶颈。

如何让分布在不同服务器、不同 NPU 卡上的显存，像在同一个物理内存空间里一样自由读写？

AtomGit 上的 CANN/shmem 仓库给出了答案。这是一个基于 OpenSHMEM 标准协议，深度结合昇腾底层 MTE/xDMA 硬件引擎打造的高性能多机多卡通信库。今天，我们就结合仓库的开源内容，为您带来一篇万字级别的深度解读。

一、时代背景：为什么我们需要 SHMEM？

在深入代码之前，我们需要理解 shmem 诞生的背景。

1. AIGC 的"通信墙"难题

在大模型训练（特别是 MoE 混合专家模型）和超大 Batch 推理中，通信模式正在发生变化：

粒度变细：不再只是整层参数的同步，而是大量零散的 Token 在不同专家网络（Experts）之间跳转。
频次变高：通信操作不再是计算的"配角"，而是占据了总耗时的 30% 甚至更多。

传统的"发送-接收"双边通信模式，需要接收端 CPU 参与中断处理和内存拷贝，这在大规模集群下是不可承受之重。

2. PGAS 模型的回归

shmem 的核心理念是 PGAS (Partitioned Global Address Space，分区全局地址空间)。

简单来说，虽然物理上内存是分散在不同 NPU 卡上的，但在逻辑上，shmem 为开发者构建了一个统一的全局视图。NPU A 可以直接通过"偏移量"算出 NPU B 的内存地址，并直接写入数据，而 NPU B 的 CPU 甚至不需要知道这件事发生了。

二、仓库全景：CANN SHMEM 核心架构解析

打开 shmem 仓库的首页（参考 Image_811be8.jpg 和 Image_84caa5.jpg），映入眼帘的是清晰的架构分层图。让我们像剥洋葱一样拆解它。

1. 顶层设计：双侧接口体系 (Dual-Side Interface)

CANN SHMEM 采用了独特的 Host + Device 协同设计模式：

Host 侧（控制面）：

负责"修路"。主要通过 shmem_init 进行环境初始化，管理内存池（Memory Pool），并创建通信域（Team）。它就像是一个指挥官，负责把所有 NPU 卡拉入一个群组，并分配好大家都能看到的"对称内存堆（Symmetric Heap）"。
Device 侧（数据面）：

负责"跑车"。这是 shmem 的精髓所在。运行在 AI Core 上的核函数，可以直接调用 shmem_put（远程写）或 shmem_get（远程读）接口。由于这些接口直接编译在 Device 侧代码中，数据传输完全不需要 Host CPU 的干预，实现了真正的Kernel Bypass。

2. 核心引擎：MTE 与 xDMA 的硬件加速

在仓库的"高性能通信优化"介绍中，明确提到了两个关键词：MTE 和 xDMA。这是昇腾硬件的"杀手锏"。

xDMA (Cross-DMA)：

传统的 DMA 只能在片内搬运数据。而昇腾的 xDMA 引擎支持跨设备、跨节点的内存直接访问。当你在代码中调用 shmem_put 时，底层驱动会直接指令 xDMA 引擎，通过 HCCS（片间互联）或 RoCE（RDMA over Converged Ethernet）网络，将数据"瞬移"到目标卡的显存中。
MTE (Memory Transfer Engine)：

负责片上存储（L1/UB）与全局显存（HBM）之间的高速搬运。shmem 将 MTE 与 xDMA 流水线完美融合，数据从源端的计算单元出来，经过 MTE 落盘，再由 xDMA 发送，全程无缝衔接。

3. 安全与兼容

仓库文档（Image_84caa5.jpg）还特别强调了企业级特性：

TLS 加密：默认启用 TLS 加密保护跨设备数据传输，这对于金融、政务等对数据隐私敏感的 AIGC 落地场景至关重要。
多语言支持 ：除了高性能的 C++ 原生接口，还贴心地提供了 Python 封装。这意味着算法工程师可以在 PyTorch 脚本中直接调用 shmem 的能力，降低了开发门槛。

三、关键特性深读：它到底有多快？

1. 零拷贝 (Zero-Copy) 的极致诱惑

在传统的 MPI 通信中，数据往往需要经过 User Buffer -> System Buffer -> Network Card 的多次拷贝。

而 CANN SHMEM 实现了 RDMA (Remote Direct Memory Access) 语义。数据直接从源 NPU 的显存，通过网卡，写入目标 NPU 的显存。中间完全跳过了操作系统内核态的上下文切换和 CPU 缓存拷贝。对于大模型中频繁的 Tensor 传输，这种优化能带来数倍的延迟降低。

2. 存算重叠 (Computation-Communication Overlap)

在仓库的 examples 目录中，我们看到了一个典型的文件名：matmul_allreduce（参考 Image_811be8.jpg）。

这是一个非常具有代表性的 AIGC 算子融合场景。

传统做法：先做矩阵乘（MatMul），等结果算完，再发起全归约（AllReduce）。计算单元在通信时是闲置的。
SHMEM 做法 ：利用单边通信的非阻塞特性。当矩阵乘还在计算后半部分数据时，前半部分已经计算好的结果就可以通过 shmem_put 发往邻居节点。计算流与通信流并行，完美隐藏了通信开销。

3. 细粒度控制

不同于 HCCL 处理大块数据的集合通信，SHMEM 允许开发者对每一个 Byte 的流向进行控制。这在处理稀疏矩阵（Sparse Matrix）或图神经网络（GNN）时极其有用，因为你只需要传输非零元素，而不需要填充整个 Tensor。

四、实战演练：从 Demo 看开发流程

根据仓库提供的 Latest News [2025/12]，项目首次上线不仅带来了库文件，还提供了丰富的样例。我们以一个简化的逻辑，看看如何使用 shmem 进行开发。

Host 侧代码逻辑（伪代码）：

复制代码

// 1. 初始化
aclshmemInit();

// 2. 创建 Team (将所有卡拉入群组)
aclshmemTeamHandle team = aclshmemTeamCreate(ALL_DEVICES);

// 3. 分配对称堆内存 (在所有卡上分配相同大小的 Buffer)
// 这是 PGAS 模型的关键，所有卡看到的 global_ptr 逻辑地址是可推导的
void* global_ptr = aclshmemMalloc(1024 * 1024); 

// 4. 启动 Device 核函数
LaunchKernel(global_ptr, ...);

Device 侧代码逻辑（伪代码）：

复制代码

// 运行在 AI Core 上
__global__ void my_kernel(float* global_ptr, int my_pe, int target_pe) {
    // 准备本地数据
    float local_data[128] = { ... };
    
    // 【核心操作】单边写入 (One-sided Put)
    // 直接将 local_data 写入到 target_pe 的 global_ptr 地址处
    // 不需要 target_pe 调用 recv，它甚至不知道数据来了
    shmem_put(global_ptr, local_data, 128 * sizeof(float), target_pe);
    
    // 内存屏障，确保数据写完
    shmem_quiet();
    
    // 全局同步 barrier
    shmem_barrier_all();
}

从这段代码可以看出，shmem 的编程模型极大地简化了设备间的交互逻辑。开发者仿佛在操作本地内存一样操作远程内存。

五、适用场景与未来展望

CANN SHMEM 最适合什么样的场景？

MoE (Mixture of Experts) 模型：

MoE 引入了动态路由机制，Token 的分发路径是动态变化的。SHMEM 的点对点（Point-to-Point）通信能力比静态的集合通信更灵活，能够高效处理专家网络之间的负载均衡。
自定义分布式算子：

如果你在研究新的分布式并行策略（如 Sequence Parallelism 序列并行），现有的框架无法满足需求，那么 SHMEM 提供了最底层的原语，让你手搓出最高效的通信环。
异构计算协同：

未来，随着 ops-math 等库的完善，我们可以预见 SHMEM 将承担起连接通用计算与专用加速器的桥梁作用。

结语

CANN/shmem 仓库的开源，标志着昇腾计算生态在分布式领域的拼图进一步完善。它不再局限于宏观的模型并行，而是将控制权下放到了微观的内存字节。

对于 AIGC 架构师和高性能计算开发者来说，掌握 SHMEM，就意味着掌握了打破"通信墙"、榨干集群算力的终极钥匙。

在这个算力即国力的时代，每一微秒的延迟优化，都可能转化为模型训练速度的显著提升。让我们深入 AtomGit，探索这个宝藏库的更多可能。

相关链接：

cann组织链接： https://atomgit.com/cann
shmem仓库链接： https://atomgit.com/cann/shmem

击穿 AIGC 通信墙：深度解析 CANN SHMEM 多机多卡“内存直通车”

前言

一、 时代背景：为什么我们需要 SHMEM？

二、 仓库全景：CANN SHMEM 核心架构解析

三、 关键特性深读：它到底有多快？

四、 实战演练：从 Demo 看开发流程

五、 适用场景与未来展望

结语

一、时代背景：为什么我们需要 SHMEM？

二、仓库全景：CANN SHMEM 核心架构解析

三、关键特性深读：它到底有多快？

四、实战演练：从 Demo 看开发流程

五、适用场景与未来展望