CANN ops-nn算子融合技术深度剖析与实践

熊文豪2026-02-07 21:24

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

本文导读

本文深入剖析CANN算子库中的算子融合技术，探讨如何通过融合多个算子操作来提升深度学习模型的性能。通过理论分析与实践案例相结合，帮助开发者理解算子融合的原理、实现方法以及在实际应用中的优化策略。本文将涵盖vfusion目录中的融合算子、自定义融合开发以及性能调优技巧。

CANN与算子融合

CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为华为昇腾AI处理器的软件栈，不仅提供了丰富的基础算子，更通过算子融合技术实现了深度的性能优化。算子融合是CANN编译器和运行时的核心优化手段之一，通过减少内存访问、降低kernel启动开销，能够显著提升模型的执行效率。

ops-nn融合算子

ops-nn的vfusion目录包含了各类预先优化的融合算子，这些算子将常见的算子组合模式进行了深度优化。通过使用这些融合算子，开发者可以轻松获得显著的性能提升，而无需深入了解底层硬件细节。

算子融合基础理论

为什么需要算子融合

问题1：内存墙

现代AI处理器的计算能力远超内存带宽，数据搬运成为性能瓶颈：

python 复制代码 
# 未融合：三次内存往返
x1 = x + bias      # 读x，写x1
x2 = relu(x1)      # 读x1，写x2
x3 = x2 * scale    # 读x2，写x3

# 融合：一次内存往返
x3 = fused_add_relu_mul(x, bias, scale)  # 读x，写x3

性能对比：

  • 未融合：3次读（3N字节）+ 3次写（3N字节）= 6N字节
  • 融合：1次读（N字节）+ 1次写（N字节）= 2N字节
  • 带宽节省：66.7%

问题2：Kernel启动开销

每次Kernel启动有固定开销（10-20μs）：

复制代码 
未融合：
  Kernel_Add (15μs) + 计算 (10μs) = 25μs
  Kernel_ReLU (15μs) + 计算 (5μs) = 20μs
  Kernel_Mul (15μs) + 计算 (10μs) = 25μs
  总计：70μs

融合：
  Kernel_Fused (15μs) + 计算 (25μs) = 40μs
  
加速比：1.75x

融合的类型

1. 逐元素融合（Element-wise Fusion）

多个逐元素操作融合：

cpp 复制代码 
// Add + ReLU + Mul
output[i] = ((input[i] + bias) > 0 ? (input[i] + bias) : 0) * scale;

2. 归约融合（Reduction Fusion）

归约前后的操作融合：

cpp 复制代码 
// Square + Sum + Sqrt (L2 Norm)
sum = 0;
for (int i = 0; i < N; i++) {
    sum += input[i] * input[i];
}
output = sqrt(sum);

3. 垂直融合（Vertical Fusion）

生产者-消费者融合：

复制代码 
Producer: A = op1(X)
Consumer: B = op2(A)

Fused: B = fused_op(X)  // 不保存中间结果A

4. 水平融合（Horizontal Fusion）

并行的独立操作融合：

复制代码 
A = op1(X)
B = op2(Y)

Fused: A, B = fused_op(X, Y)  // 共享内存加载逻辑

ops-nn融合算子详解

AddRmsNorm

将Add和RmsNorm融合，ops-nn提供了add_rms_norm和add_rms_norm_v2：

cpp 复制代码 
AddRmsNorm(
    x1, x2,          // 两个输入张量
    gamma,           // RmsNorm的缩放参数
    epsilon,         // 数值稳定性参数
    output,          // 归一化结果
    residual         // 残差连接输出（x1 + x2）
);

融合前：

python 复制代码 
# 3个算子，3次内存往返
residual = x1 + x2              # Add
rms = sqrt(mean(residual ** 2))  # RmsNorm part 1
output = residual / rms * gamma  # RmsNorm part 2

融合后：

cpp 复制代码 
__aicore__ void AddRmsNorm::Compute() {
    for (int i = 0; i < N; i += TILE_SIZE) {
        // 一次性完成计算
        LoadTile(x1_tile, x1 + i);
        LoadTile(x2_tile, x2 + i);
        
        // Add
        Add(residual_tile, x1_tile, x2_tile);
        
        // RmsNorm
        float sum_sq = 0;
        for (int j = 0; j < TILE_SIZE; j++) {
            sum_sq += residual_tile[j] * residual_tile[j];
        }
        float rms = sqrt(sum_sq / TILE_SIZE + epsilon);
        
        // Normalize
        for (int j = 0; j < TILE_SIZE; j++) {
            output_tile[j] = residual_tile[j] / rms * gamma[j];
        }
        
        // 一次性写回
        StoreTile(output + i, output_tile);
        StoreTile(residual + i, residual_tile);
    }
}

应用场景：

  • Transformer中的残差连接+归一化
  • LLaMA、GPT等大语言模型

BatchNormElemt

融合了BatchNorm和逐元素操作：

cpp 复制代码 
BatchNormElemt(
    x,               // 输入
    mean, variance,  // BN统计量
    gamma, beta,     // BN参数
    elemt_type,      // 后续操作类型：ReLU/Sigmoid/Tanh
    output
);

融合模式：

python 复制代码 
# BatchNorm + ReLU
normalized = (x - mean) / sqrt(variance + eps) * gamma + beta
output = relu(normalized)

# 融合为一个kernel
output = batch_norm_relu(x, mean, variance, gamma, beta)

性能优势：

  • CNN训练中常见模式
  • 节省约40%的内存带宽
  • 减少一次kernel启动

FastGeLU系列

GeLU激活函数的快速近似实现：

cpp 复制代码 
FastGeLU(x, output);
FastGeLUGrad(dy, x, dx);

标准GeLU：

复制代码 
GeLU(x) = x * Φ(x) = x * 0.5 * (1 + erf(x / √2))

erf函数计算开销大。

FastGeLU近似：

复制代码 
FastGeLU(x) ≈ x * σ(1.702 * x)

其中σ是sigmoid函数。

实现：

cpp 复制代码 
__aicore__ void FastGeLU::Compute() {
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        float x_val = x[i];
        float sigmoid_val = 1.0 / (1.0 + exp(-1.702 * x_val));
        output[i] = x_val * sigmoid_val;
    }
}

性能对比：

  • 标准GeLU：~30 cycles/element
  • FastGeLU：~10 cycles/element
  • 加速：3x

QuantBatchMatmul

融合了量化和批量矩阵乘法：

cpp 复制代码 
QuantBatchMatmul(
    x1, x2,          // 输入矩阵
    scale, offset,   // 量化参数
    output
);

融合操作：

python 复制代码 
# 1. 矩阵乘法
matmul_result = batch_matmul(x1, x2)

# 2. 量化
quantized = round(matmul_result * scale + offset)
output = clip(quantized, qmin, qmax)

# 融合
output = quant_batch_matmul(x1, x2, scale, offset)

应用：

  • 量化推理
  • INT8/INT4模型加速
  • 边缘设备部署

ApplyRotaryPosEmb

旋转位置编码（RoPE）的融合实现：

cpp 复制代码 
ApplyRotaryPosEmb(
    q, k,            // Query和Key
    cos, sin,        // 位置编码的cos和sin值
    q_out, k_out
);

RoPE原理：

python 复制代码 
def apply_rotary_emb(x, cos, sin):
    # 分离实部和虚部
    x1, x2 = x[..., ::2], x[..., 1::2]
    
    # 旋转
    rotated_x1 = x1 * cos - x2 * sin
    rotated_x2 = x1 * sin + x2 * cos
    
    # 合并
    return interleave(rotated_x1, rotated_x2)

融合优势：

  • LLaMA、GPT-NeoX等模型必需
  • 避免拆分-旋转-合并的多次内存访问
  • 提升Attention计算效率

DeformableConv2d

可变形卷积的融合实现：

cpp 复制代码 
DeformableConv2d(
    input,           // 输入特征图
    offset,          // 偏移量
    mask,            // 调制标量
    weight, bias,    // 卷积参数
    output
);

可变形卷积：

复制代码 
output(p) = Σ w(k) * input(p + k + Δk) * m(k)

其中：

  • p：输出位置
  • k：卷积核位置
  • Δk：学习到的偏移
  • m：调制标量

融合操作：

  1. 采样位置计算（p + k + Δk）
  2. 双线性插值采样
  3. 调制
  4. 卷积计算

传统实现需要5-6个算子，融合后一次完成。

应用场景：

  • 目标检测（Deformable DETR）
  • 姿态估计
  • 视频理解

GroupedMatmul

分组矩阵乘法融合：

cpp 复制代码 
GroupedMatmul(
    x,               // 输入
    weight_list,     // 多个权重矩阵
    bias_list,       // 多个偏置
    split_item,      // 分组大小
    outputs          // 多个输出
);

应用场景：

Mixture of Experts (MoE)：

python 复制代码 
# 未融合：多次调用
outputs = []
for i, expert in enumerate(experts):
    output = expert(x[splits[i]:splits[i+1]])
    outputs.append(output)

# 融合：一次调用
outputs = grouped_matmul(x, expert_weights, splits)

优势：

  • 减少kernel启动次数
  • 更好的负载均衡
  • MoE模型必备

自定义融合算子开发

融合模式识别

识别可融合的模式：

python 复制代码 
# 模式1：Add + Activation
x = x + bias
x = relu(x)

# 模式2：Matmul + Bias + Activation
x = matmul(x, w)
x = x + bias
x = gelu(x)

# 模式3：Norm + Residual
x = layer_norm(x)
x = x + residual

融合算子实现

以Add + ReLU为例：

cpp 复制代码 
// add_relu_fusion.h
class AddReluFusion {
public:
    __aicore__ void Init(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR bias, 
                         GM_ADDR output, uint32_t size);
    __aicore__ void Process();

private:
    __aicore__ void ProcessTile(uint32_t tile_idx);
    
    GlobalTensor<float> x_gm;
    GlobalTensor<float> y_gm;
    GlobalTensor<float> bias_gm;
    GlobalTensor<float> output_gm;
    uint32_t total_size;
    uint32_t tile_size;
};

// 实现
__aicore__ void AddReluFusion::ProcessTile(uint32_t tile_idx) {
    // 分配本地内存
    LocalTensor<float> x_local = alloc_tensor<float>(tile_size);
    LocalTensor<float> y_local = alloc_tensor<float>(tile_size);
    LocalTensor<float> bias_local = alloc_tensor<float>(tile_size);
    LocalTensor<float> output_local = alloc_tensor<float>(tile_size);
    
    uint32_t offset = tile_idx * tile_size;
    
    // 加载数据
    DataCopy(x_local, x_gm[offset], tile_size);
    DataCopy(y_local, y_gm[offset], tile_size);
    DataCopy(bias_local, bias_gm[offset], tile_size);
    
    // 融合计算：(x + y + bias) if > 0 else 0
    Add(output_local, x_local, y_local, tile_size);
    Add(output_local, output_local, bias_local, tile_size);
    Relu(output_local, output_local, tile_size);
    
    // 写回结果
    DataCopy(output_gm[offset], output_local, tile_size);
    
    // 释放本地内存
    free_tensor(x_local);
    free_tensor(y_local);
    free_tensor(bias_local);
    free_tensor(output_local);
}

__aicore__ void AddReluFusion::Process() {
    uint32_t num_tiles = (total_size + tile_size - 1) / tile_size;
    
    for (uint32_t i = 0; i < num_tiles; i++) {
        ProcessTile(i);
    }
}

性能优化技巧

1. 双缓冲（Double Buffering）

计算与数据加载重叠：

cpp 复制代码 
// 加载第一个tile
LoadTile(buffer[0], tile_0);

for (int i = 0; i < num_tiles; i++) {
    int curr = i % 2;
    int next = (i + 1) % 2;
    
    // 异步加载下一个tile
    if (i + 1 < num_tiles) {
        LoadTileAsync(buffer[next], tile_{i+1});
    }
    
    // 计算当前tile
    ComputeTile(buffer[curr]);
    
    // 等待加载完成
    WaitLoad();
    
    // 写回结果
    StoreTile(tile_i, buffer[curr]);
}

2. 循环展开（Loop Unrolling）

cpp 复制代码 
// 未展开
for (int i = 0; i < N; i++) {
    output[i] = (input[i] + bias[i]) * scale[i];
}

// 展开4次
for (int i = 0; i < N; i += 4) {
    output[i]   = (input[i]   + bias[i])   * scale[i];
    output[i+1] = (input[i+1] + bias[i+1]) * scale[i+1];
    output[i+2] = (input[i+2] + bias[i+2]) * scale[i+2];
    output[i+3] = (input[i+3] + bias[i+3]) * scale[i+3];
}

减少循环控制开销，提升指令级并行。

3. 数据预取（Prefetching）

cpp 复制代码 
// 提前加载数据到Cache
__builtin_prefetch(&input[i + PREFETCH_DISTANCE]);

for (int i = 0; i < N; i++) {
    // 数据已在Cache中
    output[i] = compute(input[i]);
}

实际应用案例

案例1：Transformer优化

标准Transformer块：

python 复制代码 
# 未融合：10+个算子
# Self-Attention
q, k, v = linear(x), linear(x), linear(x)
attn = softmax(q @ k.T / sqrt(d))
out = attn @ v

# Residual + Norm
x = x + out
x = layer_norm(x)

# FFN
x = x + gelu(linear(linear(x)))
x = layer_norm(x)

融合优化：

python 复制代码 
# 融合1：QKV投影
q, k, v = fused_qkv_projection(x, w_qkv)  # 3个matmul融合

# 融合2：Softmax + Matmul
out = fused_attention(q, k, v)

# 融合3：Add + LayerNorm
x = add_layer_norm(x, out, gamma, beta)

# 融合4：FFN块
x = fused_ffn(x, w1, w2, bias1, bias2)  # Linear + GeLU + Linear

# 融合5：Add + LayerNorm
x = add_layer_norm(x, ffn_out, gamma2, beta2)

性能提升：

  • 算子数量：15个 → 5个
  • 内存访问：减少60%
  • 端到端加速：2.5x

案例2：ResNet优化

ResNet块：

python 复制代码 
# 标准实现
def resnet_block(x):
    identity = x
    
    out = conv(x)
    out = batch_norm(out)
    out = relu(out)
    
    out = conv(out)
    out = batch_norm(out)
    
    out = out + identity
    out = relu(out)
    
    return out

融合优化：

python 复制代码 
def fused_resnet_block(x):
    identity = x
    
    # 融合1：Conv + BN + ReLU
    out = conv_bn_relu(x, w1, bn_params1)
    
    # 融合2：Conv + BN
    out = conv_bn(out, w2, bn_params2)
    
    # 融合3：Add + ReLU
    out = add_relu(out, identity)
    
    return out

性能提升：

  • 算子数量：8个 → 3个
  • 推理加速：1.8x

案例3：量化模型优化

INT8推理：

python 复制代码 
# 未融合
def quant_linear(x, w_int8, scale, zero_point):
    # 反量化
    w_fp32 = (w_int8 - zero_point) * scale
    
    # 矩阵乘法
    out = x @ w_fp32
    
    # 量化
    out_int8 = round(out / scale) + zero_point
    
    return out_int8

融合优化：

cpp 复制代码 
// 整数运算，无需反量化
QuantMatmul(x_int8, w_int8, scale_x, scale_w, 
            zero_point, out_int8);

优势：

  • 全程INT8，避免FP32转换
  • 减少内存占用75%
  • 提升吞吐3-4x

性能测试与对比

基准测试

python 复制代码 
import time
import torch

def benchmark(func, *args, num_iters=1000, warmup=10):
    # 预热
    for _ in range(warmup):
        func(*args)
    
    # 计时
    start = time.time()
    for _ in range(num_iters):
        func(*args)
    elapsed = time.time() - start
    
    return elapsed / num_iters * 1000  # ms

# 测试Add + ReLU
x = torch.randn(1024, 1024, device='npu')
bias = torch.randn(1024, device='npu')

# 未融合
def unfused(x, bias):
    x = x + bias
    x = torch.relu(x)
    return x

# 融合
def fused(x, bias):
    return add_relu_fused(x, bias)

unfused_time = benchmark(unfused, x, bias)
fused_time = benchmark(fused, x, bias)

print(f"Unfused: {unfused_time:.3f} ms")
print(f"Fused: {fused_time:.3f} ms")
print(f"Speedup: {unfused_time / fused_time:.2f}x")

实际模型测试

python 复制代码 
# 测试完整模型
model_unfused = TransformerUnfused()
model_fused = TransformerFused()

input_data = torch.randn(32, 128, 512, device='npu')

# Unfused
unfused_time = benchmark(model_unfused, input_data)

# Fused
fused_time = benchmark(model_fused, input_data)

print(f"Model speedup: {unfused_time / fused_time:.2f}x")

最佳实践与建议

1. 何时使用融合

适合融合：

  • 多个逐元素操作
  • 生产者-消费者模式
  • 小规模中间结果
  • 计算密集型 + 内存密集型组合

不适合融合：

  • 中间结果需要多次复用
  • 操作之间有数据依赖
  • 融合后寄存器压力过大

2. 融合粒度选择

细粒度融合（2-3个算子）：

  • 易于实现和调试
  • 通用性好
  • 性能提升有限（20-50%）

中粒度融合（3-5个算子）：

  • 平衡性能和复杂度
  • 推荐方案
  • 性能提升显著（50-150%）

粗粒度融合（整个子图）：

  • 最佳性能（2-3x）
  • 实现复杂
  • 通用性差

3. 调试技巧

python 复制代码 
# 单元测试
def test_fusion():
    x = torch.randn(100, 100)
    bias = torch.randn(100)
    
    # 参考实现
    ref = torch.relu(x + bias)
    
    # 融合实现
    result = add_relu_fused(x, bias)
    
    # 对比
    assert torch.allclose(ref, result, rtol=1e-5)

4. 性能调优

  • 使用profiler找出瓶颈
  • 优先融合最频繁调用的模式
  • 监控寄存器使用和占用率
  • 平衡计算和访存

总结

算子融合是CANN ops-nn中提升性能的关键技术。通过本文的深入剖析，开发者可以：

  1. 理解算子融合的原理和优势
  2. 掌握ops-nn提供的融合算子使用方法
  3. 学会识别可融合的算子模式
  4. 实现自定义融合算子
  5. 优化实际模型的性能

建议开发者：

  • 优先使用ops-nn提供的融合算子
  • 通过profiling识别融合机会
  • 平衡融合粒度和实现复杂度
  • 充分测试正确性和性能

算子融合是深度学习编译优化的核心技术之一。随着模型规模和复杂度的增长，算子融合将发挥越来越重要的作用。掌握融合技术，是实现高性能AI应用的必备技能。

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