CANN 8.0编译器革新与算子融合：大模型推理加速入门实战

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大模型推理过程中，计算冗余和内存带宽瓶颈是两大主要挑战。传统手工优化方法虽然可以部分解决这些问题，但存在以下不足：

优化效果有限，难以覆盖所有场景
代码维护成本高
需要深厚的硬件知识

相比之下，编译器自动优化能够：

系统性分析计算图结构
自动识别优化机会
生成高效的硬件指令

CANN 8.0 采用分层中间表示 (IR) 设计：

高层 IR：保留完整语义信息
中层 IR：支持跨算子优化
底层 IR：面向硬件指令生成

这种设计使得优化可以在不同抽象层次进行。

将多个并行执行的算子合并，减少 kernel 启动开销。适用于：

相同计算模式
相同输入输出形状
无数据依赖

将前后依赖的算子合并，减少中间结果存储。适用于：

生产者 - 消费者关系
中间结果使用一次
计算密集型与访存密集型组合

通过以下技术提升数据局部性：

Tiling 策略：将大张量分块处理
Memory coalescing：合并内存访问
Register blocking：充分利用寄存器

import torch
import torch_npu

class FusedConvReLU(torch.nn.Module):
    """
    融合卷积和 ReLU 的示例算子
    Args:
        in_channels: 输入通道数
        out_channels: 输出通道数
        kernel_size: 卷积核大小
    """
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size):
        super().__init__()
        self.conv = torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size)

    def forward(self, x):
        # 使用 NPU 加速的融合算子
        return torch_npu.npu_conv2d_relu(
            x, 
            self.conv.weight, 
            self.conv.bias,
            stride=self.conv.stride,
            padding=self.conv.padding
        )

from torch_npu.contrib import fusion

# 1. 构建原始模型
model = MyModel()

# 2. 创建优化配置
config = fusion.FusionConfig()
config.enable_conv_relu = True
config.enable_matmul_add = True

# 3. 执行自动融合
optimized_model = fusion.optimize(model, config)

# 4. 导出融合后的计算图
fusion.export(optimized_model, "optimized_model.json")