算子融合进阶：解决多层 MLP 的冗余访存瓶颈

前言

在深度学习，特别是 Transformer 架构的广泛应用中，多层全连接网络（Multi-Layer Perceptron, MLP）是构建模型能力的核心组件。然而，当 MLP 的层数增加时，其面临的主要性能瓶颈往往不是计算复杂度（FLOPs），而是 访存带宽。每一次 MLP 层的计算，都需要将权重和激活值从 HBM 读入计算单元（如 AI Core），计算完成后再写回。这种频繁的访存操作，尤其是在访存带宽受限的场景下，极大地限制了模型的推理和训练效率。

作为CANN技术架构师，我们深知优化访存是释放 NPU 算力潜能的关键。算子融合（Operator Fusion）是 CANN 编译器栈中用于解决此类访存瓶颈的利器。本文将深入探讨如何利用 CANN 的算子融合机制，特别是针对多层 MLP 的场景，实现关键的访存优化。我们将重点分析 AtomGit 上的 CANN 源码结构，特别是 metadef 仓库中的相关实现。

核心技术原理：算子融合与访存优化

算子融合的核心思想是将多个连续执行的算子合并成一个单一的、更复杂的算子（Kernel）。这种合并的直接收益在于：

1. 减少 Host-Device 交互：减少了调用内核的次数。
2. 消除中间结果的访存：这是解决 MLP 冗余访存的关键。

对于一个典型的 MLP 层：Y = Activation(X * W + B)，其中 X 是输入特征，W 是权重，B 是偏置。如果连续执行两个 MLP 层，中间的激活值（A1）需要先写回全局内存（HBM），然后下一个 MLP 层再将其读出。

$$\begin{gathered} \text{Layer 1}:A_1={\text{Activation}}_1(X\cdot W_1+B_1) \\ \text{Layer 2}:A_2={\text{Activation}}_2(A_1\cdot W_2+B_2) \end{gathered}$$

如果不融合，需要两次 HBM 读写中间结果 $A_1$。

算子融合的目标：将 $\text{MatMul}\to \text{BiasAdd}\to \text{Activation}$ 这三个步骤融合成一个 Kernel。更进一步，如果能将两个连续的 MLP 块融合，就可以实现在计算 $A_1$ 后，不将其写回 HBM，而是直接在片上缓存（如 L2 Cache 或共享内存）中作为 $A_2$ 的输入进行计算。

在 CANN 架构中，算子融合主要由 TBE（Tensor Description Engine） 和 AI Core 调度器 共同完成。TBE 定义了算子的计算逻辑，而编译后端（如 ge 或更底层的 Pass）负责识别融合机会并生成高效的融合 Kernel。

代码/架构分析：CANN 仓库中的体现

要深入理解 CANN 如何实现算子融合，我们需要关注其核心代码库。社区的官方代码托管在 https://atomgit.com/cann。其中，metadef 仓库（https://atomgit.com/cann/metadef）是定义算子元数据、计算图转换和部分优化策略的关键区域。

1. 算子定义与融合规则

在 metadef 中，算子被定义及其属性（如数据类型、维度）被记录。融合的发生通常依赖于 数据流分析 和 模式匹配。

• 数据流分析：编译器会分析相邻算子之间的数据依赖关系。如果一个算子的输出是另一个算子的输入，并且它们之间没有其他不兼容的操作（例如，数据类型转换、需要全局同步的操作），则可能发生融合。
• 模式匹配：CANN 编译器栈中存在一系列优化 Pass，它们会在图优化阶段（Graph Optimization）寻找预定义的融合模式。例如，MatMul + BiasAdd + ReLU 模式是一个高度优化的常见融合目标。

2. TBE Kernel 的生成与融合

对于 MLP 场景，融合后的 Kernel 必须高效地管理片上资源。

1. 数据重排 (Data Layout Transformation)：权重通常是 [OutChannels, InChannels] 存储，而输入是 [Batch, InChannels]。融合后的 Kernel 需要设计高效的内存访问模式，以最大化 L1/L2 Cache 的命中率。
2. 循环嵌套优化：融合后的 Kernel 会生成一个统一的循环结构，替代原来三个独立 Kernel 的循环。这个统一的循环可以直接在片上内存中完成输入读取、计算、中间激活、再计算、最终输出写入的完整流程，避免了中间结果 $A_1$ 的 HBM 读写。

在 CANN 编译流程中，这些优化通常发生在 IR 转换 阶段。编译器会将算子图转换为中间表示（IR），然后应用一系列 Pass 来识别并替换可融合的子图为单个 TBE Kernel 调用。

性能优化实践：针对多层 MLP 的融合策略

解决多层 MLP 冗余访存瓶颈，需要采取层次化的融合策略：

1. 单层内部融合 (Intra-Layer Fusion)

这是最基础也是最有效的优化。将 $\text{MatMul}\to \text{BiasAdd}\to \text{Activation}$ 融合为一个 Kernel。

效果：消除了 $\text{MatMul}$ 输出到 $\text{BiasAdd}$ 输入，以及 $\text{BiasAdd}$ 输出到 $\text{Activation}$ 输入之间的 HBM 访存。

2. 跨层融合 (Inter-Layer Fusion) - 挑战与机遇

这是解决多层 MLP 冗余访存的终极目标。如果能将 $N$ 个 MLP 层融合成一个 Kernel，理论上可以只进行一次输入读取和一次最终输出写入。

$$\text{Fused MLP Block}={\text{MLP}}_1\oplus {\text{MLP}}_2\oplus \cdots \oplus {\text{MLP}}_N$$

挑战：

• 权重管理：$N$ 层的权重 $W_1,W_2,\dots ,W_N$ 必须在 Kernel 启动前全部加载到可访问的内存空间（如 L2 Cache 或全局内存的一部分）。对于非常深的 MLP，这可能超出片上缓存容量。
• TBE Kernel 复杂度：生成的 TBE Kernel 代码会变得极其复杂，需要精细的内存调度和寄存器分配，以避免片上资源溢出。

实践策略：
CANN 的优化编译器会根据模型配置（如 Batch Size、特征维度）来动态决定融合的深度。通常，会设定一个“融合窗口”或“融合深度阈值”。如果融合深度过大导致 Kernel 过于庞大或资源占用过高，编译器可能会选择保守的融合策略，例如每 2 或 4 层融合一次。

总结

算子融合是异构计算架构中实现高性能的关键技术之一。通过深入分析 AtomGit 上的 CANN 源码，我们了解到算子融合依赖于精细的数据流分析和模式匹配，旨在消除中间结果的访存。

对于多层 MLP 场景，消除激活值在相邻层之间的 HBM 读写是突破访存瓶颈的核心。虽然单层内部融合已能带来显著收益，但跨层融合（特别是针对 Transformer 中的 MLP 块）是榨干 NPU 算力的下一步。CANN 编译器正在不断演进，以更智能地处理这种深度融合场景，确保计算密集型操作能够充分利用片上高速存储，从而将访存瓶颈转化为计算密集型任务，最大限度地释放 NPU 的潜力。 深入理解并利用这些底层编译优化，是构建高效应用架构师的必备技能。