集合通信算子性能评测：如何测量 HCCL 真实的通信时延

前言

在（Ascend）AI计算平台的分布式训练场景中，高效的集合通信（Collective Communication）是决定整体性能的关键瓶颈之一。HCCL (Heterogeneous Collective Communication Library) 作为 AI 处理器（Ascend AI Processor）上的核心通信库，其性能直接影响着大模型训练的效率。然而，简单地测量函数调用时间往往不能反映出 HCCL 在真实硬件环境下的真实通信时延。

作为一名资深的CANN技术架构师，本文将深入剖析如何利用 AtomGit 上的 CANN 源码仓库，特别是 HCCL 相关的实现，来设计和执行精确的性能评测，以获取真实的通信时延。我们将重点关注如何绕过 CPU 侧的开销，直接测量 GPU/AI Core 间的网络传输延迟。

本文内容基于对 CANN 组织 中相关组件的理解，特别是 hccl 仓库 的核心设计。

核心技术原理：HCCL 与硬件卸载

HCCL 的核心目标是将集合通信操作卸载到专用的网络接口（如 RoCE 或 Infiniband，在场景下通常指 Atlas 900 上的高速互联网络，如 HiLink 或 PCIe 拓扑下的 RDMA 机制），从而解放 AI Core 的计算资源，并实现低延迟通信。

挑战： 传统的性能测量方法通常在 CPU 侧调用 HCCL API（如 HCCL_AllReduce），然后记录返回时间。这种时间包含了：

1. CPU 侧的 API 封装和参数校验时间。
2. 数据从 Host 内存到 Device 内存的传输时间（如果数据不在 Device 上）。
3. 真正的硬件通信时间。
4. Device 侧的计算/调度时间。

要测量“真实的通信时延”，我们需要聚焦于网络传输本身，即数据在不同设备（Device）之间传输的耗时。

解决方案： 利用 Device 侧的同步机制和时间戳计数器。在架构中，这通常涉及到利用 AICore 的时钟或 HCCL 内部的硬件事件记录。

代码/架构分析：定位性能瓶颈

要进行精确测量，我们需要深入分析 HCCL 的架构。在 hccl 仓库 中，我们可以观察到其核心在于对硬件特性的抽象和调度。

1. 异步操作与流（Stream）

HCCL 的通信操作本质上是异步的。它返回一个 hcom_status_t，但操作本身可能仍在进行中。真正的性能测量必须等到通信完成。

在 HCCL 的实现中，通信操作通常会绑定到一个特定的 HCCL Stream 或 CUDA/Ascend Stream 上。要精确测量，我们不能简单地等待 HCCL API 返回，而是需要在 Device 侧记录事件。

2. Device 侧同步机制

在支持 GPU/Ascend 编程模型的系统中，我们通常使用事件（Event）来标记操作的完成。

• CPU 侧测量陷阱： 如果我们在 CPU 侧调用 HCCL_Wait 或 HCCL_Barrier，我们测量到的是 CPU 等待 Device 完成的时间，而不是纯粹的通信时间。
• Device 侧精确测量： 理想情况下，我们需要在 HCCL 发起通信的 Stream 上记录一个 Start Event 和一个 End Event。然后，通过查询这两个事件的时间差，我们才能获得该通信操作在硬件上实际占用的时间。

在 HCCL 的内部实现中，尤其是在处理 Ring AllReduce 或 Tree AllReduce 等算法时，通信的启动和完成是分散在多个子操作中的。要获取端到端的真实时延，需要精心设计 A/B 两个端点的事件记录。

3. 绕过 Host 拷贝

为了隔离通信时延，我们必须确保数据源和目标都位于 Device 内存中。这意味着评测代码必须使用 Device 内存指针调用 HCCL API，避免 Host 到 Device 的数据拷贝时间被计入通信时延。

性能评测实践：测量真实通信时延

要测量真实的 HCCL 通信时延，我们需要结合 CANN 的性能分析工具和自定义的 Device 侧计时器。

步骤一：使用 Device 侧时间戳（Ascend Clock）

架构提供了高精度的时钟计数器，可以在 Device 上进行计时。

1. 初始化： 在进行通信前，使用特定的 API（例如，如果 HCCL 内部暴露了底层接口，或者通过 CCE/GE 接口获取设备时钟）记录起始时间 $T_{start}$。
2. 启动通信： 调用 HCCL 异步通信 API（例如 HCCL_AllReduceAsync）。
3. 等待完成： 在同一个 Stream 上，记录结束时间 $T_{end}$。关键在于，这个记录操作必须发生在通信操作的逻辑完成点之后。
4. 同步与计算： 在 CPU 侧等待所有 Device 操作完成后，读取 $T_{end}$ 和 $T_{start}$ 的值，并计算 $\Delta T=T_{end}-T_{start}$。

关键点： 必须确保 $T_{start}$ 和 $T_{end}$ 记录在同一硬件时钟域内，并且 $T_{end}$ 记录的位置精确地位于数据包发送完成或接收完成之后。

步骤二：利用 Profiler 标记（推荐实践）

对于复杂的集合通信，手动插入 Start/End 事件可能干扰实际的调度。更可靠的方法是利用性能分析工具（如 Ascend Profiler）。

1. HCCL 注册： HCCL 在初始化时会注册其操作到 Profiler 系统。
2. 启用 Profiler： 运行应用时，启用 Profiler 收集。
3. 分析结果： 在生成的 .json 或 .csv 报告中，查找 HCCL 相关的算子（例如 HCCL_AllReduce）。Profiler 会捕获到硬件层面的启动和完成时间，这才是最接近真实通信时延的指标。

通过分析 Profiler 报告中 Kernel Execution Time 或 HCCL Backend Time 的耗时，我们可以准确地分离出网络传输和硬件同步的延迟，排除掉 CPU 侧的开销。

性能优化实践与考量

测量出真实时延后，优化方向主要集中在以下几个方面：

1. 拓扑感知优化： HCCL 内部算法（如 Ring vs Tree）的选择和数据分块策略，应根据实际的互联拓扑（PCIe 还是 HiLink）进行调整。
2. Overlap 优化： 尽可能利用计算与通信重叠（Compute-Communication Overlap）。如果测量到通信时间过长，说明重叠度不够，需要调整模型计算图，将通信调度得更早。
3. 带宽饱和度： 评估测量到的时延是否接近理论的硬件带宽极限。如果时延远高于理论值，则可能存在软件栈（如驱动或 HCCL 调度器）的瓶颈。

总结

测量 HCCL 的真实通信时延是一个系统性的工程，它要求我们从传统的 CPU 侧测量转向深入的 Device 侧同步和硬件事件分析。通过精细地利用 Ascend 架构提供的设备时钟或依赖于成熟的 Profiler 工具，我们可以绕过 CPU 封装和 Host 拷贝的干扰，获取到网络传输的真实延迟。对 hccl 仓库 的深入理解，结合 CANN 组织 提供的底层接口，是实现高性能分布式训练优化的基石。