图引擎（GE）是 CANN 软件栈中负责将高层深度学习模型（如 ONNX/Caffe）转化为 NPU 可执行指令流的优化与编译核心。在高度并行化的加速器架构中，GE 的核心挑战是将通用框架中固有的**控制流（Control Flow）**结构，转化为适合数据流硬件的、静态可预测的执行计划。GE 引擎通过复杂的图重构、算子融合和资源预分配，确保了最终执行的效率和确定性。

核心资源链接：

• CANN 组织主页： https://atomgit.com/cann
• GE 仓库： https://atomgit.com/cann/ge

一、 静态化执行模型的构建：控制流的扁平化重构

NPU 架构的 VU 和 Cube 单元最擅长执行大批量、无分支的计算。GE 的首要任务是消除或隐藏复杂的运行时控制流。

1.1 条件分支（If/Else）的谓词化（Predication）处理

标准的 if-else 结构在硬件层会导致昂贵的指令流水线停顿。GE 通过谓词化技术将其转化为静态执行路径。

• 谓词位的生成： GE 首先分析分支条件的计算结果。如果分支依赖于输入数据的某个值，GE 会编译一个指令序列来计算一个或多个谓词位（Predicate Bits）。
• 操作的条件执行： 图中处于条件分支内部的所有后续算子（如 MatMul, Add, ReLU）的指令发射，都会附带一个执行掩码。只有当该掩码位为真时，对应的硬件操作才会被激活。这确保了所有潜在的分支路径指令都被加载和执行，但只对满足条件的数据路径产生实际影响。

1.2 循环结构的展开与迭代计数锁定

对于 RNN 单元或 Tiling 过程中的内层循环，GE 必须将其转换为固定执行次数的指令块。

1. 迭代次数的编译期推导： 对于基于静态张量形状的循环（如 Tiling 循环），GE 会在编译时计算出最大迭代次数 $K_{\text{max}}$，并将 $K_{\text{max}}$ 固化到最终的执行描述符中。
2. 序列展开： 对于如 RNN 的时间步迭代，GE 会尝试将有限的时间步（例如 $T=10$ 步）展开为 10 个顺序执行的计算块，用硬件级的内存同步来保证数据依赖，而非依赖软件层的循环控制。

二、 动态形状模型的编译期适配与运行时依赖注入

现代模型（如 NLP Transformer）具有输入序列长度不固定的特性，这给静态图编译带来了巨大的挑战。

2.1 形状元数据占位与依赖分析

GE 必须在编译时识别哪些维度是动态的，并为它们预留控制位。

• 动态维度标记： 在图的输入节点，GE 会标记那些允许在运行时变化的维度（如 Batch Size 或 Sequence Length）。
• MetaDef 的关联： 对于依赖动态形状的算子（如 DynamicResize, DynamicRNN），GE 会将一个**元数据定义（MetaDef）**关联到该算子。该 MetaDef 描述了算子在不同输入形状下的执行逻辑差异。

2.2 运行时形状注入与 Tiling 重配置

Runtime 加载模型后，动态形状信息需要注入到编译好的图中。

• 运行时配置（Runtime Configuration）： Runtime 在接收到实际输入张量后，将其实际尺寸信息传递给 GE 实例。
• Tiling 策略的动态选择： 依赖动态形状的算子（如 ops-math 中的 Reduce 操作）会根据注入的实际长度，动态地从其预编译的多套 Tiling 方案中选择最匹配当前长度的一套，确保 Local Memory 的使用效率最优。

三、 资源分配与控制流的协同调度

GE 不仅负责计算任务的指令化，还负责对硬件资源进行全局的、全局的预分配，以适应控制流带来的不确定性。

3.1 资源预分配的保守策略

由于控制流可能导致某些分支路径需要比预期更多的资源（如 L1 内存），GE 必须采用保守策略。

• 资源峰值预测： GE 必须计算所有可能执行路径中资源需求的最大值（$\text{Max}(MemUsage,RegisterCount)$）。所有资源分配都基于这个峰值进行。
• 串行化任务的资源打包： 对于被 GE 确定为严格串行执行的计算块（例如，控制流分支后的依赖链），GE 会将这些任务打包，尝试在同一组 AI Core 上连续执行，以最大化 Local Memory 的数据驻留，减少跨核心同步。

3.2 依赖图的拓扑排序与流分配

GE 生成的执行图是一个有向无环图（DAG），该图的拓扑排序直接指导了 Runtime 的 Stream 调度。

1. 数据依赖的优先级： 依赖于前一算子输出的算子，必须在 Runtime 中被分配到同一个 Stream 或通过 Event 严格同步。
2. 冗余计算的消除： GE 会分析控制流，如果两个分支都执行了相同的常量计算（如全局偏置加法），它会在编译时将该计算提升到分支之前，仅执行一次，从而消除冗余计算。

四、 算子融合与控制流的融合难度分析

算子融合是 GE 提升性能的主要手段，但控制流的存在使得融合复杂性剧增。

4.1 无法融合的控制流边界

只有当两个算子之间的依赖关系是确定且无条件的时，GE 才能安全地进行融合。

• 分支边界的融合限制： 两个算子 $S_A$ 和 $S_B$ 如果分别位于不同条件分支（if-true 和 if-false）内部，GE 绝对不能将它们融合。因为硬件无法同时预测哪一个分支会被执行。
• 前向融合的限制： 如果 $S_A$ 的输出是 $S_B$ 的输入，但 $S_A$ 的执行依赖于一个运行时计算的布尔值，GE 只能安全地融合它们，前提是 $S_B$ 也要被编译成一个谓词化执行的核函数。

4.2 融合后的资源预估复杂度

融合算子会产生更复杂的 Local Memory 需求。GE 必须在融合时，重新计算融合后算子的总 L1 缓存需求、寄存器压力，并确保这些资源峰值不超过硬件分配给该任务的总额度。

五、 编译时优化与运行时性能反馈的闭环

GE 的性能优化是一个迭代过程，需要 Runtime 提供的性能数据进行反馈。

5.1 性能模型与代价评估

GE 使用内置的性能模型来评估不同执行路径的成本。

• 基准测试（Benchmark）驱动： 编译器的成本模型依赖于对 ops-math 和 ops-nn 算子在目标硬件上测量的基准性能数据。
• 控制流惩罚因子： GE 会为每个分支或循环引入一个运行时开销惩罚因子。如果该因子过高（表明分支导致了大量谓词操作），GE 可能会倾向于选择一个资源消耗更高但更静态的执行路径。

5.2 编译优化报告与调试追踪

GE 的编译输出不仅包含执行图，还包含丰富的诊断信息。

1. 资源占用报告： 报告最终分配给每个 Kernel 的 HBM 缓冲区大小、Local Memory 占用峰值以及所使用的 AI Core 数量。
2. 控制流可视化： 调试工具允许开发者可视化 GE 最终生成的、扁平化后的执行拓扑，帮助开发者理解条件分支是如何被谓词位替代的。

六、 总结

GE 引擎是 CANN 架构的静态优化大脑。它通过将复杂的控制流转换为可预测的谓词执行序列，并依赖精确的资源预估和算子融合技术，确保了即使在处理动态形状和条件分支的场景下，NPU 也能以数据流驱动的方式，实现最高效的硬件利用率。