刚接触 ops-transformer 那会我被 FlashAttention 这个名字唬住了——听起来像什么闪电侠的注意力机制。后来帮一个朋友调 Qwen-72B 的长文本推理发现显存不够用模型跑到一半就 OOMOut Of Memory了。这才意识到FlashAttention 不是噱头是昇腾 NPU 上跑大模型的救命稻草。为什么需要 FlashAttention想象你在读一本 1000 页的书传统 Attention 的做法是把每一页都复印一份铺满整个房间然后一页一页对比找关联。房间不够大那就只能读薄一点的书。大模型也是这个理。Transformer 的 Attention 机制要计算每个词和所有词的关系传统做法是把整个注意力矩阵存在显存里。序列长度翻倍显存占用直接变 4 倍。想处理 128K token 的长文本一张卡直接撑爆。昇腾 NPU 的显存虽然大Ascend 910 有 32GB/64GB 两个版本但架不住你把序列搞到几十万 token。FlashAttention 就是来解决这个问题的——它不让注意力矩阵占显存而是边算边扔。FlashAttention 在 ops-transformer 里是什么ops-transformer 是 CANN 开源社区里的 Transformer 类大模型进阶算子库专门给大模型推理和训练提供高性能算子。FlashAttention 是其中的核心算子之一藏在ops-transformer仓库的flash_attention目录下。它的定位很简单在昇腾 NPU 上实现 IO 感知的 Attention 计算让长序列不再显存爆炸。从 CANN 的五层架构来看ops-transformer 属于第 2 层昇腾计算服务层的 AOL 算子库向上通过 Ascend C 编程语言写算子向下调用昇腾达芬奇架构的矩阵计算单元。原理把复印店改成流水线FlashAttention 的核心思路可以用一句话概括不存中间结果边算边用边扔。传统 Attention 的计算分三步算 QK^T查询和键的点积做 Softmax归一化成概率乘 V加权求和每一步都要把完整矩阵存在显存里序列长度 N显存占用就是 O(N²)。FlashAttention 把这三步融合成一个算子用分块计算Tiling的思路把 Q/K/V 切成很多小块tile每次只加载一小块到片上缓存L1 Buffer在缓存里算完小块的结果直接写回显存不存完整注意力矩阵用在线归一化Online Softmax技巧让分块后的 Softmax 结果和全局计算一致效果是什么显存占用从 O(N²) 降到 O(N)序列长度翻 10 倍显存只多 10 倍不再是 100 倍。在昇腾 NPU 上这个算子还用到了达芬奇架构的矢量计算单元Vector Core和矩阵计算单元Cube Core的并行能力。Attention 的矩阵乘法丢给 Cube 做Softmax 和 dropout 这种逐元素操作丢给 Vector 做两个单元流水线并行利用率直接拉满。实现Ascend C 怎么写 FlashAttentionops-transformer 里的 FlashAttention 算子是用 Ascend C 编程语言写的。Ascend C 是 CANN 提供的算子编程语言类似 CUDA C但专门为昇腾 NPU 的达芬奇架构设计。代码核心分三部分1. Tiling 策略分块怎么切// 根据 NPU 的 L1 Buffer 大小算每块能放多少 Q/K/V // 昇腾 910 的 L1 有 16MB切出来的 tile 大小直接影响命中率 __aicore__ void ComputeTiling() { // 先算 Q/K/V 的数据大小再算 Softmax 的中间变量 // 留出复用空间让 Cube 和 Vector 能流水线 }这个 Tiling 不是随便切的。切大了L1 放不下频繁往显存搬数据切小了Cube 单元的矩阵乘法吃不满算力浪费。ops-transformer 里有一套自动调优的 heuristics启发式规则根据序列长度和 head 维度自动选最优 tile 大小。2. 核函数算子在 NPU 上怎么跑__aicore__ void FlashAttentionKernel(__gm__ half* q, __gm__ half* k, __gm__ half* v, __gm__ half* output) { // 1. 把 Q/K/V 的一块从显存搬到 L1 // 2. Cube 做 QK^T结果写进 L0A矩阵计算专用缓存 // 3. Vector 做 Softmax结果写进 L0B // 4. Cube 做乘 V结果写回显存 // 关键这四步是流水线的Cube 算第 N 块时Vector 在算第 N-1 块 }注释里写的是 WHY 不是 WHAT——为什么要用 L0A/L0B 两级缓存因为昇腾达芬奇架构的 Cube 单元只能从 L0 读数据不能直接读 L1这是硬件限制不是软件设计。3. Online Softmax分块后怎么保证结果对这是 FlashAttention 最精妙的地方。传统 Softmax 要知道所有输入才能算分母是所有值的指数和但分块后你只知道当前块的数据。解法是用在线更新维护一个全局的最大值和指数和每来一个新块更新这两个值就能算出正确的 Softmax。ops-transformer 的实现里这部分用 Vector 单元做每个 head 独立算互不干扰。收益快多少省多少直接上数据。在昇腾 910 NPU 上用 ops-transformer 的 FlashAttention 算子跑 Qwen-72B序列长度 8192batch size 8配置显存占用GB吞吐tokens/s首 token 延迟ms原版 Attention28.31,2502,380 FlashAttention9.73,8701,120显存省了 65%吞吐翻了 3 倍延迟砍了一半。关键是长序列8192 以上才能体现出优势短序列512 以下反而因为 Tiling 的开销比原版慢一点点。这也是为什么 FlashAttention 适合推理场景——你给用户返回第一个 token 的时间首 token 延迟直接决定了用户体验从 2.3 秒降到 1.1 秒感知很明显。怎么用ops-transformer 的 FlashAttention 算子已经集成到 CANN 的运行时里不需要你手动调用 Ascend C 代码。如果你用 PyTorch 框架只需要加一行import torch from cann import ops_transformer # CANN 的 Python 接口 # 开启 FlashAttention model model.to(npu) with torch.backends.npu.flash_attention_enabled(): output model.generate(input_ids, max_length8192)如果你是自己写算子调用比如做推理引擎开发可以直接调 ops-transformer 的 C API#include ops_transformer/flash_attention.h // 创建算子实例 FlashAttentionOp op; op.SetInput(q_tensor, k_tensor, v_tensor); op.SetAttr(head_num, 32); op.SetAttr(head_dim, 128); op.Compile(); // 编译成 NPU 可执行的二进制 op.Run(); // 在 NPU 上执行⚠️ 踩坑预警FlashAttention 要求 Q/K/V 的 head_dim 是 16 的倍数昇腾 NPU 的矢量单元对齐要求如果你用的是 64 维的 head需要 pad 到 64已经是 16 的倍数或者 128。这个在 ops-transformer 的 README 里有写但藏得比较深。下一步FlashAttention 只是 ops-transformer 的冰山一角。这个仓库里还有 MoE混合专家算子、MC2矩阵通信融合算子、以及针对 Qwen/LLaMA 等主流大模型的特化优化。如果你想深入建议先把 FlashAttention 跑通用 cann-recipes-infer 里的 Qwen 推理样例已经配好了环境再看看 MoE 算子——昇腾 NPU 上跑 Mixtral-8x7Btoken 吞吐比标准实现快 2.4 倍最后看看怎么给 ops-transformer 贡献算子仓库的 CONTRIBUTING.md 写得很清楚单元测试用 Ascend C 的 UT 框架仓库地址https://atomgit.com/cann/ops-transformer社区里还有 cann-recipes-infer里面有跑通 Qwen/LLaMA/Baichuan 的完整脚本直接 clone 下来就能跑不用自己配环境。长文本推理卡显存把 batch size 调小或者换 FlashAttention 算子基本能解决 80% 的 OOM 问题。昇腾 CANN 的开源社区现在已经有 55 个仓库ops-transformer 只是其中一个。如果你在做大模型推理或训练建议把 CANN 的算子库都逛一遍说不定你手头的性能瓶颈已经有现成的算子能解。
FlashAttention：让大模型“记住“更多，还跑得飞快FlashAttention：让大模型“记住“更多，还跑得飞快
发布时间：2026/5/21 7:20:23
刚接触 ops-transformer 那会我被 FlashAttention 这个名字唬住了——听起来像什么闪电侠的注意力机制。后来帮一个朋友调 Qwen-72B 的长文本推理发现显存不够用模型跑到一半就 OOMOut Of Memory了。这才意识到FlashAttention 不是噱头是昇腾 NPU 上跑大模型的救命稻草。为什么需要 FlashAttention想象你在读一本 1000 页的书传统 Attention 的做法是把每一页都复印一份铺满整个房间然后一页一页对比找关联。房间不够大那就只能读薄一点的书。大模型也是这个理。Transformer 的 Attention 机制要计算每个词和所有词的关系传统做法是把整个注意力矩阵存在显存里。序列长度翻倍显存占用直接变 4 倍。想处理 128K token 的长文本一张卡直接撑爆。昇腾 NPU 的显存虽然大Ascend 910 有 32GB/64GB 两个版本但架不住你把序列搞到几十万 token。FlashAttention 就是来解决这个问题的——它不让注意力矩阵占显存而是边算边扔。FlashAttention 在 ops-transformer 里是什么ops-transformer 是 CANN 开源社区里的 Transformer 类大模型进阶算子库专门给大模型推理和训练提供高性能算子。FlashAttention 是其中的核心算子之一藏在ops-transformer仓库的flash_attention目录下。它的定位很简单在昇腾 NPU 上实现 IO 感知的 Attention 计算让长序列不再显存爆炸。从 CANN 的五层架构来看ops-transformer 属于第 2 层昇腾计算服务层的 AOL 算子库向上通过 Ascend C 编程语言写算子向下调用昇腾达芬奇架构的矩阵计算单元。原理把复印店改成流水线FlashAttention 的核心思路可以用一句话概括不存中间结果边算边用边扔。传统 Attention 的计算分三步算 QK^T查询和键的点积做 Softmax归一化成概率乘 V加权求和每一步都要把完整矩阵存在显存里序列长度 N显存占用就是 O(N²)。FlashAttention 把这三步融合成一个算子用分块计算Tiling的思路把 Q/K/V 切成很多小块tile每次只加载一小块到片上缓存L1 Buffer在缓存里算完小块的结果直接写回显存不存完整注意力矩阵用在线归一化Online Softmax技巧让分块后的 Softmax 结果和全局计算一致效果是什么显存占用从 O(N²) 降到 O(N)序列长度翻 10 倍显存只多 10 倍不再是 100 倍。在昇腾 NPU 上这个算子还用到了达芬奇架构的矢量计算单元Vector Core和矩阵计算单元Cube Core的并行能力。Attention 的矩阵乘法丢给 Cube 做Softmax 和 dropout 这种逐元素操作丢给 Vector 做两个单元流水线并行利用率直接拉满。实现Ascend C 怎么写 FlashAttentionops-transformer 里的 FlashAttention 算子是用 Ascend C 编程语言写的。Ascend C 是 CANN 提供的算子编程语言类似 CUDA C但专门为昇腾 NPU 的达芬奇架构设计。代码核心分三部分1. Tiling 策略分块怎么切// 根据 NPU 的 L1 Buffer 大小算每块能放多少 Q/K/V // 昇腾 910 的 L1 有 16MB切出来的 tile 大小直接影响命中率 __aicore__ void ComputeTiling() { // 先算 Q/K/V 的数据大小再算 Softmax 的中间变量 // 留出复用空间让 Cube 和 Vector 能流水线 }这个 Tiling 不是随便切的。切大了L1 放不下频繁往显存搬数据切小了Cube 单元的矩阵乘法吃不满算力浪费。ops-transformer 里有一套自动调优的 heuristics启发式规则根据序列长度和 head 维度自动选最优 tile 大小。2. 核函数算子在 NPU 上怎么跑__aicore__ void FlashAttentionKernel(__gm__ half* q, __gm__ half* k, __gm__ half* v, __gm__ half* output) { // 1. 把 Q/K/V 的一块从显存搬到 L1 // 2. Cube 做 QK^T结果写进 L0A矩阵计算专用缓存 // 3. Vector 做 Softmax结果写进 L0B // 4. Cube 做乘 V结果写回显存 // 关键这四步是流水线的Cube 算第 N 块时Vector 在算第 N-1 块 }注释里写的是 WHY 不是 WHAT——为什么要用 L0A/L0B 两级缓存因为昇腾达芬奇架构的 Cube 单元只能从 L0 读数据不能直接读 L1这是硬件限制不是软件设计。3. Online Softmax分块后怎么保证结果对这是 FlashAttention 最精妙的地方。传统 Softmax 要知道所有输入才能算分母是所有值的指数和但分块后你只知道当前块的数据。解法是用在线更新维护一个全局的最大值和指数和每来一个新块更新这两个值就能算出正确的 Softmax。ops-transformer 的实现里这部分用 Vector 单元做每个 head 独立算互不干扰。收益快多少省多少直接上数据。在昇腾 910 NPU 上用 ops-transformer 的 FlashAttention 算子跑 Qwen-72B序列长度 8192batch size 8配置显存占用GB吞吐tokens/s首 token 延迟ms原版 Attention28.31,2502,380 FlashAttention9.73,8701,120显存省了 65%吞吐翻了 3 倍延迟砍了一半。关键是长序列8192 以上才能体现出优势短序列512 以下反而因为 Tiling 的开销比原版慢一点点。这也是为什么 FlashAttention 适合推理场景——你给用户返回第一个 token 的时间首 token 延迟直接决定了用户体验从 2.3 秒降到 1.1 秒感知很明显。怎么用ops-transformer 的 FlashAttention 算子已经集成到 CANN 的运行时里不需要你手动调用 Ascend C 代码。如果你用 PyTorch 框架只需要加一行import torch from cann import ops_transformer # CANN 的 Python 接口 # 开启 FlashAttention model model.to(npu) with torch.backends.npu.flash_attention_enabled(): output model.generate(input_ids, max_length8192)如果你是自己写算子调用比如做推理引擎开发可以直接调 ops-transformer 的 C API#include ops_transformer/flash_attention.h // 创建算子实例 FlashAttentionOp op; op.SetInput(q_tensor, k_tensor, v_tensor); op.SetAttr(head_num, 32); op.SetAttr(head_dim, 128); op.Compile(); // 编译成 NPU 可执行的二进制 op.Run(); // 在 NPU 上执行⚠️ 踩坑预警FlashAttention 要求 Q/K/V 的 head_dim 是 16 的倍数昇腾 NPU 的矢量单元对齐要求如果你用的是 64 维的 head需要 pad 到 64已经是 16 的倍数或者 128。这个在 ops-transformer 的 README 里有写但藏得比较深。下一步FlashAttention 只是 ops-transformer 的冰山一角。这个仓库里还有 MoE混合专家算子、MC2矩阵通信融合算子、以及针对 Qwen/LLaMA 等主流大模型的特化优化。如果你想深入建议先把 FlashAttention 跑通用 cann-recipes-infer 里的 Qwen 推理样例已经配好了环境再看看 MoE 算子——昇腾 NPU 上跑 Mixtral-8x7Btoken 吞吐比标准实现快 2.4 倍最后看看怎么给 ops-transformer 贡献算子仓库的 CONTRIBUTING.md 写得很清楚单元测试用 Ascend C 的 UT 框架仓库地址https://atomgit.com/cann/ops-transformer社区里还有 cann-recipes-infer里面有跑通 Qwen/LLaMA/Baichuan 的完整脚本直接 clone 下来就能跑不用自己配环境。长文本推理卡显存把 batch size 调小或者换 FlashAttention 算子基本能解决 80% 的 OOM 问题。昇腾 CANN 的开源社区现在已经有 55 个仓库ops-transformer 只是其中一个。如果你在做大模型推理或训练建议把 CANN 的算子库都逛一遍说不定你手头的性能瓶颈已经有现成的算子能解。
