CANN ops-nn 算子解读：AIGC 多模态模型中的 Softmax 与 LayerNorm 实现

Dimpels2026-02-07 9:41

本文基于 CANN ops-nn 仓库中的 Softmax 和 LayerNorm 算子，解析其在 AIGC 多模态模型（如 CLIP、BLIP）中的关键作用与优化实现。

一、多模态 AIGC 与归一化算子

1.1 多模态 AIGC：让 AI 同时理解图像和文字

"看图说话"、"以文生图"------这些曾经只有人类才能做到的事情，如今 AIGC 多模态模型也能轻松完成。

多模态 AIGC 正在改变我们与 AI 交互的方式：

  • GPT-4V：能够理解图像内容并回答问题
  • CLIP：将图像和文字映射到同一空间，支持文生图
  • BLIP-2：图文理解与生成的统一模型
  • LLaVA：开源的多模态对话模型

这些模型的共同特点是：需要处理图像和文本两种模态的信息，并让它们相互理解、相互影响。
CLIP 架构
图像编码器

ViT
对比学习
文本编码器

Transformer
LayerNorm
Softmax

在多模态模型中，Softmax 和 LayerNorm 的调用频率极高，是除 MatMul 外最关键的算子。CANN ops-nn 仓库提供了这些算子的高效实现，支持 AIGC 多模态应用的部署。

1.2 ops-nn 归一化算子的价值

算子 多模态场景 ops-nn 优化点
Softmax Attention 权重、对比损失 数值稳定、向量化
LayerNorm 每层输出归一化 融合优化、精度保证
RMSNorm LLaMA 系列模型 简化计算、高效实现

二、ops-nn Softmax 实现解析

2.1 数值稳定的 Softmax

ops-nn 实现了数值稳定的 Softmax，避免溢出：
输入 x
减去最大值

x - max
指数运算

exp
求和
归一化

除以 sum
输出

对 AIGC 的意义：

  • CLIP 的对比学习使用大规模 Softmax（batch_size × batch_size）
  • 数值稳定性确保训练和推理的一致性

2.2 Flash Attention 中的 Online Softmax

ops-nn 支持 Flash Attention 所需的在线 Softmax 计算：
Online Softmax
分块计算 QK^T
局部 Softmax
在线更新统计量
修正输出
标准 Softmax
计算全部 QK^T
全局 Softmax

内存优化：从 O(N²) 降至 O(N)，支持更长的上下文。

三、ops-nn LayerNorm 实现解析

3.1 LayerNorm 计算流程

渲染错误: Mermaid 渲染失败: Parse error on line 4: ... B --> D[归一化
(x-μ)/√(σ²+ε)] C -----------------------^ Expecting 'SQE', 'DOUBLECIRCLEEND', 'PE', '-)', 'STADIUMEND', 'SUBROUTINEEND', 'PIPE', 'CYLINDEREND', 'DIAMOND_STOP', 'TAGEND', 'TRAPEND', 'INVTRAPEND', 'UNICODE_TEXT', 'TEXT', 'TAGSTART', got 'PS'

3.2 融合优化

ops-nn 支持 LayerNorm 与相邻算子的融合：
融合后
Add_LayerNorm_Linear
融合前
Add
LayerNorm
Linear

AIGC 收益：

  • ViT 每层都有 Add + LayerNorm 模式
  • 融合后减少 2 次全局内存访问

3.3 RMSNorm 支持

LLaMA 等模型使用 RMSNorm 替代 LayerNorm：
LayerNorm

均值 + 方差
计算量: 2N
RMSNorm

仅方差
计算量: N

ops-nn 提供专门的 RMSNorm 实现，计算量减少约 40%。

四、多模态场景优化

4.1 CLIP 对比学习 Softmax

CLIP 的对比损失需要计算图像-文本相似度矩阵的 Softmax：

python 复制代码 
# 相似度矩阵 [batch, batch]
# ops-nn 优化：
# 1. 分块计算避免内存溢出
# 2. 温度参数融合到 Softmax 中
logits = image_features @ text_features.T / temperature
probs = aclnn_softmax(logits, dim=-1)

4.2 Cross Attention 中的 Softmax

Stable Diffusion 的 Cross Attention 连接图像和文本：
文本 Value 文本 Key 图像 Query 文本 Value 文本 Key 图像 Query MatMul (Q × K^T) Softmax (ops-nn) MatMul (Attn × V)

五、性能数据

5.1 Softmax 性能

Shape 数据类型 耗时
[1, 12, 1024, 1024] FP16 0.45ms
[1, 12, 4096, 4096] FP16 6.2ms
[256, 256] (CLIP) FP32 0.08ms

5.2 LayerNorm 性能

Shape 数据类型 耗时
[1, 1024, 768] FP16 0.05ms
[1, 4096, 4096] FP16 0.35ms

5.3 多模态模型推理

模型 任务 优化前 优化后
CLIP ViT-L 图像编码 12ms 5ms
BLIP-2 图文理解 85ms 38ms

六、开发者实践

6.1 调用 ops-nn Softmax

cpp 复制代码 
// 标准 Softmax
aclnnSoftmax(workspace, workspaceSize,
             input, dim, output, stream);

// 带 Scale 的 Softmax（用于 Attention）
aclnnScaledSoftmax(workspace, workspaceSize,
                   input, scale, output, stream);

6.2 调用 ops-nn LayerNorm

cpp 复制代码 
aclnnLayerNorm(workspace, workspaceSize,
               input, normalizedShape,
               weight, bias, eps,
               output, meanOut, rstdOut, stream);

七、多模态模型架构

7.1 CLIP 架构详解

文本编码器
图像编码器
图像
Patch Embedding
ViT Transformer
图像嵌入
文本
Token Embedding
Transformer
文本嵌入
对比学习

7.2 Softmax 和 LayerNorm 的调用频率

模型 Softmax 调用 LayerNorm 调用
CLIP ViT-L 24×12 = 288 24×2 = 48
BLIP-2 500+ 100+
LLaVA 1000+ 200+

八、ops-nn Softmax 优化技术

8.1 数值稳定实现

输入 x
找最大值 max
x - max
exp
求和 sum
除以 sum
输出

为什么要减最大值：

  • 避免 exp(x) 溢出
  • 保持数值稳定性

8.2 Flash Attention 中的 Online Softmax

分块计算 QK^T
局部 Softmax
记录局部 max 和 sum
下一块
更新全局统计量
修正之前的输出

收益：内存从 O(N²) 降至 O(N)

九、ops-nn LayerNorm 优化技术

9.1 融合实现

融合后
LayerNorm 融合 Kernel
融合前
计算均值
计算方差
归一化
缩放平移

9.2 RMSNorm 对比

特性 LayerNorm RMSNorm
计算 均值 + 方差 仅方差
参数 γ, β 仅 γ
速度 基准 快 40%
使用模型 BERT, CLIP LLaMA

十、多模态场景优化

10.1 CLIP 对比学习 Softmax

python 复制代码 
# 图像-文本相似度矩阵
# [batch, batch] 大小
logits = image_features @ text_features.T / temperature

# 需要对两个方向做 Softmax
image_probs = softmax(logits, dim=1)  # 图像到文本
text_probs = softmax(logits, dim=0)   # 文本到图像

10.2 Cross Attention 优化

优化技术 方法 收益
KV 缓存 缓存文本 K/V 减少重复计算
融合 Softmax 与 MatMul 融合 减少访存
Flash Attention 分块计算 支持长序列

十一、开发者实践指南

11.1 完整调用示例

cpp 复制代码 
#include "aclnn/acl_nn.h"

// Softmax 调用
aclnnStatus softmaxStatus = aclnnSoftmax(
    workspace, workspaceSize,
    input,              // [B, Seq, Vocab] 或 [B, Heads, Seq, Seq]
    -1,                 // dim (最后一维)
    output,
    stream
);

// 带 Scale 的 Softmax (用于 Attention)
aclnnStatus scaledSoftmaxStatus = aclnnScaledSoftmax(
    workspace, workspaceSize,
    input,              // Attention scores
    1.0 / sqrt(dim),    // scale
    output,
    stream
);

// LayerNorm 调用
int64_t normalizedShape[] = {768};
aclnnStatus lnStatus = aclnnLayerNorm(
    workspace, workspaceSize,
    input,              // [B, Seq, Hidden]
    normalizedShape, 1,
    weight,             // [Hidden]
    bias,               // [Hidden]
    1e-5,               // eps
    output,
    meanOut,            // 可选，用于反向传播
    rstdOut,            // 可选，用于反向传播
    stream
);

// RMSNorm 调用 (LLaMA 使用)
aclnnStatus rmsNormStatus = aclnnRmsNorm(
    workspace, workspaceSize,
    input,
    weight,
    1e-6,               // eps
    output,
    stream
);

// CLIP 对比学习实现
void clipContrastiveLoss(
    aclTensor* imageFeatures,   // [B, D]
    aclTensor* textFeatures,    // [B, D]
    float temperature,
    aclTensor* loss
) {
    // 1. 计算相似度矩阵
    aclnnMatmul(workspace, workspaceSize,
                imageFeatures, textFeatures_T,
                logits, 0, stream);
    
    // 2. 温度缩放
    aclnnDiv(workspace, workspaceSize,
             logits, temperature, scaledLogits, stream);
    
    // 3. 图像到文本的 Softmax
    aclnnSoftmax(workspace, workspaceSize,
                 scaledLogits, 1, imageProbs, stream);
    
    // 4. 文本到图像的 Softmax
    aclnnSoftmax(workspace, workspaceSize,
                 scaledLogits, 0, textProbs, stream);
    
    // 5. 计算交叉熵损失
    // labels 是对角线 (正样本)
    aclnnCrossEntropyLoss(...);
}

// Multi-Head Attention with LayerNorm
void mhaWithLayerNorm(
    aclTensor* input,
    aclTensor* output
) {
    // 1. Pre-LayerNorm
    aclnnLayerNorm(workspace, workspaceSize,
                   input, normalizedShape, 1,
                   lnWeight, lnBias, 1e-5,
                   normed, mean, rstd, stream);
    
    // 2. QKV 投影
    aclnnLinear(workspace, workspaceSize,
                normed, qkvWeight, qkvBias, qkv, stream);
    
    // 3. 分离 Q, K, V 并 reshape
    // ...
    
    // 4. Attention Score
    aclnnBatchMatMul(workspace, workspaceSize,
                     Q, K_T, scores, stream);
    
    // 5. Scaled Softmax
    aclnnScaledSoftmax(workspace, workspaceSize,
                       scores, scale, attnProbs, stream);
    
    // 6. Attention Output
    aclnnBatchMatMul(workspace, workspaceSize,
                     attnProbs, V, attnOut, stream);
    
    // 7. 输出投影 + 残差
    aclnnLinear(workspace, workspaceSize,
                attnOut, outWeight, outBias, projected, stream);
    aclnnAdd(workspace, workspaceSize,
             input, projected, 1.0, output, stream);
}

11.2 常见问题与解决方案

问题 原因 解决方案
Softmax 输出 NaN 输入过大 使用数值稳定版本
LayerNorm 精度差 eps 过小 增大 eps
长序列 OOM Attention 矩阵过大 使用 Flash Attention

十二、总结与展望

12.1 核心要点

CANN ops-nn 仓库中的 Softmax 和 LayerNorm 实现具有以下特点：

  • 数值稳定：减最大值的 Softmax
  • 融合优化：LayerNorm 单 Kernel 实现
  • Flash Attention：Online Softmax 支持
  • AIGC 适配：针对多模态模型优化

12.2 多模态部署建议

场景 推荐配置 理由
CLIP 编码 FP16 + 融合 速度和精度平衡
长序列 Attention Flash Attention 内存高效
LLaMA 推理 RMSNorm 速度更快

相关链接：

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