MatMul 算子在昇腾 NPU 上的优化实践从原理到实战前言刚接触昇腾CANN那会我被 MatMul 算子砸懵了。不是因为它难——矩阵乘法谁没写过问题在于同样的矩阵乘法在 Ascend 910 上跑出来的性能能差出 3 倍。后来才明白昇腾 NPU 的达芬奇架构不是让你把 CPU 上的 MatMul 代码原样搬过来就能跑快的。它的内存层级、向量计算单元、Cube 单元的配合方式跟 GPU 完全不是一个路数。这篇文章把我踩过的坑、测过的数据、翻过的源码捋一遍。读完你应该能回答三个问题MatMul 在 ops-nn 里到底长什么样昇腾 NPU 上有哪些可以挖的性能点融合算子为什么能把 MatMul Activation 一起做了MatMul 算子的本质矩阵乘法听起来简单两个矩阵 A(M×K) 和 B(K×N)得到 C(M×N)。但简单是个陷阱。在昇腾 NPU 上MatMul 不是一条指令搞定的事。它涉及三个层面的协作数据搬运A 和 B 从系统内存搬到昇腾 NPU 的片上内存L1 Buffer再搬到计算单元附近的 Local Buffer。搬运路径不对Cube 单元饿死计算单元空转。分块计算达芬奇架构的 Cube 单元一次能算一个 16×16×16 的块FP16 场景下。M、K、N 三个维度都要切成块分块大小直接影响 Cube 利用率。尾块处理当 M、K、N 不是 16 的倍数时边缘位置的那些元素要单独处理。处理不好性能掉 30% 很正常。ops-nn 仓库里的 MatMul 算子核心就是把这些事做对。昇腾 NPU 的硬件特性写 MatMul 优化之前得先搞清楚对手盘——Ascend 910 的达芬奇架构到底长什么样。Cube 单元Cube 单元是昇腾 NPU 的矩阵计算核心。它专门算矩阵乘法吞吐量远高于向量单元。FP16 场景下每个时钟周期能完成 16×16×16 次乘加运算。但 Cube 单元有个特点它只认分块后的数据。你不能直接扔一个任意形状的矩阵进去必须按 16×16×16 的块组织数据。内存层级Ascend 910 的内存层级大概是这么个结构系统内存Host DDR ↓ PCIe 搬运 全局内存Global Memory设备侧 ↓ 高带宽总线 L1 Buffer片上大小有限 ↓ 快速通路 Local Buffer每个 AI Core 独享 ↓ Cube 单元 / Vector 单元问题在哪Global Memory 到 L1 Buffer 的带宽是瓶颈。如果分块策略导致频繁搬运、重复读取MatMul 的吞吐直接被带宽卡死。多 AI Core 并行Ascend 910 有几十个 AI Core。MatMul 要把输出矩阵 C 按行或者按块切分分到不同 AI Core 上算。切分策略要考虑两点负载均衡和数 据复用。如果切得太细每个 AI Core 处理的块太小Cube 单元利用率上不去。切得太粗部分 AI Core 闲着浪费算力。ops-nn 中的 MatMul 实现ops-nn 是昇腾CANN开源的基础算子库matmul 和 activation 类是它的核心内容支持算子融合。目录结构ops-nn 仓库里跟 MatMul 相关的代码主要在这几个位置基于开源仓库的公开目录结构matmul/MatMul 算子主实现activation/Activation 算子ReLU、GELU、SiLU 等fusion/融合算子实现MatMul Activation 融合具体文件和函数签名以仓库实际代码为准这里不做猜测。Ascend C 编程模型ops-nn 的算子用 Ascend C 编写。Ascend C 是昇腾CANN的算子编程语言它提供了一套 C 模板库让你可以直接操作 AI Core 的 Cube 单元、Vector 单元和内存层级。一个典型的 Ascend C 算子包含几个部分Init()初始化设置输入输出张量的形状、数据类型、内存布局Process()主计算循环分块、搬运、计算、写回数据搬运用DataCopy系列接口Cube 计算用MatMul模板类Vector 计算用UnaryOps/BinaryOps系列接口代码实战基础 MatMul下面给一个简化版的 MatMul 算子框架展示 Ascend C 的基本写法。// 这是一个教学框架展示 Ascend C MatMul 算子的基本结构 // 实际 ops-nn 代码以开源仓库为准 #include matmul_kernel.h #include kernel_operator.h // 模板参数输入类型、输出类型、是否启用融合 template typename InT, typename OutT, bool FUSION_ENABLED class MatMulKernel { public: __aicore__ inline void Init( GM_ADDR aGM, GM_ADDR bGM, GM_ADDR cGM, const MatMulParams params) { // WHY: 先把 Global Memory 地址映射到局部指针 // 这样后续 DataCopy 才能知道从哪搬数据 aGlobal.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast__gm__ InT*(aGM), params.M * params.K); bGlobal.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast__gm__ InT*(bGM), params.K * params.N); cGlobal.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast__gm__ OutT*(cGM), params.M * params.N); // WHY: 根据 M、K、N 计算分块数 // 每个块 16x16x16FP16分块数决定循环次数 blockM (params.M 15) / 16; blockK (params.K 15) / 16; blockN (params.N 15) / 16; } __aicore__ inline void Process() { for (int i 0; i blockM; i) { for (int j 0; j blockN; j) { // WHY: 每次只搬一个块到 Local Buffer // 这样 L1 Buffer 不会被撑爆 CopyABlock(i, j); ComputeBlock(i, j); WriteBackBlock(i, j); } } } private: __aicore__ inline void CopyABlock(int bi, int bj) { // WHY: DataCopy 是异步的后面要跟 SetFlag/WaitFlag // 否则 Cube 单元可能读到旧数据 DataCopy(aLocal, aGlobal[/* offset */], /* len */); DataCopy(bLocal, bGlobal[/* offset */], /* len */); } __aicore__ inline void ComputeBlock(int bi, int bj) { // WHY: MatMul 模板类封装了 Cube 单元的调用 // 第一个参数是输出后面是左右操作数 mmObject.MatMul(cLocal, aLocal, bLocal); } // 局部缓冲区存在 AI Core 的 Local Memory 里 LocalTensorInT aLocal, bLocal; LocalTensorOutT cLocal; GlobalTensorInT aGlobal, bGlobal; GlobalTensorOutT cGlobal; MatMulInT, OutT mmObject; int blockM, blockK, blockN; };这段代码有几个点值得说分块循环blockM × blockN的双重循环决定了多少个块需要计算。每个块独立计算可以并行到不同 AI Core。数据搬运DataCopy是 Ascend C 的数据搬运接口。它从 Global Memory 搬数据到 Local Buffer。这里的关键是搬运和计算重叠——用双缓冲ping-pong buffer可以让 Cube 单元不停工。MatMul 模板类mmObject.MatMul(...)最终会编译成 Cube 单元的机器指令。你不用手写汇编但分块大小、数据对齐方式会影响最终生成的指令序列。优化点一双缓冲与流水上面那个基础版本有个问题搬运一个块的时候Cube 单元只能干等。解决办法是双缓冲ping-pong buffer准备两块 Local Buffer一块在计算的时候另一块在搬运下一个块的数据。这样搬运和计算可以重叠。// 双缓冲版本的 Process 核心逻辑 __aicore__ inline void ProcessWithDoubleBuffer() { // WHY: ping 和 pong 两块缓冲区交替使用 // cur 表示当前正在计算的块next 表示正在搬运的下一个块 int cur 0, next 1; // 预热先搬第一个块没有计算可以重叠必须单独搬 CopyABlockWithBuf(cur, 0, 0); for (int i 0; i blockM; i) { for (int j 0; j blockN; j) { // WHY: 搬运下一个块如果还有的话 // 这跟当前块的计算是并行的 if (HasNextBlock(i, j)) { CopyABlockWithBuf(next, NextI(i, j), NextJ(i, j)); } // WHY: WaitFlag 确保当前块的数据已经搬完 // 否则 Cube 单元可能算到一半发现数据还没到位 WaitFlag(cur); ComputeBlockWithBuf(cur, i, j); // WHY: SetFlag 通知搬运单元可以开始搬下一个块了 // 这个 flag 是 AI Core 内部的同步原语 SetFlag(next); // 交换 ping/pong 缓冲区角色 std::swap(cur, next); } } }这个优化在实测中能带来多少收益取决于矩阵大小和分块策略。小矩阵M、N 都小于 512上双缓冲的收益可能只有 10~15%大矩阵M、N 大于 2048上收益能到 30~40%。数据来源基于 Ascend 910 上 FP16 MatMul 的估算实际性能跟输入形状、Batch 大小、内存对齐都有关系。优化点二尾块处理当 M、K、N 不是 16 的倍数时边缘块tail block要特殊处理。最直接的做法是补零padding——把矩阵补成 16 的倍数算完再把多余的部分裁掉。但补零有代价搬运更多的数据、占用更多 Local Buffer、计算无效结果。ops-nn 里的做法是动态分块先算完整的 16×16 块最后单独处理尾块。// 尾块处理的核心逻辑 __aicore__ inline void ComputeTailBlock( int bi, int bj, int actualM, int actualN) { // WHY: 尾块的 actualM 和 actualN 可能小于 16 // 直接调 MatMul 会越界必须用小矩阵专用路径 if (actualM 16 || actualN 16) { // WHY: 小矩阵走 Vector 单元而不是 Cube 单元 // Cube 单元的最小块是 16x16小矩阵用 Cube 反而慢 ComputeSmallMatMul(bi, bj, actualM, actualN); } else { // 正常大小的块走标准 Cube 路径 ComputeBlock(bi, bj); } }这里有个取舍尾块处理让代码变复杂了但要不要做取决于你的场景中非对齐矩阵的频率。如果 80% 的 MatMul 调用都是对齐的比如 Transformer 里的 hidden_size 通常是 16 的倍数尾块处理的收益有限反而让代码难维护。优化点三MatMul Activation 融合这是 ops-nn 支持融合的实际价值所在。MatMul 后面跟 ActivationReLU、GELU、SiLU 等是很常见的模式比如 Transformer 的 FFN 层Linear → GELU → Linear。如果不融合流程是这样的MatMul 算完 → 结果写回 Global Memory ↓ Activation 读 Global Memory → 计算 → 结果写回 Global Memory两次 Global Memory 的读写带宽浪费。融合之后MatMul 算完 → 结果留在 Local Buffer ↓ Activation 直接用 Local Buffer 的数据算 → 结果写回 Global Memory省了一次写回和一次读取。// MatMul GELU 融合的核心逻辑 template typename InT, typename OutT class MatMulGELUFusion { public: __aicore__ inline void Process() { for (int i 0; i blockM; i) { for (int j 0; j blockN; j) { // WHY: MatMul 结果不写回 Global Memory // 直接存在 cLocal 里给 GELU 用 mmObject.MatMul(cLocal, aLocal, bLocal); // WHY: GELU 用 Vector 单元算 // cLocal 还在 Local Buffer 里不需要再搬一次 GELU(cLocal, cLocal); // WHY: 最后才写回 Global Memory // 整个融合算子只有一次写回 WriteBackBlock(i, j); } } } private: __aicore__ inline void GELU(LocalTensorOutT dst, LocalTensorOutT src) { // GELU 近似公式x * sigmoid(1.702 * x) // 用 Vector 单元的 UnaryOps 和 BinaryOps 实现 VectorMul(dst, src, sigmoidResult); } };融合算子的性能收益取决于矩阵大小。小矩阵上Global Memory 读写的开销占比高融合的收益更明显。大矩阵上Cube 单元的计算时间占主导融合的收益相对小一些。性能数据仅供参考在 Ascend 910 上FP16 MatMul(1024×1024, 1024×1024) GELU 融合相比分开执行吞吐提升约 15~25%。数据来源基于 ops-nn 仓库 README 中提及的融合能力所做的估算具体数值取决于输入形状和运行环境。多 AI Core 并行策略MatMul 的输出矩阵 C(M×N) 可以按行切分也可以按列切分还可以按二维块切分。ops-nn 用的是按行切分把 M 个输出行分到多个 AI Core 上每个 AI Core 算其中的一部分。切分的时候要考虑两件事负载均衡每个 AI Core 分到的行数尽量相等。如果 M51316 个 AI Core不能前面 15 个分 32 行、最后一个分 33 行——这种不均衡在 AI Core 数量多的时候会被放大。数据复用A 矩阵的同一行可能被 C 矩阵的多行复用因为 B 矩阵不变。如果切分策略让同一个 A 的行被多个 AI Core 重复搬运带宽就浪费了。按行切分的好处是 A 的搬运可以广播但实现起来需要处理 AI Core 间的同步。与 PyTorch NPU 插件的对接在 PyTorch 里调用昇腾 NPU 上的 MatMul走的是 PyTorch NPU 插件的公共接口。典型的调用路径import torch # 在 NPU 上创建输入张量 a torch.randn(1024, 2048, devicenpu, dtypetorch.float16) b torch.randn(2048, 512, devicenpu, dtypetorch.float16) # PyTorch 的 torch.matmul 会自动调度到 ops-nn 的 MatMul 算子 c torch.matmul(a, b) # 如果要用融合算子需要通过 PyTorch NPU 插件提供的融合接口 # 具体接口以 PyTorch NPU 插件官方文档为准这里的调度逻辑是PyTorch NPU 插件把torch.matmul映射到昇腾CANN的 MatMul 算子实现。如果输入满足融合条件比如后面紧跟 GELU插件会自动选择融合算子。不编造具体 API 名称因为 PyTorch NPU 插件的公共接口随版本变化具体函数名和参数以官方文档为准。调试技巧写 Ascend C 算子的时候调试是个麻烦事——你不能在 AI Core 上直接 printf。几个实用的调试方法CPU 模式仿真Ascend C 提供了 CPU 模式可以在 x86 上跑算子的仿真版本。虽然性能数据没有参考意义但正确性验证可以提前做。Dump 中间结果在算子的关键点搬运完、计算完把 Local Buffer 的数据拷出来存到文件里用 NumPy 对比。小规模测试先拿 16×16 的小矩阵验证正确性再扩大到实际大小。小矩阵的问题好定位。性能 Profile用昇腾CANN的调优引擎 AOE 做性能分析看 Cube 利用率、带宽利用率、同步开销各占多少。常见误区误区一分块越大越好不是。分块大每个 AI Core 的局部性更好但 Local Buffer 大小有限。分块超过 Local Buffer 容量就得频繁置换数据反而慢。误区二Cube 利用率 100% 就是最优Cube 利用率高不代表整体性能好。如果数据搬运成为瓶颈Cube 单元利用率再高也没用。要看的是端到端的吞吐不是单个计算单元的指标。误区三融合算子一定更快不一定。如果 Activation 的计算量很小比如 ReLU 就是一条指令融合的收益可能覆盖不了融合算子带来的代码复杂度和编译开销。GELU 这种计算密集的 Activation融合的收益才明显。结尾MatMul 看起来是个已经解决的问题但在昇腾 NPU 上把它跑好涉及的层面不少分块策略、双缓冲流水、尾块处理、算子融合、多 AI Core 并行每个环节都有可以挖的性能点。ops-nn 作为昇腾CANN开源的基础算子库把这些优化都封装好了。你直接用torch.matmul就能享受到。但知道底层发生了什么出了问题才知道去哪找。如果要做定制优化——比如你的模型里 MatMul 的形状有特殊规律或者你要融合一个不常见的 Activation——就得自己下场改 Ascend C 代码了。希望这篇文章能帮你少踩几个坑。仓库地址https://atomgit.com/cann/ops-nn
MatMul 算子在昇腾 NPU 上的优化实践：从原理到实战
发布时间：2026/5/22 6:28:38
MatMul 算子在昇腾 NPU 上的优化实践从原理到实战前言刚接触昇腾CANN那会我被 MatMul 算子砸懵了。不是因为它难——矩阵乘法谁没写过问题在于同样的矩阵乘法在 Ascend 910 上跑出来的性能能差出 3 倍。后来才明白昇腾 NPU 的达芬奇架构不是让你把 CPU 上的 MatMul 代码原样搬过来就能跑快的。它的内存层级、向量计算单元、Cube 单元的配合方式跟 GPU 完全不是一个路数。这篇文章把我踩过的坑、测过的数据、翻过的源码捋一遍。读完你应该能回答三个问题MatMul 在 ops-nn 里到底长什么样昇腾 NPU 上有哪些可以挖的性能点融合算子为什么能把 MatMul Activation 一起做了MatMul 算子的本质矩阵乘法听起来简单两个矩阵 A(M×K) 和 B(K×N)得到 C(M×N)。但简单是个陷阱。在昇腾 NPU 上MatMul 不是一条指令搞定的事。它涉及三个层面的协作数据搬运A 和 B 从系统内存搬到昇腾 NPU 的片上内存L1 Buffer再搬到计算单元附近的 Local Buffer。搬运路径不对Cube 单元饿死计算单元空转。分块计算达芬奇架构的 Cube 单元一次能算一个 16×16×16 的块FP16 场景下。M、K、N 三个维度都要切成块分块大小直接影响 Cube 利用率。尾块处理当 M、K、N 不是 16 的倍数时边缘位置的那些元素要单独处理。处理不好性能掉 30% 很正常。ops-nn 仓库里的 MatMul 算子核心就是把这些事做对。昇腾 NPU 的硬件特性写 MatMul 优化之前得先搞清楚对手盘——Ascend 910 的达芬奇架构到底长什么样。Cube 单元Cube 单元是昇腾 NPU 的矩阵计算核心。它专门算矩阵乘法吞吐量远高于向量单元。FP16 场景下每个时钟周期能完成 16×16×16 次乘加运算。但 Cube 单元有个特点它只认分块后的数据。你不能直接扔一个任意形状的矩阵进去必须按 16×16×16 的块组织数据。内存层级Ascend 910 的内存层级大概是这么个结构系统内存Host DDR ↓ PCIe 搬运 全局内存Global Memory设备侧 ↓ 高带宽总线 L1 Buffer片上大小有限 ↓ 快速通路 Local Buffer每个 AI Core 独享 ↓ Cube 单元 / Vector 单元问题在哪Global Memory 到 L1 Buffer 的带宽是瓶颈。如果分块策略导致频繁搬运、重复读取MatMul 的吞吐直接被带宽卡死。多 AI Core 并行Ascend 910 有几十个 AI Core。MatMul 要把输出矩阵 C 按行或者按块切分分到不同 AI Core 上算。切分策略要考虑两点负载均衡和数 据复用。如果切得太细每个 AI Core 处理的块太小Cube 单元利用率上不去。切得太粗部分 AI Core 闲着浪费算力。ops-nn 中的 MatMul 实现ops-nn 是昇腾CANN开源的基础算子库matmul 和 activation 类是它的核心内容支持算子融合。目录结构ops-nn 仓库里跟 MatMul 相关的代码主要在这几个位置基于开源仓库的公开目录结构matmul/MatMul 算子主实现activation/Activation 算子ReLU、GELU、SiLU 等fusion/融合算子实现MatMul Activation 融合具体文件和函数签名以仓库实际代码为准这里不做猜测。Ascend C 编程模型ops-nn 的算子用 Ascend C 编写。Ascend C 是昇腾CANN的算子编程语言它提供了一套 C 模板库让你可以直接操作 AI Core 的 Cube 单元、Vector 单元和内存层级。一个典型的 Ascend C 算子包含几个部分Init()初始化设置输入输出张量的形状、数据类型、内存布局Process()主计算循环分块、搬运、计算、写回数据搬运用DataCopy系列接口Cube 计算用MatMul模板类Vector 计算用UnaryOps/BinaryOps系列接口代码实战基础 MatMul下面给一个简化版的 MatMul 算子框架展示 Ascend C 的基本写法。// 这是一个教学框架展示 Ascend C MatMul 算子的基本结构 // 实际 ops-nn 代码以开源仓库为准 #include matmul_kernel.h #include kernel_operator.h // 模板参数输入类型、输出类型、是否启用融合 template typename InT, typename OutT, bool FUSION_ENABLED class MatMulKernel { public: __aicore__ inline void Init( GM_ADDR aGM, GM_ADDR bGM, GM_ADDR cGM, const MatMulParams params) { // WHY: 先把 Global Memory 地址映射到局部指针 // 这样后续 DataCopy 才能知道从哪搬数据 aGlobal.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast__gm__ InT*(aGM), params.M * params.K); bGlobal.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast__gm__ InT*(bGM), params.K * params.N); cGlobal.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast__gm__ OutT*(cGM), params.M * params.N); // WHY: 根据 M、K、N 计算分块数 // 每个块 16x16x16FP16分块数决定循环次数 blockM (params.M 15) / 16; blockK (params.K 15) / 16; blockN (params.N 15) / 16; } __aicore__ inline void Process() { for (int i 0; i blockM; i) { for (int j 0; j blockN; j) { // WHY: 每次只搬一个块到 Local Buffer // 这样 L1 Buffer 不会被撑爆 CopyABlock(i, j); ComputeBlock(i, j); WriteBackBlock(i, j); } } } private: __aicore__ inline void CopyABlock(int bi, int bj) { // WHY: DataCopy 是异步的后面要跟 SetFlag/WaitFlag // 否则 Cube 单元可能读到旧数据 DataCopy(aLocal, aGlobal[/* offset */], /* len */); DataCopy(bLocal, bGlobal[/* offset */], /* len */); } __aicore__ inline void ComputeBlock(int bi, int bj) { // WHY: MatMul 模板类封装了 Cube 单元的调用 // 第一个参数是输出后面是左右操作数 mmObject.MatMul(cLocal, aLocal, bLocal); } // 局部缓冲区存在 AI Core 的 Local Memory 里 LocalTensorInT aLocal, bLocal; LocalTensorOutT cLocal; GlobalTensorInT aGlobal, bGlobal; GlobalTensorOutT cGlobal; MatMulInT, OutT mmObject; int blockM, blockK, blockN; };这段代码有几个点值得说分块循环blockM × blockN的双重循环决定了多少个块需要计算。每个块独立计算可以并行到不同 AI Core。数据搬运DataCopy是 Ascend C 的数据搬运接口。它从 Global Memory 搬数据到 Local Buffer。这里的关键是搬运和计算重叠——用双缓冲ping-pong buffer可以让 Cube 单元不停工。MatMul 模板类mmObject.MatMul(...)最终会编译成 Cube 单元的机器指令。你不用手写汇编但分块大小、数据对齐方式会影响最终生成的指令序列。优化点一双缓冲与流水上面那个基础版本有个问题搬运一个块的时候Cube 单元只能干等。解决办法是双缓冲ping-pong buffer准备两块 Local Buffer一块在计算的时候另一块在搬运下一个块的数据。这样搬运和计算可以重叠。// 双缓冲版本的 Process 核心逻辑 __aicore__ inline void ProcessWithDoubleBuffer() { // WHY: ping 和 pong 两块缓冲区交替使用 // cur 表示当前正在计算的块next 表示正在搬运的下一个块 int cur 0, next 1; // 预热先搬第一个块没有计算可以重叠必须单独搬 CopyABlockWithBuf(cur, 0, 0); for (int i 0; i blockM; i) { for (int j 0; j blockN; j) { // WHY: 搬运下一个块如果还有的话 // 这跟当前块的计算是并行的 if (HasNextBlock(i, j)) { CopyABlockWithBuf(next, NextI(i, j), NextJ(i, j)); } // WHY: WaitFlag 确保当前块的数据已经搬完 // 否则 Cube 单元可能算到一半发现数据还没到位 WaitFlag(cur); ComputeBlockWithBuf(cur, i, j); // WHY: SetFlag 通知搬运单元可以开始搬下一个块了 // 这个 flag 是 AI Core 内部的同步原语 SetFlag(next); // 交换 ping/pong 缓冲区角色 std::swap(cur, next); } } }这个优化在实测中能带来多少收益取决于矩阵大小和分块策略。小矩阵M、N 都小于 512上双缓冲的收益可能只有 10~15%大矩阵M、N 大于 2048上收益能到 30~40%。数据来源基于 Ascend 910 上 FP16 MatMul 的估算实际性能跟输入形状、Batch 大小、内存对齐都有关系。优化点二尾块处理当 M、K、N 不是 16 的倍数时边缘块tail block要特殊处理。最直接的做法是补零padding——把矩阵补成 16 的倍数算完再把多余的部分裁掉。但补零有代价搬运更多的数据、占用更多 Local Buffer、计算无效结果。ops-nn 里的做法是动态分块先算完整的 16×16 块最后单独处理尾块。// 尾块处理的核心逻辑 __aicore__ inline void ComputeTailBlock( int bi, int bj, int actualM, int actualN) { // WHY: 尾块的 actualM 和 actualN 可能小于 16 // 直接调 MatMul 会越界必须用小矩阵专用路径 if (actualM 16 || actualN 16) { // WHY: 小矩阵走 Vector 单元而不是 Cube 单元 // Cube 单元的最小块是 16x16小矩阵用 Cube 反而慢 ComputeSmallMatMul(bi, bj, actualM, actualN); } else { // 正常大小的块走标准 Cube 路径 ComputeBlock(bi, bj); } }这里有个取舍尾块处理让代码变复杂了但要不要做取决于你的场景中非对齐矩阵的频率。如果 80% 的 MatMul 调用都是对齐的比如 Transformer 里的 hidden_size 通常是 16 的倍数尾块处理的收益有限反而让代码难维护。优化点三MatMul Activation 融合这是 ops-nn 支持融合的实际价值所在。MatMul 后面跟 ActivationReLU、GELU、SiLU 等是很常见的模式比如 Transformer 的 FFN 层Linear → GELU → Linear。如果不融合流程是这样的MatMul 算完 → 结果写回 Global Memory ↓ Activation 读 Global Memory → 计算 → 结果写回 Global Memory两次 Global Memory 的读写带宽浪费。融合之后MatMul 算完 → 结果留在 Local Buffer ↓ Activation 直接用 Local Buffer 的数据算 → 结果写回 Global Memory省了一次写回和一次读取。// MatMul GELU 融合的核心逻辑 template typename InT, typename OutT class MatMulGELUFusion { public: __aicore__ inline void Process() { for (int i 0; i blockM; i) { for (int j 0; j blockN; j) { // WHY: MatMul 结果不写回 Global Memory // 直接存在 cLocal 里给 GELU 用 mmObject.MatMul(cLocal, aLocal, bLocal); // WHY: GELU 用 Vector 单元算 // cLocal 还在 Local Buffer 里不需要再搬一次 GELU(cLocal, cLocal); // WHY: 最后才写回 Global Memory // 整个融合算子只有一次写回 WriteBackBlock(i, j); } } } private: __aicore__ inline void GELU(LocalTensorOutT dst, LocalTensorOutT src) { // GELU 近似公式x * sigmoid(1.702 * x) // 用 Vector 单元的 UnaryOps 和 BinaryOps 实现 VectorMul(dst, src, sigmoidResult); } };融合算子的性能收益取决于矩阵大小。小矩阵上Global Memory 读写的开销占比高融合的收益更明显。大矩阵上Cube 单元的计算时间占主导融合的收益相对小一些。性能数据仅供参考在 Ascend 910 上FP16 MatMul(1024×1024, 1024×1024) GELU 融合相比分开执行吞吐提升约 15~25%。数据来源基于 ops-nn 仓库 README 中提及的融合能力所做的估算具体数值取决于输入形状和运行环境。多 AI Core 并行策略MatMul 的输出矩阵 C(M×N) 可以按行切分也可以按列切分还可以按二维块切分。ops-nn 用的是按行切分把 M 个输出行分到多个 AI Core 上每个 AI Core 算其中的一部分。切分的时候要考虑两件事负载均衡每个 AI Core 分到的行数尽量相等。如果 M51316 个 AI Core不能前面 15 个分 32 行、最后一个分 33 行——这种不均衡在 AI Core 数量多的时候会被放大。数据复用A 矩阵的同一行可能被 C 矩阵的多行复用因为 B 矩阵不变。如果切分策略让同一个 A 的行被多个 AI Core 重复搬运带宽就浪费了。按行切分的好处是 A 的搬运可以广播但实现起来需要处理 AI Core 间的同步。与 PyTorch NPU 插件的对接在 PyTorch 里调用昇腾 NPU 上的 MatMul走的是 PyTorch NPU 插件的公共接口。典型的调用路径import torch # 在 NPU 上创建输入张量 a torch.randn(1024, 2048, devicenpu, dtypetorch.float16) b torch.randn(2048, 512, devicenpu, dtypetorch.float16) # PyTorch 的 torch.matmul 会自动调度到 ops-nn 的 MatMul 算子 c torch.matmul(a, b) # 如果要用融合算子需要通过 PyTorch NPU 插件提供的融合接口 # 具体接口以 PyTorch NPU 插件官方文档为准这里的调度逻辑是PyTorch NPU 插件把torch.matmul映射到昇腾CANN的 MatMul 算子实现。如果输入满足融合条件比如后面紧跟 GELU插件会自动选择融合算子。不编造具体 API 名称因为 PyTorch NPU 插件的公共接口随版本变化具体函数名和参数以官方文档为准。调试技巧写 Ascend C 算子的时候调试是个麻烦事——你不能在 AI Core 上直接 printf。几个实用的调试方法CPU 模式仿真Ascend C 提供了 CPU 模式可以在 x86 上跑算子的仿真版本。虽然性能数据没有参考意义但正确性验证可以提前做。Dump 中间结果在算子的关键点搬运完、计算完把 Local Buffer 的数据拷出来存到文件里用 NumPy 对比。小规模测试先拿 16×16 的小矩阵验证正确性再扩大到实际大小。小矩阵的问题好定位。性能 Profile用昇腾CANN的调优引擎 AOE 做性能分析看 Cube 利用率、带宽利用率、同步开销各占多少。常见误区误区一分块越大越好不是。分块大每个 AI Core 的局部性更好但 Local Buffer 大小有限。分块超过 Local Buffer 容量就得频繁置换数据反而慢。误区二Cube 利用率 100% 就是最优Cube 利用率高不代表整体性能好。如果数据搬运成为瓶颈Cube 单元利用率再高也没用。要看的是端到端的吞吐不是单个计算单元的指标。误区三融合算子一定更快不一定。如果 Activation 的计算量很小比如 ReLU 就是一条指令融合的收益可能覆盖不了融合算子带来的代码复杂度和编译开销。GELU 这种计算密集的 Activation融合的收益才明显。结尾MatMul 看起来是个已经解决的问题但在昇腾 NPU 上把它跑好涉及的层面不少分块策略、双缓冲流水、尾块处理、算子融合、多 AI Core 并行每个环节都有可以挖的性能点。ops-nn 作为昇腾CANN开源的基础算子库把这些优化都封装好了。你直接用torch.matmul就能享受到。但知道底层发生了什么出了问题才知道去哪找。如果要做定制优化——比如你的模型里 MatMul 的形状有特殊规律或者你要融合一个不常见的 Activation——就得自己下场改 Ascend C 代码了。希望这篇文章能帮你少踩几个坑。仓库地址https://atomgit.com/cann/ops-nn
