网站建设作业教程,响应式网站做seo,网站建设公司话术,网站建设需要什么书训练营简介 2025年昇腾CANN训练营第二季#xff0c;基于CANN开源开放全场景#xff0c;推出0基础入门系列、码力全开特辑、开发者案例等专题课程#xff0c;助力不同阶段开发者快速提升算子开发技能。获得Ascend C算子中级认证#xff0c;即可领取精美证书#xff0c;完成…训练营简介 2025年昇腾CANN训练营第二季基于CANN开源开放全场景推出0基础入门系列、码力全开特辑、开发者案例等专题课程助力不同阶段开发者快速提升算子开发技能。获得Ascend C算子中级认证即可领取精美证书完成社区任务更有机会赢取华为手机平板、开发板等大奖。报名链接https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252#cann-camp-2502-intro摘要在大模型长序列训练中Self-Attention 的 $O(N^2)$ 复杂度是显存的噩梦。FlashAttention 的横空出世通过IO-AwarenessIO 感知和Tiling分块技术将显存占用降至线性。本文将深入昇腾Da Vinci 架构的存储层级解析如何用Ascend C手搓一个高性能的 FlashAttention并探讨Online Softmax与双缓冲流水线的工程实现细节。前言当 Transformer 遇到“长文恐惧症”Self-Attention 机制是 Transformer 的灵魂但它有一个致命的数学缺陷计算复杂度与序列长度的平方成正比。 计算公式$\text{Attention}(Q, K, V) \text{Softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$当我们处理 2K 长度时中间矩阵 $S QK^T$ 的大小是 $2048 \times 2048$还可以接受。 但当序列长度扩展到 32K 甚至 128K 时$S$ 矩阵的大小将达到 $32K \times 32K$在 FP16 下占用 2GB 显存。这仅仅是一个 Head 的一层 这就好比你想在厨房SRAM/UB里做一道满汉全席但桌子太小只能把菜都堆在遥远的仓库HBM/DDR里厨师AI Core大部分时间都在往返仓库搬菜而不是在炒菜。FlashAttention 的核心思想就是别把满汉全席一次性搬出来我们切成小块在厨房里边搬边炒炒完直接端走不留剩菜。一、 核心图解达芬奇架构下的“分块烹饪”在昇腾 NPU 上实现 FlashAttention本质上是管理HBM (Global Memory)-L1 Buffer-Unified Buffer (UB)的数据流动。传统 Attention先算出完整的 $S QK^T$ 存入 HBM读取 $S$ 算 Softmax 存入 HBM再读取 $P$ 和 $V$ 算 $PV$。HBM 读写量巨大。FlashAttention将 $Q, K, V$ 切分成小块Block。在 L1/UB 这种高速缓存中一次性算完 $Q_i K_j^T$接着算 Softmax接着乘 $V_j$全程中间结果不落盘不写回 HBM。二、 关键技术一Online Softmax 的 NPU 适配在上一篇 Softmax 文章中我们提到了 Online Softmax。在 FlashAttention 中这是必选项。 因为我们是分块计算的当计算第一块 $Q_1 K_1^T$ 时我们并不知道整行的 Max 是多少也就无法做标准的 Softmax。我们需要维护两个全局状态变量m: 当前行的全局最大值。l: 当前行的全局指数和Exp Sum。当新的块 $Q_1 K_2^T$ 算出来后利用数学公式动态更新m和l并对已经算出的部分结果 $O$ 进行修正Rescale。Ascend C 实现挑战 在 NPU 上Softmax 通常在Vector Unit执行而 MatMul 在Cube Unit执行。 FlashAttention 需要频繁地在 Cube算 $QK^T$和 Vector算 Softmax之间切换。这要求我们精细控制MTE2 - Cube - Vector - Cube的数据流避免流水线断裂。三、 关键技术二Tiling 策略与双循环FlashAttention 的外层循环通常遍历 $Q$ 的分块内层循环遍历 $K, V$ 的分块。// 伪代码Ascend C FlashAttention 逻辑 for (int i 0; i Tr; i) { // 遍历 Q 的分块 // 1. Load Qi 到 L1/UB DataCopy(Qi_L1, Qi_GM); for (int j 0; j Tc; j) { // 遍历 K, V 的分块 // 2. Load Kj, Vj 到 L1/UB // 这里可以使用 Double Buffer 预取技术 DataCopy(Kj_L1, Kj_GM); DataCopy(Vj_L1, Vj_GM); // 3. Cube 计算 S_ij Qi * Kj^T MatMul(S_ij, Qi_L1, Kj_L1); // 4. Vector 计算 Online Softmax // 需要处理 m_new, l_new 的更新逻辑 // 以及对旧结果 O_i 的 Rescale Vector_Softmax_Update(S_ij, O_i, m_i, l_i); // 5. Cube 计算 O_i P_ij * Vj MatMul(O_i, P_ij, Vj_L1); } // 6. 最终归一化并 Store Oi DataCopy(Oi_GM, Oi_L1); }深度思考Block Size 如何定昇腾 910B 的 UB 大小通常在 192KB - 256KB 级别。 我们需要在 UB 中同时放下 $Q_i, K_j, V_j$ 以及中间结果 $S_{ij}$。$S_{ij}$ 的大小是 $Br \times Bc$。如果 $Br, Bc$ 太大UB 爆仓。如果 $Br, Bc$ 太小Cube 单元的计算效率利用率不够且访存次数变多。 通常需要通过理论计算和 Profiling 实测找到一个让Compute Bound计算瓶颈和Memory Bound访存瓶颈完美平衡的黄金切分点。四、 极致优化Ping-Pong 流水线在内层循环中数据的加载MTE2和计算Cube/Vector是串行的吗绝对不行必须并行。Ascend C 提供了TQue (Queue)机制来实现双缓冲Ping-Pong Buffer。 当 Cube 正在计算第 $j$ 块 $K, V$ 时MTE2 应该正在疯狂搬运第 $j1$ 块 $K, V$。五、 总结FlashAttention 是算子开发领域的“珠穆朗玛峰”。它不仅考验你对算法数学原理的理解Online Softmax更极其考验你对硬件微架构的掌控力显存管理精确到 Byte 的 UB 规划。流水编排Cube 与 Vector 的异构协同MTE 与 Core 的计算访存重叠。算力压榨让 Cube 单元始终处于忙碌状态消灭 Bubble。当你能在昇腾 NPU 上手写出一个跑赢官方库的 FlashAttention 时你就不再只是一个 API 调用者而是一名真正的体系结构工程师。本文涉及的算法细节基于 FlashAttention-2 论文硬件特性基于 Ascend 910B AI 处理器。