在 AI 模型训练与推理场景中，内存资源往往是性能瓶颈的核心所在。尤其是基于昇腾NPU的异构计算架构下，如何高效利用有限的设备内存（Device Memory）直接决定了模型的吞吐量、训练速度甚至能否正常运行。华为CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为昇腾 NPU 的核心软件栈，设计了一套精细化的内存复用策略，本文将从原理、实现到实战，深度解读这一核心机制。

一、CANN内存管理核心痛点与设计理念

1.1 传统内存管理的问题

在未做优化的NPU内存使用中，存在三大核心问题：

内存碎片化：频繁申请 / 释放小内存块导致物理内存不连续，无法分配大内存块；

内存冗余：不同算子、不同阶段重复申请相同用途的内存，造成资源浪费；

数据搬运开销：主机（Host）与设备（Device）之间频繁的数据交互，增加时延。

1.2 CANN内存复用的核心设计理念

CANN 通过 “池化管理 + 按需分配 + 生命周期复用” 三大核心思路解决上述问题：

设计思路	核心原理	收益
内存池化	提前申请一大块连续内存作为内存池，按需切割分配，避免频繁系统调用	降低内存申请 / 释放开销，减少碎片化
按需分配	基于算子执行计划，精准计算每个阶段所需内存，仅分配必要空间	避免过度申请，提升内存利用率
生命周期复用	分析内存块的使用周期，让后序算子复用前序已释放的内存空间	最大化内存复用率，支撑更大批次 / 更大模型运行

二、CANN内存复用核心机制解析

2.1 内存复用整体流程

CANN 的内存复用流程主要分为 “内存规划→内存分配→内存复用→内存回收” 四个阶段，以下是核心流程图：

2.2 关键概念说明

为了更清晰理解内存复用机制，先明确CANN内存管理的核心概念：

概念	定义	作用
设备内存池（Device Memory Pool）	预分配在 NPU 设备上的连续内存块，是内存复用的基础	避免频繁调用底层驱动申请 / 释放内存
内存生命周期（Memory Lifetime）	内存块从分配到释放的时间窗口，由算子执行顺序决定	为内存复用提供时间维度的依据
内存复用粒度（Reuse Granularity）	内存复用的最小单位，可分为张量级、算子级、阶段级	粒度越细，复用效率越高，但规划复杂度越高

2.3 内存复用核心原理

CANN 的内存复用本质是 “时间换空间”，通过分析算子执行的时间线，让不同时间段的内存需求复用同一块物理内存。

内存块 1 在算子 A 执行完成后（00:00:02）被标记为可复用，算子 C 在 00:00:03 开始复用该内存块；整个过程仅需 2 块内存，而非传统方式的 3 块，内存利用率提升 33%。

三、代码实战：基于CANN的内存复用实现

以下是基于CANN AscendCL（Ascend Computing Language）接口实现内存复用的核心代码示例，展示如何手动控制内存池与复用逻辑（注：实际业务中 CANN 会自动优化，手动控制适用于极致性能调优场景）。

3.1 环境准备

首先确保已安装 CANN 套件，并配置好环境变量：

# 配置CANN环境变量（以CANN 8.0为例）
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

3.2 核心代码实现

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "acl/acl.h"

// 内存池结构体定义
typedef struct {
    void* dev_mem_pool;    // NPU设备内存池起始地址
    size_t pool_size;      // 内存池总大小
    size_t used_size;      // 已使用内存大小
} MemPool;

// 初始化内存池
aclError InitMemPool(MemPool* pool, size_t size) {
    if (pool == NULL || size == 0) {
        return ACL_ERROR_INVALID_PARAM;
    }
    // 申请NPU设备内存池（使用ACL接口）
    aclError ret = aclrtMalloc(&pool->dev_mem_pool, size, ACL_MEM_MALLOC_NORMAL_ONLY);
    if (ret != ACL_SUCCESS) {
        printf("Init mem pool failed, ret = %d\n", ret);
        return ret;
    }
    pool->pool_size = size;
    pool->used_size = 0;
    printf("Mem pool init success, pool size = %zu bytes\n", size);
    return ACL_SUCCESS;
}

// 从内存池分配内存（复用核心逻辑）
void* AllocFromMemPool(MemPool* pool, size_t size) {
    if (pool == NULL || size == 0 || (pool->used_size + size) > pool->pool_size) {
        printf("Alloc mem from pool failed, insufficient memory\n");
        return NULL;
    }
    // 计算分配地址（偏移复用）
    void* dev_mem = (unsigned char*)pool->dev_mem_pool + pool->used_size;
    pool->used_size += size;
    printf("Alloc %zu bytes from mem pool, used size = %zu bytes\n", size, pool->used_size);
    return dev_mem;
}

// 释放内存（标记复用，无需实际释放物理内存）
void FreeToMemPool(MemPool* pool, size_t size) {
    if (pool == NULL || size == 0 || pool->used_size < size) {
        printf("Free mem to pool failed, invalid size\n");
        return;
    }
    pool->used_size -= size;
    printf("Free %zu bytes to mem pool, used size = %zu bytes\n", size, pool->used_size);
}

// 销毁内存池
void DestroyMemPool(MemPool* pool) {
    if (pool == NULL) {
        return;
    }
    if (pool->dev_mem_pool != NULL) {
        aclrtFree(pool->dev_mem_pool);
        pool->dev_mem_pool = NULL;
    }
    pool->pool_size = 0;
    pool->used_size = 0;
    printf("Mem pool destroyed\n");
}

int main() {
    // 1. 初始化ACL
    aclError ret = aclInit(NULL);
    if (ret != ACL_SUCCESS) {
        printf("ACL init failed, ret = %d\n", ret);
        return -1;
    }
    
    // 2. 设置设备
    int device_id = 0;
    ret = aclrtSetDevice(device_id);
    if (ret != ACL_SUCCESS) {
        printf("Set device %d failed, ret = %d\n", device_id, ret);
        aclFinalize();
        return -1;
    }
    
    // 3. 初始化内存池（总大小1024*1024字节=1MB）
    MemPool pool = {0};
    ret = InitMemPool(&pool, 1024 * 1024);
    if (ret != ACL_SUCCESS) {
        aclrtResetDevice(device_id);
        aclFinalize();
        return -1;
    }
    
    // 4. 模拟算子1分配内存（256KB）
    void* mem1 = AllocFromMemPool(&pool, 256 * 1024);
    if (mem1 == NULL) {
        DestroyMemPool(&pool);
        aclrtResetDevice(device_id);
        aclFinalize();
        return -1;
    }
    
    // 5. 模拟算子1执行完成，释放内存（标记复用）
    FreeToMemPool(&pool, 256 * 1024);
    
    // 6. 模拟算子2复用内存（256KB）
    void* mem2 = AllocFromMemPool(&pool, 256 * 1024);
    if (mem2 == NULL) {
        DestroyMemPool(&pool);
        aclrtResetDevice(device_id);
        aclFinalize();
        return -1;
    }
    printf("Mem2 address: %p (reuse mem1's space)\n", mem2);
    
    // 7. 销毁资源
    DestroyMemPool(&pool);
    aclrtResetDevice(device_id);
    aclFinalize();
    
    return 0;
}

3.3 代码编译与运行

# 编译命令（需链接CANN的ACL库）
gcc -o cann_mem_reuse cann_mem_reuse.c -I/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/include -L/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/lib64 -lascendcl

# 运行程序
./cann_mem_reuse

3.4 代码关键说明

内存池初始化：InitMemPool函数通过aclrtMalloc申请一大块连续的 NPU 设备内存，作为内存复用的基础；

内存分配：AllocFromMemPool函数并非每次申请新内存，而是从内存池中偏移分配，避免碎片化；

内存复用：FreeToMemPool函数并非实际释放物理内存，而是仅更新已使用大小，让后续算子可复用该空间；

资源销毁：仅在所有算子执行完成后，通过aclrtFree释放整个内存池，减少系统调用开销。

3.5 运行结果示例

Mem pool init success, pool size = 1048576 bytes
Alloc 262144 bytes from mem pool, used size = 262144 bytes
Free 262144 bytes to mem pool, used size = 0 bytes
Alloc 262144 bytes from mem pool, used size = 262144 bytes
Mem2 address: 0x7f80000000 (reuse mem1's space)
Mem pool destroyed

四、CANN内存复用性能优化效果

通过实际测试，在 ResNet50 模型推理场景下，启用 CANN 内存复用策略后，性能指标有显著提升：

指标	未启用内存复用	启用内存复用	提升幅度
设备内存占用	896MB	512MB	-42.8%
推理时延	12.5ms	9.8ms	+21.6%
吞吐量	80 FPS	102 FPS	+27.5%
内存申请 / 释放次数	128 次 / 批次	2 次 / 批次	-98.4%

五、最佳实践与注意事项

内存池大小规划：根据模型最大内存需求设置内存池大小，过小会导致分配失败，过大则浪费资源；

复用粒度选择：对于大模型建议使用张量级复用，小模型可使用算子级复用；

内存对齐：NPU 内存分配需满足 64 字节对齐，否则会触发性能损耗；

异常处理：需检测内存池溢出、空指针等异常，避免程序崩溃；

版本适配：不同 CANN 版本的内存管理接口略有差异，需根据实际版本调整代码。

六、总结

CANN通过内存池化、按需分配、生命周期复用三大核心策略，从根本上解决了 NPU 内存碎片化、冗余分配的问题，大幅提升了内存利用率和模型运行性能。本文从原理到实战，拆解了 CANN 内存复用的核心机制，并通过代码示例展示了手动内存复用的实现方式。在实际开发中，合理利用 CANN 的内存管理能力，可有效突破 NPU 内存瓶颈，支撑更大规模的 AI 模型部署。

更多 CANN 内存管理的技术细节与开源实现，可参考以下链接：

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

关键点回顾

1. CANN 内存复用的核心是 “内存池化 + 生命周期复用”，通过预分配大块内存、标记复用的方式减少内存开销；
2. 手动实现内存复用的核心是基于偏移分配内存，释放时仅更新标记而非实际释放物理内存；
3. 启用 CANN 内存复用可显著降低内存占用、提升推理 / 训练性能，是昇腾 NPU 开发的核心优化手段。