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LLM（大语言模型）的算子融合技术

实现方式

1. 识别可融合算子

在大语言模型里，需要先找出可以融合的连续算子。通常像卷积层（在部分含卷积操作的 LLM 变体中）、批量归一化层、激活函数层这类连续出现且有紧密计算依赖关系的算子是融合的重点对象。例如在一些基于 Transformer 架构改进的 LLM 中，自注意力机制里的矩阵乘法、加法和激活函数操作就存在可融合的可能。

2. 合并计算逻辑

把识别出的可融合算子的计算逻辑合并成一个新的计算逻辑。这要求对每个算子的计算原理有深入理解，然后将它们的计算步骤整合起来。比如，在将卷积层和批量归一化层融合时，需要把卷积的加权求和计算与批量归一化的均值、方差计算及归一化操作合并成一个统一的计算过程。

3. 内存优化

算子融合后，中间结果无需再存储在内存中，可直接计算出最终结果。这就需要对内存访问模式进行优化，减少内存读写次数，降低内存带宽压力。例如，原本卷积层输出结果存储在内存，再从内存读取到批量归一化层进行处理，融合后可直接在寄存器或高速缓存中完成整个计算。

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