国产算力·昇腾 910C 大模型推理优化（下）：源码修改与算子优化，提速30%｜得物技术

本文为《昇腾 910C 大模型推理优化实践》下篇。上篇已覆盖昇腾 910C 的软硬件环境、性能基线与瓶颈分析，以及无需改动源码的镜像升级与参数调优。本篇承接上篇，继续深入 vllm-ascend 源码修改、算子层优化与 MTP 投机解码，并给出优化前后的完整性能对比与方法论总结。

一、优化实践（二）：vllm-ascend 源码修改

参数调优见顶之后，我们深入 vllm 与 vllm_ascend 源码，围绕上篇定位的瓶颈做了一系列修改。

MoE 共享专家多流重叠（multistream_overlap_shared_expert）

动机与原理

MoE 层的标准执行顺序是：routed experts（GroupedMatmul）→ shared expert → AllReduce，三者串行。分析发现两个问题：

• shared expert 的计算与 routed experts 没有数据依赖，完全可以并行。

• 在 MC2 通信模式下，maybe_all_reduce_tensor_model_parallel 对 MC2 是 no-op，shared expert 的 AllReduce 是唯一的通信开销，同样可以与计算重叠。

优化思路： 把 shared expert 放到独立的 side stream（shared_experts_calculation_stream）上，与 default stream 上的 routed expert 并行；shared expert 的 AllReduce 也留在 side stream 上，最后 default stream 等待 side stream 完成。

实现（vllm_ascend/ops/fused_moe/fused_moe_0_23_0.py）

改动集中在两处。第一处是 _forward_shared_experts：进入时用 npu_stream_switch 切到 side stream，shared expert 计算完成后不再切回 default stream 做 AllReduce，而是继续在 side stream 上完成 AllReduce。

    overlap_enabled = self.multistream_overlap_shared_expert and not get_forward_context().capturing
    with npu_stream_switch(shared_experts_calculation_stream(), enabled=overlap_enabled):
        shared_out = ...  # shared expert 计算（gate_up matmul + down matmul）
        if need_all_reduce:   # moe_comm_type in {ALLTOALL, MC2, FUSED_MC2} 且非 shared-expert-DP
            with torch.npu.stream(shared_experts_calculation_stream()):
                tensor_model_parallel_all_reduce(shared_out)   # AR 留在 side stream
            torch.npu.current_stream().wait_stream(shared_experts_calculation_stream())

bf16 非量化路径下，shared expert 的 part1（gate_up matmul）与 part2（down matmul）对同一 hidden_states 独立，不依赖 routed expert 输出，因此并行是安全的。

减少事件开销

并行化之后，routed 侧原先用于与 shared 侧同步的 dispatch/combine/gmm2 事件不再需要。继续保留这些 record_event/wait_event 会在每个 MoE 层产生额外开销。我们新增 forward context 标志 skip_dispatch_combine_events，在 overlap 路径进入前置位、退出后复位：

• moe_comm_method.py，before_dispatch_evt、before_combine_evt 置 None；

• moe_mlp.py，三处 before_gmm2_evt 置 None；

• ascend_forward_context.py，extra_attrs 白名单加入该标志。

与 FUSED_MC2 共存及收益

上游代码中有一处互斥检查： VLLM_ASCEND_ENABLE_FUSED_MC2=1 时会强制把 multistream_overlap_shared_expert 置为 False。分析确认两者并不冲突（overlap 管计算流并行，FUSED_MC2 管通信算子融合），我们移除了该限制，使两项优化叠加生效。

收益汇总（均基于前序优化叠加）： 初版的多流并行优化提升 0.3ms（c=1）；shared expert 通过跳过冗余 event + shared expert 权重预取填补，再提升 0.2ms；最终未开投机解码时 c=1 TPOT 从 8.2ms 压到 8.0ms。

优化 decode host 侧开销

c=1 decode 时，每个 step 的 batch 结构几乎不变，但上游 model_runner 每步都无条件执行一大串 copy_to_gpu/fill_/commit 操作。这些拷贝虽标为 non_blocking，仍会插入多余的 host→device DMA、拉长异步流水。我们在 vllm_ascend/worker/model_runner_v1.py 中引入「上一轮状态」跟踪，结构不变就跳过：

• lazy-init 跟踪变量 _prev_num_reqs/prev_total_tokens/prev_bt_checksum；

• block table 提交，仅当 num_reqs==1 且与上一步相同时，用 block_table.np0.sum() 校验和判断是否变化，不变则跳过 commit_block_table()；

• 尾部清零（seq_lens、query_start_loc、optimistic_seq_lens 的 fill）只在请求数收缩时执行；

• discard_request_indices/mask、req_indices、query_pos、num_scheduled_tokens 的 copy_to_gpu 分别按「确有 discard / num_reqs 变化 / 总 token 数变化」条件化执行；

• positions 计算路径重写，原来在 GPU 上用 index_select + cast + add 三个 kernel 现算，改为直接使用 CPU 侧已经算好的 pinned buffer，一次 H2D copy 完成（self.positions:n.copy(self._positions_cpu_buf:n, non_blocking=True)）。

配套的还有 copy_snapshot_to_gpu 的 pinned staging 缓存改造（vllm_ascend/worker/utils.py）：上游每次调用都 clone().pin_memory() 重新分配锁页内存，改为每个 buffer 复用一块预分配的 pinned staging，只拷数据不换内存。

Block Table 的 CPU 快路径

slot mapping 的计算（把每个 token 的逻辑位置映射到 KV Cache 的物理 slot），默认情况下，这个映射计算是在 NPU 设备上通过一个 Triton Kernel（_compute_slot_mapping_kernel）并行完成的。profile 发现 _compute_slot_mapping_kernel 在昇腾上固定约 131us 的 launch 开销------在解码（Decode）阶段，每次迭代通常只处理极少量 token（batch size 很小）。此时，为一个很小的计算任务去启动一个 NPU Kernel，其启动延迟可能远大于计算本身的时间，对这种只做简单整数运算的小 kernel，dispatch 开销远大于计算本身，小 batch 下不划算。

我们在 vllm_ascend/worker/block_table.py 的 compute_slot_mapping() 中加入 CPU 快路径：当未启动上下文并行且提供了 CPU 侧 positions 与 query_start_loc，且 num_tokens <= 80 时，positions 是每个 token 在序列中的绝对位置，query_start_loc 是每个请求在 batch 中的起始 token 索引，这两个数据在 Host 侧（CPU 内存）已有现成的 NumPy 数组，无需额外从设备拷贝回 CPU，因此可以直接使用，直接用 numpy 在 host 侧完成映射，再一次非阻塞 H2D 写回。

req_idx    = np.repeat(np.arange(num_reqs, dtype=np.int32),
                       query_start_loc_cpu[1:] - query_start_loc_cpu[:-1])
pos_arr    = positions_cpu[:num_tokens].astype(np.int64)
pos_block  = pos_arr // self.block_size
pos_offset = pos_arr % self.block_size
block_ids  = self.block_table.np[req_idx, pos_block].astype(np.int64)
slots      = (block_ids * self.block_size + pos_offset).astype(np.int32)
self.slot_mapping.np[:num_tokens] = slots
self.slot_mapping.copy_to_gpu(num_tokens)      # 单次非阻塞 H2D

c=1~8 decode 的 num_tokens 恒小于 80，因此该快路径在目标场景 100% 命中，每步省下约 131us 的 kernel launch 与相关同步。 commit_block_table 也同步改为复用 pinned staging（_bt_pinned），避免每步重复分配锁页内存。

GDN（线性注意力）路径专项优化

Qwen3.5 的 30 层 GDN 是 decode 时间线上算子最密集的区域，原实现为：causal_conv1d → mixed_qkv 拆分（rearrange）→ l2norm → recurrent kernel，每层多个小 kernel，host 开销与 HBM 往返严重，我们从三个方向下手。

L2Norm 融合进 recurrent kernel（AscendC 算子改造）

decode 路径上每层对 q、k 各调用一次 triton l2norm_fwd kernel（每层 2 次 launch）。把 L2Norm 直接融合进 npu_recurrent_gated_delta_rule 的 AscendC kernel 内部，让 q/k/v 在片上完成归一化后直接参与状态更新，避免多次 HBM 往返与 kernel launch。

• csrc 侧改动（csrc/attention/recurrent_gated_delta_rule/）：

• op_kernel/recurrent_gated_delta_rule_tiling_data.h，tiling 结构体新增 useL2Norm 字段；

• op_kernel/recurrent_gated_delta_rule.h，构造函数读取 useL2Norm，在 CopyInQKV 阶段 Cast 之后、Mul 之前插入内联 L2 norm 计算；

• op_host/recurrent_gated_delta_rule_tiling.cpp，useL2Norm=1 写入 tiling；

• Python 侧 vllm_ascend/ops/gdn.py，删除 decode 路径的两次 l2norm_fwd(query/key) 调用。

编译： C++ 编译完成后执行 python3 setup.py build_ext --inplace 重新生成 .so。启动需配合 VLLM_ASCEND_KEEP_MAMBA_MODE=1。收益：c=1 TPOT 8.9→8.5ms（-0.4ms）、c=4 11.7→11.5ms（-0.2ms），c=8 出现 0.5ms 劣化。

host 侧小开销的优化

• conv 权重转置缓存： causal_conv1d 每层每步都要对 conv 权重做 transpose(0,1).contiguous()，按权重 data_ptr 一次性缓存转置结果（conv_weights_T），消除约 4.3us × 30 层 ≈ 129us/step；

• rearrange 视图化： 原实现用 torch.cat 拼接/重排 mixed_qkv，每层产生 Concat 操作，新增 rearrange_mixed_qkv：c=1 decode 时 split 出的 slice 在最后一维本就连续，直接 reshape 返回视图，省掉每层 Concat 操作（约 123us/step）。

mamba state 拷贝与计算重叠（多流并行）

GDN 层的 ssm_state（mamba state）在请求切换/淘汰时需要做 block 拷贝。原实现放在关键路径上同步执行。我们把 do_mamba_copy_block 挪到 global_stream 上，与 update_cos_sin / index_select 重叠执行，并用预分配的 torch.npu.Event 做同步------事件对象预分配复用，避免每 step 创建/销毁 event 的约 10us host 开销。

采样与投机解码路径优化（TPOT 降幅最大的一组）

这一组优化把 c=1 TPOT 从 7.02ms 直接压到 5.12ms（单项 -27%），并进一步压到 5.0ms。主要优化思想是：贪婪采样只需要 argmax，不需要计算并存储整个词汇表中每个 token 的 logits/概率。

MinTokens EOS 掩码缓存（rejection_sampler）

问题： 上游 MinTokensLogitsProcessor.apply_with_spec_decode 在每个 decode step 都在 host 侧用 numpy 重建 (rows, toks) 掩码，然后两次 torch.from_numpy(...).to(device, non_blocking=True) 拷到设备。由于源内存是分页内存（非锁页），这类 H2D 拷贝实际是同步的------host 必须等设备排空并完成拷贝，异步调度流水被硬生生打断，实测占单步时间约 30%。

解决： 分析发现掩码在「稳态期」是常量------只要每个请求剩余的最小生成长度 remaining = min_tokens - len(output) ≥ num_draft_tokens，掩码内容就不变。因此我们在 vllm_ascend/sample/rejection_sampler.py 实现 _apply_min_tokens_spec_cached：

• _min_tokens_spec_steady_structure，判断是否处于稳态（临近 min_tokens 尾部或 batch 索引过期时返回 None，回退上游逐位置逻辑，语义完全一致）；

• get_min_tokens_spec_mask_indices，把掩码预计算成 device 端 int64 张量 (rows_t, toks_t, bonus_rows_t, bonus_toks_t) 并按 (batch 结构, 请求结构) 缓存，仅在结构变化时重建（重建时用锁页内存异步拷贝）；

• 每步应用只执行一次纯设备端的 logits.index_put((rows_t, toks_t), neg_inf_tensor)，无 numpy 重建、无 H2D 拷贝、无同步。

另一个关键细节： 昇腾上 masked_select 会编译为 NonZero 算子并触发 host-device 同步，因此所有掩码应用都改为纯整数 advanced indexing。该优化单项贡献 -1.9ms/token（7.02→5.12ms），是全部源码优化中收益最大的一项。

词表并行 argmax(Argument of the Maximum)：跳过全词表 all-gather

argmax 找的是能让函数值达到最大的那个输入（索引或变量），而非最大值本身。

问题： 上游 compute_logits 会对全词表 logits 做 TP all-gather，通信量 O(batch × vocab_size)。对贪婪采样而言，最终只需要每行的 argmax。

解决： 先在每个 TP 分片内做局部计算，只聚合 (max_value, max_index) 对，通信量降为 O(batch × 2 × tp_size)------按 15 万词表、TP=2 估算，通信量下降约 31000 倍。 实现在 vllm_ascend/spec_decode/step3p5.py 的 _draft_greedy_shard_argmax：

logits = lm_head.quant_method.apply(lm_head, hidden_states, bias=None)  # 只算本分片
logits[..., -num_pad:] = -float("inf")          # mask 掉分片内 vocab padding
local_max_vals, local_max_indices = logits.max(dim=-1)
global_indices = local_max_indices + vocab_start  # 分片内索引 -> 全局词表索引
local_pair = torch.stack([local_max_vals.float(), global_indices.float()], dim=-1)
gathered = tensor_model_parallel_all_gather(local_pair, dim=-1)   # 只 gather (值,索引) 对
max_rank_idx = gathered[:, :, 0].argmax(dim=-1, keepdim=True)     # 按值选最大分片
top_tokens = gathered[:, :, 1].gather(dim=-1, index=max_rank_idx) # 取对应 token id

正确性论证： soft_cap（tanh）与 scale 都是单调变换，不影响 argmax；padding 位置已置 -inf；「分片内 argmax + 跨分片比大小」与「全词表 argmax」严格等价。

该模式在三个位置落地： draft 侧（MTP 草稿生成），_draft_greedy_shard_argmax，draft 的 greedy 只需 argmax，不需要完整 logits 与 probs；target 验证侧（spec-decode verify），model_runner_v1.py 的 _spec_greedy_shard_argmax，lm_head 分片计算 + 本地分片 EOS 掩码（与上文「MinTokens EOS 掩码缓存」的缓存索引复用，掩码在 host 侧构建时就过滤到本分片并转换为分片内列号）；普通 decode 侧，model_runner_v1.py 的 _vocab_parallel_argmax_eos_masked，在 execute_model 阶段预采样（ExecuteModelState.pre_sampled_tokens），sample 阶段直接构造 SamplerOutput，绕开全词表物化与通信。

贪婪采样快路径：跳过 bf16->fp32 的转换

通用采样路径会先把 bf16 logits 全量转成 fp32。对纯贪婪采样，这一步可以安全跳过：bf16 的指数位比 fp16 更宽，任意 bf16 值都可以被 fp32 精确表示，因此 argmax(bf16) == argmax(bf16.to(fp32))，逐元素比较顺序不会变化。

vllm_ascend/sample/sampler.py 的 AscendSampler.forward 增加快路径：当满足 all_greedy、没有 logprobs、没有 penalties、没有 allowed-token/bad-words 约束、且不改变 argmax 的 logits processor 条件时，直接对 bf16 logits 取 argmax 返回，省掉一次全词表（约 248K 元素/步）的 cast kernel。

预采样直接提供给拒绝采样

上述词表并行 argmax 产出的 token id 被直接喂给拒绝采样：rejection_sampler.py 新增 forward_greedy_presampled，接收全量 greedy 批次的预采样 argmax id（target draft 行 + 每请求一行 bonus 行），直接走 triton/pytorch 的 rejection_greedy_sample 完成验证，全程不再需要全词表 logits、fp32 的拷贝。

其他源码级小优化

单看每项都不起眼，但 decode 时间线就是由这些「每层每步几微秒」累加而成的：

• RMSNorm (1.0+weight) 缓存： Gemma 风格 RMSNorm 每次 forward 都执行 1.0 + self.weight 与 .contiguous()。权重在推理期不变，按 id(self) 缓存结果（layernorm.py 的 GEMMA_WEIGHT_CACHE、patch_qwen3_5.py 的 get_weight_plus_one），全模型每步省下 40 层 × 2 处的加法拷贝。

• rotary embedding 表达式合并： RoPE（旋转位置编码）通过旋转 Query/Key 的向量来注入位置信息。计算时需要根据每个 token 的位置，从预计算的 cos/sin 缓存中取出对应的值。update_cos_sin 是根据当前 batch 中每个 token 的位置索引，准备好形状匹配的 cos 和 sin 张量，供后续旋转操作使用，由于 RoPE 的 cos 和 sin 在数值上是对称的，形状和变换流程完全一致，可以合并优化，update_cos_sin 原先对 cos/sin 各做一次 index_select + view + repeat + chunk，可以把 cos 和 sin 合并成一个张量，先做一次 index_select 和形状变换，最后再 chunk 拆回 cos 和 sin，消除一半的重复操作，这些操作对 cos 和 sin 是完全重复的，形状、变换方式一模一样，只是数据不同。

• 去掉冗余 copy： rope_dsv4.py 中 ComplexExpRotaryEmbedding.forward 原先把结果 copy 到预分配 buffer 再返回，改为直接返回 x.view(ori_shape) 视图。

• Attention 权重双流预取： weight prefetch 机制原本只覆盖 MoE 权重。我们利用「层按顺序构建」的特性建立层注册表，让第 L 层在进入自己的 MoE（全层最长的计算 + AR 窗口）时，在 prefetch 流上预取第 L+1 层的 attention 投影权重（qkv_proj/o_proj 等），第 L+1 层在消费前等待 prefetch 流，把 attention 权重的 HBM 加载藏进上一层的 MoE 窗口（patch_qwen3_5.py，VLLM_ASCEND_ATTN_WEIGHT_PREFETCH 默认开启）。

二、优化实践（三）：算子层优化与编译融合

decode 关键路径上大量时间消耗在「matmul → AllReduce → 残差加 → RMSNorm」这种层间固定序列，以及 MoE 的通信-计算交织上。我们通过编译 MC2 通信融合、SuperKernel 与自研 910C 融合算子四条路径逐层压缩这些开销。

FUSED_MC2：MoE 通信-计算融合

MC2（Mixture-of-experts Communication & Computation）是昇腾针对 MoE dispatch/combine 通信的融合机制，把 AllToAll 通信与 GroupedMatmul 计算在算子内部交织。vllm-ascend 通过环境变量提供两级开关：export VLLM_ASCEND_ENABLE_FUSED_MC2=1 # 启用计算通信融合算子。实测 =1 有稳定收益，=2（更激进的融合级别）在 35B-A3B 上无额外收益。配套地，我们把 ascend_forward_context.py 中 MC2 路径的 token 容量上限从 min(num_tokens_per_tp_rank, 512) 放宽到 1024，让更大 batch 也走 MC2 的 RS+AG 路径而非 ALLTOALL，为未来扩大 capture 尺寸留余量。

SuperKernel：把小 kernel 合并为大 kernel 一起加载

低并发下单个 kernel 的计算时间常常只有几微秒，此时 kernel 的加载与发射开销占比极高。SuperKernel 的思路是：把多个连续的小 kernel 在编译期合并为一个大的 SuperKernel，同步 launch，减少 kernel 加载次数与通信开销，同时天然形成算子间的流水重叠。

在 vllm-ascend 侧通过编译选项启用（我们迁移后默认随静态 kernel 一起打开，见 compiler_interface.py）：

options["static_kernel_compile"] = True

options["super_kernel_optimize"] = True
options["_vllm_aclnn_static_kernel_sym_range"] = \
    _compute_decode_cudagraph_batch_sizes(vllm_config)   # 限定静态编译的 batch 尺寸

其中 sym_range 把静态 kernel 编译限定在 cudagraph 捕获的 batch 尺寸上，避免编译时间爆炸。开启 SuperKernel 后（叠加前序全部优化），未开投机解码的 c=1 TPOT 从 8.5ms 降到 8.2ms（-0.3ms），开启 MTP 后收益进一步放大（详见下文「开启 MTP 投机解码」）。同时编译器 hash 因子中加入 super_kernel_optimize，保证开关变化时编译缓存正确失效。

融合算子：matmul_allreduce_add_rmsnorm_910c

动机

设置 VLLM_ASCEND_ENABLE_MATMUL_ALLREDUCE 开启计算和通信算子融合功能的时候，在 910C 上报「SoC version ascend910_93 verification failed」------算子库未覆盖该 SoC。自研了一个专为 910C 双 die TP=2 拓扑设计的融合算子，把 decoder 层内最重的序列：

o_proj(matmul) + AllReduce + residual add + RMSNorm(1+w)

压进单个算子。对应的 Python 侧封装在 vllm_ascend/ops/fused_ar_norm.py，由 VLLM_ASCEND_FUSED_O_PROJ_AR=1 开关控制，并在 patch_qwen3_5.py 的 AscendQwen3_5DecoderLayer.forward 中接入：attention 模块在算完 attn_output 后直接把 residual 与 (1+w) 归一化权重交给融合算子，整个 epilogue 一次完成，层前向只需接收融合输出作为新的 residual。

算子架构：AIC/AIV 双核流水

算子源码位于 csrc/mc2/matmul_allreduce_add_rmsnorm910c/，采用 AscendC 的 AIC（Cube）+ AIV（Vector）双核协同设计：

• AIC 侧： 基于 Catlass 实现细粒度 matmul（L1 tile 16×224×512，双缓冲），每算完一个 (mTile, nTile) 输出 tile，就在 GM（全局内存）上置位对应的 tile-ready flag。

• AIV 侧： 轮询 AIC 的 tile flag（WaitForAicTile），tile 就绪后立即启动跨 rank 的细粒度归约------两个 die 通过 HCCS 直接读写对方的 DataBank/StatusBank（RANK_DATA_STRIDE=1MB 布局），完成 reduce-add 后再做 RMSNorm（先各自求平方和、跨 rank 汇总求倒数、归一化输出），全程不回到 host。

• 流水协议： GM 上的 flag 区分为三段：AIC tile 就绪 flag、跨 rank 协议状态（protocol/add ready）、RMS 就绪，AIC 算得越往后，AIV 的归约与归一化越能与之重叠，形成 matmul 与通信的细粒度流水。

形状约束与可靠性设计： 算子支持 M ≤ 40 行（覆盖 MTP bs8 × (4+1)=40 行的验证场景）、TP=2、bf16、2048 维（Qwen3.5-35B-A3B 的 hidden size）；Python 侧做第一道守卫（不满足条件返回 None 走未融合路径），算子内部还有第二道防线------不支持的形状会通过 c10::Dispatcher 回退到标准算子组合（matmul + vllm::all_reduce + add_rms_norm，这正是新增头文件 csrc/mc2/call_vllm_tensor_op.h 提供的能力）。双层回退保证了正确性永远不依赖融合算子的形状覆盖度。

收益

该算子接入后（叠加全部前序优化）：c=1 TPOT 5.2→5.1ms、c=4 9.2→9.0ms、c=8 12.9→12.3ms（p99 从 18.8ms 降到 14.8ms）；同时 TTFT c=1 从 213ms 降到 179ms（-16%）、c=8 从 432ms 降到 307ms（-29%），因为 prefill 阶段同样会走该融合算子。

静态 kernel 编译修复：从 37/43 到 43/43

静态 kernel 预编译（见上篇）依赖对图内所有算子的成功编译。实际编译 43 个自定义算子时，起初只有 37 个成功。排查发现两类问题：

• 头文件路径硬编码：编译脚本引用 /tmp/vllm-ascend/.../cann_compat.h 绝对路径，容器重启后即失效，改为基于 PYF_PATH 的相对路径后恢复到 42/43。

• CausalConv1d 空输入处理，该算子的 bias/initialStateMode/numAcceptedTokens 参数传 None 时，tiling 描述的位置发生错位，修复方式是用「nullptr」空 tensor 描述 + 剥离 stride/offset/is_view 属性，最终 43/43 全部编译成功（100%）。

编译成功率提升的直接收益是 cudagraph 捕获覆盖所有 decode 形状，解码吞吐提升约 4.2%。

静态 kernel 与 MTP 的兼容性

静态 kernel 与 MTP 投机解码同时开启时，服务在发推理请求时直接报错------draft（MTP 草稿）模型的静态编译在 cudagraph capture 阶段触发 AICore 越界。分析发现根因：MTP draft 模型的 FX 图与目标模型不同（其 fc 层消费的是「token embedding 与目标 hidden states 拼接成的 2×hidden_size 张量」），这个图编译成静态 kernel 会越界。解决方法：compiler_interface 带上 super_kernel_optimize（static kernel + super kernel 协同），该组合下 MTP 图可正常编译（cudagraph 捕获 5/5 通过）。

cudagraph 捕获尺寸必须匹配投机后的 token 数

初次开启 MTP 时出现严重劣化： c=4 TPOT 从 10.4ms 飙到 42.2ms、c=8 从 13.5ms 飙到 42.9ms。排查发现原因：开启投机后每个 decode step 实际执行的 token 数变为 并发数/DP × (1 + num_speculative_tokens) 再加上可能的 bonus，例如 c=4/TP=2 对应约 10~20 个 token，而默认捕获尺寸 1,2,4,5,8 完全覆盖不到这些形状，导致投机步骤落不进图中。

修复方法是按公式重新设置捕获尺寸：

--compilation-config '{"cudagraph_mode": "FULL_DECODE_ONLY",
                        "cudagraph_capture_sizes": [5, 20, 40]}'

修复后 c=4 TPOT 42.2->10.4ms、c=8 42.9->13.5ms。

三、优化前后性能对比

c=1 优化瀑布：每一步优化贡献了多少

下表按时间顺序汇总 Qwen3.5-35B-A3B 在 c=1、输入 1024/输出 512、不开投机解码条件下，各优化措施叠加后的 TPOT 演进（752t 单卡双 die，TP=2）：

可以看到，最大的三个单项是版本升级（-15.4%）、静态 kernel（-18.7%）与 HCCL AIV（-6.6%），合计贡献约七成降幅；其余十余项合计贡献三成。

总览一：未开启投机解码（random 数据集 -> 真实数据集）

叠加全部非投机优化后（910C-560t，单卡双 die，TP=2），与基线及 H20 的对比：

总览二：开启 MTP 投机解码(针对MTP进行源码优化后)

在 8.2 基础上开启 MTP（num_speculative_tokens=4）+ SuperKernel：

总览三：真实业务场景 RL 微调模型 + 真实业务场景数据集（最终状态）

最终状态下，真实业务数据集上 c=1 TPOT 达 5.0ms，较基线下降 64.8%。 生产验证使用真实业务场景 RL（GRPO/PPO，基于 verl）微调后的 Qwen3.5-35B-A3B 模型，配合三类真实数据集压测。在叠加最后一批源码优化（min_tokens 掩码缓存、词表并行 argmax、lm_head 分片计算）后：

在 gsm8k 公开数据集（数学推理，token 分布与真实业务场景不同）上，优化效果更为突出：

两个数据集的差异也提示：投机解码的收益与接受率强相关，而接受率受数据分布影响，评估国产化替代效果时应以真实业务数据集为准，公开数据集只能作参考。

推广验证：Qwen3.6-27B

为验证优化方案的通用性，我们在同一套环境（910C-560t、v0.23.0 内部分支）上对稠密模型 Qwen3.6-27B 做了同步验证。注意该模型与 MTP + 静态 kernel 的组合存在兼容性限制（混用在发推理请求时报错，需关闭 enable_super_kernel/static_kernel 之一，详见上文「静态 kernel 与 MTP 的兼容性」一节的问题背景；后续 0.26.0rc 版本镜像已解决）。

27B 稠密模型上，非 MoE、非混合注意力模型同样有效。

TTFT 与其他指标

TPOT 之外，其他指标的优化情况：

• TTFT： 基线阶段昇腾本已优于 H20。源码优化后进一步改善：融合算子接入使 c=1 TTFT 213→179ms（-16%）、c=8 432→307ms（-29%）。

• 端到端延迟： 优化后 1024-512 请求的端到端延迟从 5.09s 降到 4.04s（-21%）。

• 高并发吞吐： 静态编译修复（43/43）使并发 10 的解码吞吐提升 4.2%cudagraph 捕获范围从 49 扩到 70 后，c=10 吞吐 173→477 tok/s------说明低并发优化方法论之外，高并发还需要单独调优捕获范围与调度。

四、经验总结与展望

方法论总结

• Profile： 所有优化都始于 msprof 时间线上的具体瓶颈（某个算子的 launch 开销、某段 host 空窗、某次同步拷贝），每项优化都做单变量 A/B 压测并记录，无效尝试也要记录。

• 低并发优化要减少 host 开销： c=1 时 device 侧算子都在微秒级，TPOT 的大头是 host 调度、kernel launch、H2D 拷贝与同步等待。静态 kernel、SuperKernel、CPU 快路径、掩码缓存、冗余拷贝跳过，本质都是在压缩 host 侧每一微秒。

• 通信优化： 词表并行 argmax 把通信量降 3 万倍；fuse_allreduce_rms、MC2、910C 融合算子把通信压进计算流水。多流重叠让 shared expert 的通信与 routed 计算同时进行。

• 投机解码： MTP 对 TPOT 的优化提升明显，先做基线优化、再开投机解码。

• 版本更新： 版本升级之后，此前基于旧版本的所有源码修改都要重新迁移验证，采用「先迁移基线优化、再逐个叠加」的方式完成了从 0.23.0rc2 到正式版 0.23.0 的迁移。

不足与展望

• 高并发方向： 本轮优化聚焦在线低并发（c≤8），高并发下的调度、显存与吞吐优化（如 PD 分离、更大 capture 范围、DP attention）是下一阶段重点。

• 编译优化： 探索 PGO（Profile-Guided Optimization）反馈优化、更激进的算子融合（如 QKV proj 与 RoPE 的融合）。

• 上游协同： 把通用性好的优化（min_tokens 掩码缓存、词表并行 argmax、block_table CPU 快路径等）整理后向 vllm-ascend 社区回馈，减少长期维护成本。

• 规模扩展： 将同一套方法论与最佳实践脚本复制到更多机型（单机多卡、多机）与更多模型（Qwen3.5-9B/27B、后续稠密大模型）上，同步积累国产算力推理优化的经验。

往期回顾

1.国产算力·昇腾 910C 大模型推理优化（上）：镜像更新与参数调优，提速 40%｜得物技术

2.动态规则的 Agent 实践：用确定性工程驾驭 LLM 的资产智能验收

3.发一张图，它居然"跃"出屏幕了？一文读懂得物 3D 空间图片技术实践

4.别再只卷向量检索了，得物交易搜索如何用"生成式"实现召回范式跃迁？

5.指标平台：从语义底座到智能消费的实践路径｜得物技术

文 / 映川、行星

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