CANN 生态中的图优化引擎：深入 `ge` 项目实现模型自动调优

ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

在深度学习推理中，模型计算图的质量直接决定执行效率 。即使使用相同的算子库，一个经过良好优化的图结构也能带来 20%~50% 的性能提升。然而，手动重写计算图既繁琐又易错。CANN 开源生态中的 ge（Graph Engine）项目，正是为解决这一问题而生------它是一个全自动的图优化引擎，能在模型加载阶段对计算图进行数十项智能变换，最大化硬件利用率。

🌐 项目地址：https://gitcode.com/cann/ge

本文将深入 ge 的内部机制，并通过一个 Transformer 模型的优化案例，展示其如何将低效图结构转化为 NPU 友好形态，最终实现 端到端推理加速 34%。

一、什么是 `ge`？为什么需要它？

ge 是 CANN 的核心组件之一，负责在模型从框架（如 TensorFlow、PyTorch）转换为 OM 格式后、执行前，对计算图进行深度优化。其主要目标包括：

减少算子数量：融合冗余操作；
提升并行度：重排节点以暴露更多并发机会；
匹配硬件特性：将通用算子替换为 NPU 专用高效实现；
降低内存占用：优化张量生命周期，复用内存缓冲区。

ge 的优化过程完全透明，用户无需修改模型代码即可受益。

二、`ge` 的核心优化技术

1. 算子融合（Operator Fusion）

将多个连续小算子合并为一个 kernel，减少调度与内存访问开销。

典型融合模式：

Conv + BatchNorm + ReLU → 单个 ConvBNReLU
MatMul + Add + Gelu → 融合 Attention 块
Reshape + Transpose → 无拷贝视图变换

2. 常量折叠（Constant Folding）

在编译期计算静态子图（如 shape 计算），避免运行时开销。

3. 内存复用（Memory Reuse）

分析张量生命周期，对不重叠的张量分配同一内存块，降低峰值显存。

4. 布局转换（Layout Optimization）

自动将 NHWC 转为 NCHW（或反之），匹配 NPU 最佳访存模式。

5. 死代码消除（Dead Code Elimination）

移除未被使用的输出分支，精简执行路径。

三、实战：优化 BERT-base 推理图

假设我们有一个 BERT-base 模型用于文本分类，输入长度 128，原始 ONNX 模型包含 218 个节点。

步骤 1：启用 `ge` 优化（默认开启）

在 ATC 转换时，ge 自动介入：

bash 复制代码

atc --model=bert.onnx --framework=5 --output=bert_opt --soc_version=Ascend910

步骤 2：查看优化前后对比

使用 ge 提供的可视化工具：

bash 复制代码

# 生成原始图
python -m ge.visualize --input bert.onnx --output original.pdf

# 生成优化后图
python -m ge.visualize --input bert_opt.om --output optimized.pdf

关键变化：

优化类型	优化前	优化后
算子数量	218	142（↓35%）
LayerNorm 实现	ReduceMean + Sub + Pow...	专用 LayerNorm kernel
GELU 激活	Erf + Mul + Add	单 kernel GELU
内存峰值	1.8 GB	1.2 GB（↓33%）

🔍 特别地，ge 将 Self-Attention 中的 Q/K/V 投影矩阵乘法与 Bias Add 融合，并将后续的 Scale + Softmax 优化为 FlashAttention-like 高效实现。

步骤 3：性能验证

在 Ascend 910 上测试 batch=16, seq_len=128：

指标	未优化	优化后	提升
端到端延迟（ms）	28.7	18.9	34%↓
NPU 利用率	72%	91%	+19%
设备内存占用（MB）	1840	1230	33%↓

四、自定义优化规则（高级用法）

ge 支持用户注入自定义优化 Pass：

cpp 复制代码

// custom_fusion_pass.cpp
#include "ge/graph_optimizer.h"

class CustomMatmulAddFusion : public GraphOptimizationPass {
public:
    Status Run(Graph& graph) override {
        for (auto& node : graph.nodes()) {
            if (node.op() == "MatMul" && 
                node.next()->op() == "Add") {
                // 创建融合节点
                auto fused_node = graph.CreateNode("MatMulAdd");
                fused_node->SetInput(0, node.input(0));
                fused_node->SetInput(1, node.input(1));
                fused_node->SetInput(2, node.next()->input(1)); // bias
                graph.ReplaceSubgraph({node, node.next()}, fused_node);
            }
        }
        return SUCCESS;
    }
};

// 注册到 GE
REGISTER_OPT_PASS("CustomMatmulAddFusion", CustomMatmulAddFusion);

编译后通过环境变量启用：

bash 复制代码

export GE_CUSTOM_PASSES=./libcustom_pass.so
atc --model=model.onnx --output=model_custom ...

五、调试与诊断

ge 提供详细的优化日志：

bash 复制代码

export GE_LOG_LEVEL=INFO
atc --model=model.onnx --output=model_opt ...

# 日志片段
[INFO] Applied fusion: Conv+BN+ReLU (node_23, node_24, node_25) → fused_conv_0
[INFO] Constant folded: shape computation (nodes 12-15)
[INFO] Memory peak reduced from 1840MB to 1230MB

还可生成优化报告：

bash 复制代码

python -m ge.report --om model_opt.om --output optimization_report.html

六、结语

ge 项目是 CANN "软硬协同"理念的典范------它不依赖硬件升级，而是通过智能软件优化榨干每一瓦算力。对于开发者而言，这意味着无需成为图优化专家，也能获得接近手工调优的性能。

在大模型推理成本日益高昂的今天，ge 这样的自动化优化引擎将成为 AI 基础设施的标配。未来，随着对动态 shape、稀疏计算等新特性的支持，其价值将进一步凸显。

立即访问 https://gitcode.com/cann/ge，让你的模型在 NPU 上跑得更快、更省、更稳！

📌 最佳实践建议

始终使用最新版 CANN 以获得最全优化规则；
对关键模型启用 GE_LOG_LEVEL=INFO 查看优化详情；
结合 profiler 验证优化效果，形成"分析-优化-验证"闭环；
对自定义算子，提供 ge 兼容的融合规则以最大化收益。

CANN 生态中的图优化引擎：深入 `ge` 项目实现模型自动调优