击穿长文本极限：在 AtomGit 破译 CANN ops-nn 的注意力加速密码

在 AIGC 的下半场，"长上下文（Long Context）" 成为了竞争的焦点。从 Claude 的 200k 到 Kimi 的 200万字上下文，模型记住的信息越来越多。

然而，对于底层的计算硬件来说，这是一个噩梦。Transformer 的核心------自注意力机制（Self-Attention），其计算复杂度随序列长度呈爆炸式增长。当你试图让 AI 阅读一本书时，显存带宽（HBM Bandwidth）往往会先于计算单元被耗尽。

华为昇腾 CANN 的 ops-nn 仓库，在 AtomGit 上提供了一套"拆弹专家"级的解决方案。通过深入研究该仓库，我们可以看到 CANN 是如何通过FlashAttention 思想与 Cube-Vector 异构融合技术，强行拉升 AIGC 的推理长度。

今天，我们走进 ops-nn，去看看它是如何处理 AIGC 的"灵魂"------Attention 的。

核心技术阵地

CANN 组织主页： https://atomgit.com/cann

ops-nn 源码仓库： https://atomgit.com/cann/ops-nn

一、 Attention 的痛：搬运比计算更昂贵

标准的 Attention 计算公式是：

在传统的实现中，这意味着：

****：产生一个巨大的矩阵（Score Matrix）。
写回显存：将这个巨大的矩阵写回 HBM。
读回显存：读取矩阵做 Softmax。
写回显存：写回 Softmax 结果。
...

对于长序列，这个中间矩阵大到显存根本装不下。CANN 的解决思路是：不生成完整的中间矩阵 。利用 ops-nn 中的融合算子技术，在片上内存（On-Chip Memory）中"切块"计算，算完一块扔一块，只保留最终结果。

二、走进 ops-nn：异构计算的交响乐

在 AtomGit 的 ops-nn 仓库中，Attention 相关的算子实现是极其复杂的，因为它需要同时调动 NPU 的两个大脑：

Cube Unit：负责和的矩阵乘法。
Vector Unit：负责（除以）和（指数与归一化）。

如何在代码层面协调这两个单元，让它们像流水线工人一样无缝配合？ops-nn 给出了答案。

三、代码实战：构建一个"融合注意力分数"计算核

为了演示原理，我们不展示数千行的完整 FlashAttention 代码，而是编写一个精简版的 Fused Attention Score 算子。

这个算子的目标是：在一个 Kernel 内，连续完成 MatMul -> Div -> Softmax 的操作，中间结果绝不离开片上内存。

Ascend C 核心代码逻辑

cpp 复制代码

#include "kernel_operator.h"
#include "lib/matmul_intf.h" // 高阶矩阵计算接口

using namespace AscendC;

// 假设切分大小
constexpr int32_t TILE_N = 128; // 序列长度切分
constexpr int32_t HEAD_DIM = 64; // 头维度

class KernelFusedAttention {
public:
    __aicore__ inline KernelFusedAttention() {
        matmulObj.Init(&pipe);
    }

    __aicore__ inline void Init(GM_ADDR q, GM_ADDR k, GM_ADDR out, float scale) {
        // 设置全局内存地址
        // Q: [Batch, Seq_Q, Head_Dim], K: [Batch, Seq_K, Head_Dim]
        matmulObj.SetTensorA(GlobalTensor<half>(q), { TILE_N, HEAD_DIM });
        matmulObj.SetTensorB(GlobalTensor<half>(k), { HEAD_DIM, TILE_N }); // 已转置
        
        m_scale = scale;
        outGm.SetGlobalBuffer((__gm__ half *)out);
    }

    __aicore__ inline void Process() {
        // --- 阶段 1: Cube 单元计算 Q * K^T ---
        // 自动流水线处理，计算结果存储在片上的 L0C/Unified Buffer
        matmulObj.IterateAll(workspace);
        
        // 等待 MatMul 计算完成
        while (matmulObj.TemplatePop<false>()) {
            // 获取 MatMul 的结果 (Score Matrix)
            // 注意：此时数据还在 Local Memory 中
            LocalTensor<float> scoreLocal = matmulObj.GetResult();
            
            // --- 阶段 2: Vector 单元介入 ---
            // 直接在片上对 scoreLocal 进行处理，无需搬出到 HBM
            
            // 2.1 Scale 操作 (除以 sqrt(d_k))
            // Vector 指令：Muls (Multiply Scalar)
            Muls(scoreLocal, scoreLocal, m_scale, TILE_N * TILE_N);
            
            // 2.2 Softmax 操作
            // Vector 指令：对每一行进行 Softmax
            // Ascend C 封装了复杂的 exp/sum/div 逻辑
            Softmax(scoreLocal, scoreLocal, TILE_N * TILE_N);

            // --- 阶段 3: 数据搬出 ---
            // 将处理完的 Attention Score 搬运回 Global Memory
            // (在真实 FlashAttention 中，这里不会搬出，而是直接进行下一次 MatMul * V)
            DataCopy(outGm, scoreLocal, TILE_N * TILE_N);
            
            // 释放资源
            matmulObj.FreeResult();
        }
    }

private:
    TPipe pipe;
    // 定义 MatMul 实例
    // 输入 half (FP16)，输出 float (FP32) 以保证 Softmax 精度
    REGIST_MATMUL_OBJ(&pipe, GetSysWorkSpacePtr(), MatmulType<AscendC::TPosition::GM, CubeFormat::ND, half, float>);
    
    GlobalTensor<half> outGm;
    LocalTensor<uint8_t> workspace;
    float m_scale;
};

// 算子入口
extern "C" __global__ __aicore__ void fused_attn_score(GM_ADDR q, GM_ADDR k, GM_ADDR out, float scale) {
    KernelFusedAttention op;
    op.Init(q, k, out, scale);
    op.Process();
}

代码深度解析

数据的"不落地"之旅：
注意代码中的 matmulObj.GetResult() 得到 scoreLocal 后，紧接着直接调用了 Muls 和 Softmax。这期间，数据一直停留在 NPU 的高速缓存（Unified Buffer）中。相比于传统 PyTorch 写法的多次显存读写，这种方式节省了数百 GB/s 的带宽。
Cube 与 Vector 的接力：
这也是 ops-nn 仓库中最精彩的部分。matmulObj 驱动的是 Cube 单元（矩阵加速器），而 Muls/Softmax 驱动的是 Vector 单元。Ascend C 通过同步原语（Sync Primitives）确保了当 Vector 开始算 Softmax 时，Cube 已经把矩阵乘好了。这种细粒度的硬件控制，只有在算子层才能实现。
高精度中间态：
在代码中，我们特意使用了 float 作为中间计算类型（Accumulator）。在 AIGC 中，如果 Softmax 的输入使用 FP16，很容易因为数值溢出导致模型生成乱码。ops-nn 展示了如何在保持 FP16 输入/输出的同时，在内核内部使用 FP32 进行高精度计算。

四、为什么你需要关注 ops-nn 中的 Attention 实现？

对于 AIGC 开发者，AtomGit 上的 cann/ops-nn 仓库提供了超越教科书的实战价值：

1. 应对特殊的 Mask 需求

现在的 AIGC 模型不仅有 Causal Mask（因果遮蔽），还有 Alibi、Sliding Window 等各种复杂的注意力遮蔽机制。标准库的 FlashAttention 未必支持所有变体。通过 Clone ops-nn，你可以修改源码中的 Softmax 逻辑，轻松插入自定义的 Mask 算法。

2. KV Cache 的内存管理

在推理阶段，KV Cache 的管理是性能核心。ops-nn 中包含了 PagedAttention 相关的底层实现逻辑参考。通过阅读代码，你可以理解如何通过非连续的内存地址（Page Table）来喂给 Cube 单元，从而极大减少显存碎片。

3. 理解 GQA / MQA 加速

Grouped Query Attention (GQA) 是 Llama 3 等模型的标配。在 ops-nn 中，你可以看到如何处理 Q 头数与 K/V 头数不一致的情况------通过**广播（Broadcasting）**机制，在片上内存复制 K/V 数据块，而不是在显存中物理复制，从而节省带宽。

五、开源社区：AIGC 的算力加油站

华为选择将如此核心的算子实现托管在 AtomGit，意在构建一个开放的 AIGC 底层技术生态。

在 cann/ops-nn 仓库，你经常会看到这样的场景：

Issue 区：有开发者询问："如何在 Ascend 910B 上优化 128k 长度的 Attention？"
PR 区：有高校团队提交了针对稀疏注意力（Sparse Attention）的优化代码。
Wiki 区：详细记录了不同 Shape 下算子的性能数据。

这个仓库已经不仅仅是代码库，它是国产 AI 算力优化的知识库。

六、结语：在比特的洪流中冲浪

AIGC 的竞争，归根结底是 Token 生成速度的竞争。

当我们惊叹于 AI 能够瞬间读完一本小说并写出摘要时，请记住，这背后是无数次的碰撞，是数据在 Cube 与 Vector 单元间的高速接力。

华为 CANN 的 ops-nn 仓库，为你打开了这扇通往底层微观世界的大门。无论你是想优化自己的模型，还是单纯想领略高性能计算（HPC）的魅力，这里都是你不可错过的必经之地。

即刻探索：

加入 CANN 开发者社区： https://atomgit.com/cann
深入 Attention 源码： https://atomgit.com/cann/ops-nn

让我们在 AtomGit 上，用代码为 AIGC 的想象力加速。