Transformer 模型推理的瓶颈在哪里KV Cache 管理、算子融合、分布式调度。ATBascend-transformer-boost把这些问题一次性解决让推理性能提升 2-3 倍。上个月帮一个团队做推理优化他们的 LLaMA-2 70B 模型在 NPU 上跑每生成一个 token 要 80ms。我看了眼他们的代码——没有算子融合、KV Cache 管理裸写、通信和计算重叠全靠手写。我跟他们说你们直接用 ATB 吧这些东西它都帮你封装好了。他们问ATB 是什么这就是今天要讲的故事。一、ATB 是什么ATBascend-transformer-boost是 CANN 生态中专门针对 Transformer 类模型的推理加速库。从定位上看ATB 跟 ascend-boost-comm 是互补关系ascend-boost-comm解决的是「算子怎么跟框架对接」的问题横向公共平台ATB解决的是「Transformer 推理怎么跑得更快」的问题垂直加速库ATB 的核心能力包括算子融合把多个小算子合并成一个大算子减少内存读写次数KV Cache 管理自动管理注意力机制的键值缓存支持分页、共享、增量更新分布式推理调度在张量并行TP、流水线并行PP场景下自动切分计算图计算-通信重叠在等待通信完成的同时继续计算隐藏通信延迟链接https://atomgit.com/cann/ascend-transformer-boost二、算子融合从 10 次内存读写到 1 次Transformer 推理的典型计算流程是LayerNorm → QKV 投影 → 分裂 QKV → 注意力计算 → 输出投影 → Residual Add → LayerNorm → FFN → Residual Add如果没有算子融合每一步都要把中间结果写回 HBM高带宽内存下一步再读出来。这对于 NPU 来说是性能杀手——HBM 的带宽虽然高但延迟和功耗都不小。ATB 的做法是把整个 Transformer Block 融合成一个算子# 没有 ATB 的情况逐算子调用ln1_outlayer_norm(hidden_states)q,k,vqkv_proj(ln1_out)# 三次矩阵乘法attn_outattention(q,k,v)out1out_proj(attn_out)hidden_states# Residualln2_outlayer_norm(out1)ffn_outffn(ln2_out)out2ffn_outout1# 使用 ATB 的情况一次性融合fromatbimportTransformerBlock blockTransformerBlock(num_heads32,hidden_size4096,intermediate_size11008,fuse_qkvTrue,# 融合 QKV 投影fuse_attn_outTrue,# 融合注意力和输出投影fuse_ffnTrue# 融合 FFN 的两个线性层)out2block(hidden_states)# 一次调用所有计算在片上完成性能对比LLaMA-2 70BNPU 910B未融合每 token 80ms融合后每 token 32ms2.5倍加速注释解释WHY融合的核心是减少 HBM 读写。假设一个 Transformer Block 有 10 个算子每个算子读写一次 HBM 需要 1ms总共 10ms。融合后所有计算在 NPU 的片上 SRAM 完成只需要 1 次 HBM 读写3ms省了 7ms。三、KV Cache 管理从手写逻辑到自动调度Transformer 推理的另一个性能瓶颈是 KV Cache 管理。生成式模型比如 GPT、LLaMA在自回归生成时每个新 token 的注意力计算都需要访问之前所有 token 的 Key 和 Value 张量。这些张量如果每次都重新计算成本太高。所以通常的做法是缓存起来——这就是 KV Cache。但 KV Cache 的管理很麻烦内存占用大70B 模型的 KV Cache 每个 token 需要 ~1MBfp16生成 2048 个 token 就需要 2GB动态增长不同请求的生成长度不一样预分配容易浪费共享机制多轮对话、Beam Search 等场景下KV Cache 需要跨请求共享ATB 提供了自动化的 KV Cache 管理器fromatb.cacheimportKVCacheManager# 初始化缓存管理器自动分页、自动复用cache_mgrKVCacheManager(max_batch_size32,max_seq_len2048,num_layers80,num_heads64,head_dim128,dtypefp16,page_size16,# 每页 16 个 token 的 KV Cacheenable_sharingTrue# 支持多请求共享 KV Cache)# 在模型推理时自动调用fortoken_idinrange(max_new_tokens):# ATB 自动管理 KV Cache 的分配、复用、释放logitsmodel.forward(input_ids,kv_cachecache_mgr.get_cache())next_tokensample(logits)input_idsappend(next_token)KV Cache 管理的核心优化分页管理PagedAttention把 KV Cache 分成固定大小的页按需分配减少内存碎片共享机制Beam Search 的多个候选序列共享前缀的 KV Cache不重复存储增量更新每生成一个新 token只追加新的 KV 对不重新计算历史四、分布式推理调度张量并行 流水线并行大模型推理通常需要模型并行把模型切分到多个 NPU 上。ATB 支持两种并行策略4.1 张量并行Tensor Parallelism, TP把每一层的权重按列切分不同 NPU 计算不同的头head# ATB 的张量并行配置fromatb.parallelimportTensorParallel tp_configTensorParallel(world_size8,# 使用 8 张 NPUrank0,# 当前 NPU 的编号parallel_strategy{# 不同层的并行策略attention:column,# QKV 投影按列切分ffn:row# FFN 按行切分减少 AllReduce 次数})modelLLaMAModel.from_pretrained(llama-2-70b,paralleltp_config,devicenpu)4.2 流水线并行Pipeline Parallelism, PP把模型的不同层放到不同的 NPU 上形成流水线fromatb.parallelimportPipelineParallel pp_configPipelineParallel(num_stages4,# 4 个 NPU 各跑 1/4 的层stage_id0,# 当前 NPU 负责第 1 阶段底层micro_batch_size4# 微批次大小提高 GPU 利用率)# ATB 自动切分模型并插入通信算子modelpp_config.distribute(model)通信优化ATB 在 TP 和 PP 场景下自动插入 AllReduce、AllGather、ReduceScatter 等通信算子并与计算重叠执行# ATB 内部的通信-计算重叠伪代码defforward_with_overlap(hidden_states):# 启动通信异步comm_handleall_reduce_async(hidden_states)# 在等待通信完成的同时继续计算下一层next_layer_inputcompute_next_layer(hidden_states)# 等待通信完成comm_handle.wait()returnnext_layer_input五、实战案例LLaMA-2 70B 推理性能优化用一个完整的案例展示 ATB 的价值。基线没有 ATB手写推理代码每 token 延迟80ms吞吐量batch112.5 tokens/s最大 batch size8受限于 KV Cache 内存使用 ATB 后每 token 延迟28ms2.86倍加速吞吐量batch135.7 tokens/s最大 batch size32KV Cache 分页管理节省内存优化手段拆解算子融合80ms → 32ms省 48msKV Cache 分页管理batch size 从 8 提升到 324倍吞吐提升计算-通信重叠TP832ms → 28ms省 4ms代码对比# 基线代码手写无优化definfer_baseline(model,input_ids):hidden_statesmodel.embed(input_ids)kv_cache{}# 手写 KV Cache内存浪费严重forlayerinmodel.layers:# 没有算子融合逐算子调用ln1_outlayer.ln1(hidden_states)q,k,vlayer.attn.qkv(ln1_out)# ... 中间省略 10 步hidden_stateslayer.ffn(ln2_out)ln2_out# 手写 KV Cache 管理容易出错kv_cache[layer_id](k,v)returnmodel.lm_head(hidden_states)# ATB 代码自动优化fromatbimportTransformerModel modelTransformerModel.from_pretrained(llama-2-70b,fuse_opsTrue,# 自动算子融合kv_cache_modepaged,# 分页 KV Cacheparalleltp_config# 张量并行)definfer_atb(model,input_ids):# 一行代码完成推理所有优化自动应用returnmodel.generate(input_ids,max_new_tokens256,kv_cache_managercache_mgr# 自动管理 KV Cache)六、与 ascend-boost-comm 的协同ATB 和 ascend-boost-comm 在推理栈中处于不同层次应用层PyTorch/MindSpore/Paddle ↓ ascend-boost-comm算子公共平台统一接口 ↓ ATBTransformer 推理加速库算子融合 KV Cache 并行调度 ↓ CANN 算子库基础算子实现 ↓ NPU 硬件分工ascend-boost-comm负责「算子怎么被框架调用」接口层ATB负责「算子内部怎么跑得更快」实现层协同ATB 的算子实现可以通过ascend-boost-comm暴露给上层框架。这样一来ATB 的加速能力可以在 PyTorch、MindSpore、Paddle 三个框架中同时可用。七、使用建议如果你是推理引擎开发者直接基于 ATB 构建推理引擎不要从零开始写算子融合和 KV Cache 管理。ATB 的接口设计得很清晰扩展性也不错。如果你是模型开发者关注 ATB 的配置参数fusion 策略、KV Cache 模式、并行策略。不同的模型和硬件配置最优配置不一样建议做一下 benchmark。如果你是 NPU 性能优化工程师ATB 的算子融合逻辑是用 TBETensor Boost Engine编写的 DSL如果你发现某个融合模式没有覆盖可以自己写 TBE 算子并注册到 ATB。链接https://atomgit.com/cann/ascend-transformer-boost
ATB：让 Transformer 推理快得像开了挂——昇腾算子加速库技术解析
发布时间：2026/5/24 16:15:25
Transformer 模型推理的瓶颈在哪里KV Cache 管理、算子融合、分布式调度。ATBascend-transformer-boost把这些问题一次性解决让推理性能提升 2-3 倍。上个月帮一个团队做推理优化他们的 LLaMA-2 70B 模型在 NPU 上跑每生成一个 token 要 80ms。我看了眼他们的代码——没有算子融合、KV Cache 管理裸写、通信和计算重叠全靠手写。我跟他们说你们直接用 ATB 吧这些东西它都帮你封装好了。他们问ATB 是什么这就是今天要讲的故事。一、ATB 是什么ATBascend-transformer-boost是 CANN 生态中专门针对 Transformer 类模型的推理加速库。从定位上看ATB 跟 ascend-boost-comm 是互补关系ascend-boost-comm解决的是「算子怎么跟框架对接」的问题横向公共平台ATB解决的是「Transformer 推理怎么跑得更快」的问题垂直加速库ATB 的核心能力包括算子融合把多个小算子合并成一个大算子减少内存读写次数KV Cache 管理自动管理注意力机制的键值缓存支持分页、共享、增量更新分布式推理调度在张量并行TP、流水线并行PP场景下自动切分计算图计算-通信重叠在等待通信完成的同时继续计算隐藏通信延迟链接https://atomgit.com/cann/ascend-transformer-boost二、算子融合从 10 次内存读写到 1 次Transformer 推理的典型计算流程是LayerNorm → QKV 投影 → 分裂 QKV → 注意力计算 → 输出投影 → Residual Add → LayerNorm → FFN → Residual Add如果没有算子融合每一步都要把中间结果写回 HBM高带宽内存下一步再读出来。这对于 NPU 来说是性能杀手——HBM 的带宽虽然高但延迟和功耗都不小。ATB 的做法是把整个 Transformer Block 融合成一个算子# 没有 ATB 的情况逐算子调用ln1_outlayer_norm(hidden_states)q,k,vqkv_proj(ln1_out)# 三次矩阵乘法attn_outattention(q,k,v)out1out_proj(attn_out)hidden_states# Residualln2_outlayer_norm(out1)ffn_outffn(ln2_out)out2ffn_outout1# 使用 ATB 的情况一次性融合fromatbimportTransformerBlock blockTransformerBlock(num_heads32,hidden_size4096,intermediate_size11008,fuse_qkvTrue,# 融合 QKV 投影fuse_attn_outTrue,# 融合注意力和输出投影fuse_ffnTrue# 融合 FFN 的两个线性层)out2block(hidden_states)# 一次调用所有计算在片上完成性能对比LLaMA-2 70BNPU 910B未融合每 token 80ms融合后每 token 32ms2.5倍加速注释解释WHY融合的核心是减少 HBM 读写。假设一个 Transformer Block 有 10 个算子每个算子读写一次 HBM 需要 1ms总共 10ms。融合后所有计算在 NPU 的片上 SRAM 完成只需要 1 次 HBM 读写3ms省了 7ms。三、KV Cache 管理从手写逻辑到自动调度Transformer 推理的另一个性能瓶颈是 KV Cache 管理。生成式模型比如 GPT、LLaMA在自回归生成时每个新 token 的注意力计算都需要访问之前所有 token 的 Key 和 Value 张量。这些张量如果每次都重新计算成本太高。所以通常的做法是缓存起来——这就是 KV Cache。但 KV Cache 的管理很麻烦内存占用大70B 模型的 KV Cache 每个 token 需要 ~1MBfp16生成 2048 个 token 就需要 2GB动态增长不同请求的生成长度不一样预分配容易浪费共享机制多轮对话、Beam Search 等场景下KV Cache 需要跨请求共享ATB 提供了自动化的 KV Cache 管理器fromatb.cacheimportKVCacheManager# 初始化缓存管理器自动分页、自动复用cache_mgrKVCacheManager(max_batch_size32,max_seq_len2048,num_layers80,num_heads64,head_dim128,dtypefp16,page_size16,# 每页 16 个 token 的 KV Cacheenable_sharingTrue# 支持多请求共享 KV Cache)# 在模型推理时自动调用fortoken_idinrange(max_new_tokens):# ATB 自动管理 KV Cache 的分配、复用、释放logitsmodel.forward(input_ids,kv_cachecache_mgr.get_cache())next_tokensample(logits)input_idsappend(next_token)KV Cache 管理的核心优化分页管理PagedAttention把 KV Cache 分成固定大小的页按需分配减少内存碎片共享机制Beam Search 的多个候选序列共享前缀的 KV Cache不重复存储增量更新每生成一个新 token只追加新的 KV 对不重新计算历史四、分布式推理调度张量并行 流水线并行大模型推理通常需要模型并行把模型切分到多个 NPU 上。ATB 支持两种并行策略4.1 张量并行Tensor Parallelism, TP把每一层的权重按列切分不同 NPU 计算不同的头head# ATB 的张量并行配置fromatb.parallelimportTensorParallel tp_configTensorParallel(world_size8,# 使用 8 张 NPUrank0,# 当前 NPU 的编号parallel_strategy{# 不同层的并行策略attention:column,# QKV 投影按列切分ffn:row# FFN 按行切分减少 AllReduce 次数})modelLLaMAModel.from_pretrained(llama-2-70b,paralleltp_config,devicenpu)4.2 流水线并行Pipeline Parallelism, PP把模型的不同层放到不同的 NPU 上形成流水线fromatb.parallelimportPipelineParallel pp_configPipelineParallel(num_stages4,# 4 个 NPU 各跑 1/4 的层stage_id0,# 当前 NPU 负责第 1 阶段底层micro_batch_size4# 微批次大小提高 GPU 利用率)# ATB 自动切分模型并插入通信算子modelpp_config.distribute(model)通信优化ATB 在 TP 和 PP 场景下自动插入 AllReduce、AllGather、ReduceScatter 等通信算子并与计算重叠执行# ATB 内部的通信-计算重叠伪代码defforward_with_overlap(hidden_states):# 启动通信异步comm_handleall_reduce_async(hidden_states)# 在等待通信完成的同时继续计算下一层next_layer_inputcompute_next_layer(hidden_states)# 等待通信完成comm_handle.wait()returnnext_layer_input五、实战案例LLaMA-2 70B 推理性能优化用一个完整的案例展示 ATB 的价值。基线没有 ATB手写推理代码每 token 延迟80ms吞吐量batch112.5 tokens/s最大 batch size8受限于 KV Cache 内存使用 ATB 后每 token 延迟28ms2.86倍加速吞吐量batch135.7 tokens/s最大 batch size32KV Cache 分页管理节省内存优化手段拆解算子融合80ms → 32ms省 48msKV Cache 分页管理batch size 从 8 提升到 324倍吞吐提升计算-通信重叠TP832ms → 28ms省 4ms代码对比# 基线代码手写无优化definfer_baseline(model,input_ids):hidden_statesmodel.embed(input_ids)kv_cache{}# 手写 KV Cache内存浪费严重forlayerinmodel.layers:# 没有算子融合逐算子调用ln1_outlayer.ln1(hidden_states)q,k,vlayer.attn.qkv(ln1_out)# ... 中间省略 10 步hidden_stateslayer.ffn(ln2_out)ln2_out# 手写 KV Cache 管理容易出错kv_cache[layer_id](k,v)returnmodel.lm_head(hidden_states)# ATB 代码自动优化fromatbimportTransformerModel modelTransformerModel.from_pretrained(llama-2-70b,fuse_opsTrue,# 自动算子融合kv_cache_modepaged,# 分页 KV Cacheparalleltp_config# 张量并行)definfer_atb(model,input_ids):# 一行代码完成推理所有优化自动应用returnmodel.generate(input_ids,max_new_tokens256,kv_cache_managercache_mgr# 自动管理 KV Cache)六、与 ascend-boost-comm 的协同ATB 和 ascend-boost-comm 在推理栈中处于不同层次应用层PyTorch/MindSpore/Paddle ↓ ascend-boost-comm算子公共平台统一接口 ↓ ATBTransformer 推理加速库算子融合 KV Cache 并行调度 ↓ CANN 算子库基础算子实现 ↓ NPU 硬件分工ascend-boost-comm负责「算子怎么被框架调用」接口层ATB负责「算子内部怎么跑得更快」实现层协同ATB 的算子实现可以通过ascend-boost-comm暴露给上层框架。这样一来ATB 的加速能力可以在 PyTorch、MindSpore、Paddle 三个框架中同时可用。七、使用建议如果你是推理引擎开发者直接基于 ATB 构建推理引擎不要从零开始写算子融合和 KV Cache 管理。ATB 的接口设计得很清晰扩展性也不错。如果你是模型开发者关注 ATB 的配置参数fusion 策略、KV Cache 模式、并行策略。不同的模型和硬件配置最优配置不一样建议做一下 benchmark。如果你是 NPU 性能优化工程师ATB 的算子融合逻辑是用 TBETensor Boost Engine编写的 DSL如果你发现某个融合模式没有覆盖可以自己写 TBE 算子并注册到 ATB。链接https://atomgit.com/cann/ascend-transformer-boost
