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不只是计算：昇腾算子开发中的内存管理艺术

news 2025/11/4 7:39:42

在AI性能优化的世界里，我们常常将目光聚焦于FLOPs（每秒浮点运算次数），仿佛更高的算力就等同于更强的性能。这固然没错，计算核心（如昇腾AI处理器的Cube-Unit和Vector-Unit）是引擎，决定了理论性能的上限。然而，在我的昇腾算子开发实践中，我越来越深刻地认识到：决定实际性能下限的，往往不是计算本身，而是内存。

如果说计算单元是一位手速惊人的顶级大厨，那么内存系统就是整个厨房的配菜、传菜体系。大厨炒菜再快，如果食材（数据）迟迟送不到手边，或者炒好的菜（中间结果）没地方放，整个餐厅的效率依然会惨不忍睹。因此，高效的算子开发，本质上是一场关于计算与内存协同的艺术。

一、内存层级：我们战斗的沙盘

在挥洒这门艺术之前，必须先了解我们的“沙盘”——昇腾AI处理器的内存层级结构。它通常是一个金字塔结构，从上到下，容量变大，速度变慢：

片上内存 (On-chip Buffer/Unified Buffer): 这是金字塔的顶端，紧邻计算单元。容量最小（通常为KB到MB级别），但访问速度极快，延迟极低。它是我们进行高性能计算的“主战场”。
L2 Cache: 作为片上内存和全局内存的缓冲层，它的存在是为了缓解两者之间的速度鸿沟。
全局内存 (Global Memory/DDR): 这是金字塔的底座，容量最大（GB级别），但访问速度最慢。我们通常说的数据和模型参数，都存放在这里。

性能优化的核心矛盾，就在于 “计算发生在最快的片上内存，而数据却存储在最慢的全局内存”。我们所有的内存管理艺术，都围绕着如何高效地解决这个矛盾展开。

二、内存管理的艺术之一：Tiling - 化整为零的智慧

一个巨大的张量（比如一张高清图片或一个大矩阵）不可能一次性全部装入有限的片上内存。最经典的技术就是Tiling（分块/分片）。

我们将大任务分解成若干个可以在片上内存处理的小数据块（Tile），然后分批次地进行“搬运 -> 计算 -> 写回”的循环。

想象一下：

搬运： 使用DMA（直接内存访问）控制器，将一个数据块从DDR搬到片上内存。
计算： 计算单元对这个数据块进行处理。
写回： 将计算结果从片上内存搬回DDR。

Tiling的艺术在于如何切分数据块。块太大，片上内存装不下；块太小，数据搬运的次数过多，DMA启动开销和DDR的带宽可能成为新的瓶颈。找到那个“黄金尺寸”的Tile Size，是每个性能工程师的必修课。

三、内存管理的艺术之二：Double Buffering - 让等待成为过去

即使有了Tiling，一个朴素的流程依然是串行的：搬运 -> 计算 -> 搬运 -> 计算...。这意味着当DMA在搬运数据时，宝贵的计算单元在“发呆”；而当计算单元在工作时，DMA又在“围观”。

Double Buffering（双缓冲）就是为了打破这种尴尬。我们在片上内存开辟两块缓冲区（Buffer A和Buffer B）。

DMA将第一个数据块Tile_0搬入Buffer A。
DMA开始搬运Tile_1到Buffer B的同时，计算单元开始处理Buffer A中的Tile_0。
当计算单元处理完Tile_0，DMA也恰好搬完了Tile_1。计算单元立即开始处理Buffer B中的Tile_1，同时，DMA开始向Buffer A（此时已空闲）搬运下一个数据块Tile_2。

如此循环往复，计算和数据搬运实现了流水线式的并行，从而将数据搬运的延迟完美地“隐藏”在了计算时间之中。

四、内存管理的艺术之三：数据重排与复用 - 榨干每一比特带宽

数据重排 (Data Re-layout): 有时候，数据在DDR中的存储格式（如NCHW）并不完全适合计算单元的胃口。在将数据从DDR搬入片上内存的过程中，我们可以“顺便”将其重排成更利于计算的格式（如分形格式 FRACTAL），最大化计算效率。这是一种用搬运的代价换取更高计算性能的权衡。
内存复用 (Memory Reuse): 在复杂的算子中，会产生许多中间结果。如果每一步都将中间结果写回DDR再读回来，无疑是巨大的浪费。优秀的算子设计会尽可能让数据“驻留”在片上内存，一个计算步骤的输出，直接作为下一个计算步骤的输入，形成一条高效的“片上流水线”。这正是**算子融合（Operator Fusion）**在内存层面的核心价值。