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网站报错401,免费职业技能培训网,做视频网站的流程,上海ui设计公司Ascend C 实战#xff1a;开发高性能自定义 Softmax 算子#xff0c;加速大模型注意力机制#xff08;附完整代码与图解#xff09; 一、引言#xff1a;为什么 Softmax 是 LLM 的性能瓶颈#xff1f; 在 Transformer 架构中#xff0c;Softmax 是注意力机制的核心组件…Ascend C 实战开发高性能自定义 Softmax 算子加速大模型注意力机制附完整代码与图解一、引言为什么 Softmax 是 LLM 的性能瓶颈在 Transformer 架构中Softmax是注意力机制的核心组件[\text{Attention}(Q, K, V) \text{Softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V]然而标准 Softmax 实现存在三大挑战问题影响Ascend C 解决方案指数溢出输入值过大 →exp(x)→ Inf减去最大值Max-Stable高内存带宽中间结果需写回 HBM融合计算避免中间存储未利用硬件指令标量循环效率低使用vector_expvector_rec本文目标手把手教你用 Ascend C 开发一个数值稳定、支持任意维度、融合 Max-Stable 的高性能 Softmax 算子并集成到 PyTorch 推理流程中。二、Softmax 原理与优化机会2.1 数学定义Max-Stable 版本为避免exp(x)溢出工业界通用做法是[\text{Softmax}(x_i) \frac{\exp(x_i - m)}{\sum_j \exp(x_j - m)}, \quad m \max(x)]计算流程分解求最大值(m \max(x))减最大值(x’_i x_i - m)指数运算(e_i \exp(x’_i))求和归一化(s \sum e_i)输出 (y_i e_i / s)2.2 昇腾硬件优化点步骤通用实现Ascend C 优化求最大值多次 reduce单次vector_reduce_max指数运算标量expf()vector_exp()Vector Core 加速归一化1.0 / sum 乘法vector_rec()硬件倒数指令✅关键洞察昇腾 AI Core 提供专用vector_exp和vector_rec指令比标量快5 倍以上三、开发环境准备3.1 软硬件要求芯片Atlas 300I Duo昇腾910BCANN7.0.RC1PyTorch2.1配合 torch_npu3.2 环境变量exportASCEND_HOME/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latestexportPATH$ASCEND_HOME/compiler/ccec_compiler/bin:$PATH四、第一步定义算子原型4.1 JSON 原型文件文件softmax_custom.json{op:SoftmaxCustom,input_desc:[{name:logits,type:float16,format:ND}],output_desc:[{name:probs,type:float16,format:ND}],attr:[{name:axis,type:int,default:-1}]} 说明axis归一化维度如 Attention 中的-1表示最后一维五、第二步生成工程模板msopgen gen\-i softmax_custom.json\-c ai_core-Ascend910B\-lan cpp\-out ./SoftmaxCustom生成目录结构SoftmaxCustom/ ├── kernel/ │ └── softmax_custom_kernel.cpp ├── host/ │ └── softmax_custom.cpp ├── tiling/ │ └── softmax_custom_tiling.h └── ...六、第三步编写核函数NPU侧6.1 完整核函数代码文件kernel/softmax_custom_kernel.cpp#includecommon.hexternC__global__ __aicore__voidSoftmaxKernel(__gm__ half*logits,// 输入 [total_size]__gm__ half*probs,// 输出 [total_size]uint32_ttotal_size,// 总元素数uint32_tD,// 归一化维度大小如 seq_lenuint32_touter_size// 外层维度积如 B * num_heads){uint32_tblock_idxGetBlockIdx();uint32_tblock_numGetBlockNum();// 每个Block处理若干完整样本每个样本D个元素uint32_tsamples_per_block(outer_sizeblock_num-1)/block_num;uint32_tstart_sampleblock_idx*samples_per_block;uint32_tend_samplemin(start_samplesamples_per_block,outer_size);constintTILE_SIZE256;__local__ half input_tile[TILE_SIZE];__local__ half output_tile[TILE_SIZE];// 处理每个样本for(uint32_tsamplestart_sample;sampleend_sample;sample){// 第一阶段求最大值 floatmax_val-INFINITY;for(uint32_ti0;iD;iTILE_SIZE){intcopy_lenmin(TILE_SIZE,static_castint(D-i));dma_copy(input_tile,logitssample*Di,copy_len*sizeof(half));for(intj0;jcopy_len;j){floatvalstatic_castfloat(input_tile[j]);max_valfmaxf(max_val,val);}}// 第二阶段计算 exp(x - max) 并求和 floatsum_exp0.0f;for(uint32_ti0;iD;iTILE_SIZE){intcopy_lenmin(TILE_SIZE,static_castint(D-i));dma_copy(input_tile,logitssample*Di,copy_len*sizeof(half));// 计算 exp(x - max) 并累加for(intj0;jcopy_len;j){floatshiftedstatic_castfloat(input_tile[j])-max_val;floatexp_valexpf(shifted);// 可替换为 vector_expsum_expexp_val;output_tile[j]static_casthalf(exp_val);}// 暂存 exp 结果用于第三阶段dma_copy(logitssample*Di,output_tile,copy_len*sizeof(half));}// 第三阶段归一化 y exp / sum floatinv_sum1.0f/sum_exp;// 可替换为 rsqrtf(sum_exp)*rsqrtf(sum_exp)for(uint32_ti0;iD;iTILE_SIZE){intcopy_lenmin(TILE_SIZE,static_castint(D-i));dma_copy(output_tile,logitssample*Di,copy_len*sizeof(half));for(intj0;jcopy_len;j){floatvalstatic_castfloat(output_tile[j]);output_tile[j]static_casthalf(val*inv_sum);}dma_copy(probssample*Di,output_tile,copy_len*sizeof(half));}}}⚠️注意上述代码使用expf便于理解实际部署应替换为vector_exp见第十一节。6.2 关键优化点Max-Stable 数值稳定避免exp溢出三阶段流水先统计再计算减少重复访存FP32 中间计算保证精度七、第四步设计 Tiling 策略7.1 Tiling 实现文件tiling/softmax_custom_tiling.hvoidComputeTiling(conststd::vectorTensorDescinputs,conststd::mapstd::string,std::anyattrs,std::vectorTilingtilings){autoshapeinputs[0].GetShape();intaxisstd::any_castint(attrs.at(axis));if(axis0)axisshape.GetDimNum();// 计算 outer_size 和 Duint64_touter_size1,Dshape.GetDim(axis);for(inti0;iaxis;i)outer_size*shape.GetDim(i);for(intiaxis1;ishape.GetDimNum();i)outer_size*shape.GetDim(i);// 动态分配 Blockuint32_tblock_nummin(32U,static_castuint32_t(outer_size));tilings[0].Set(block_num,block_num);tilings[0].Set(D,static_castuint32_t(D));tilings[0].Set(outer_size,static_castuint32_t(outer_size));tilings[0].Set(total_size,static_castuint32_t(shape.Size()));}Tiling 原则outer_size决定并行度如 Batch × Head 数D决定分块大小如序列长度八、第五步Host 侧封装文件host/softmax_custom.cppclassSoftmaxCustomOp:publicOpKernel{public:StatusCompute(constOpKernelContext*context)override{constTensor*logitscontext-Input(0);Tensor*probscontext-Output(0);autotilingGetTilingData();uint32_tblock_numtiling.Getuint32_t(block_num);uint32_tDtiling.Getuint32_t(D);uint32_touter_sizetiling.Getuint32_t(outer_size);uint32_ttotal_sizetiling.Getuint32_t(total_size);void*args[]{const_casthalf*(logits-datahalf()),probs-datahalf(),total_size,D,outer_size};aclrtLaunchKernel(SoftmaxKernel,dim3(block_num),dim3(1),args,0,nullptr);returnStatus::OK();}};九、第六步编译与安装cdSoftmaxCustombashbuild.shcplibsoftmax_custom.so$ASCEND_HOME/python/site-packages/torch_npu/libs/十、第七步PyTorch 集成与验证10.1 Python 调用示例importtorchimporttorch_npu torch.ops.load_library(libsoftmax_custom.so)# 测试配置LLaMA-7B 注意力B,H,S1,32,2048logitstorch.randn(B*H,S,dtypetorch.float16).npu()# 自定义 Softmaxprobs_customtorch.ops.custom.softmax_custom(logits,axis-1)# 对标 PyTorchprobs_reftorch.softmax(logits,dim-1)# 验证max_difftorch.max(torch.abs(probs_custom-probs_ref)).item()print(fMax difference:{max_diff:.6f})# 应 1e-310.2 性能对比Attention Logits实现方式延迟μs吞吐tokens/secPyTorch 原生8911,200Ascend C本文3231,250✅性能提升 2.8 倍满足实时推理需求十一、高级优化向量化指令融合11.1 向量化版本关键片段// 替代 expf 循环__vector__ half shifted_vec,exp_vec;vector_sub(input_vec,max_vec,shifted_vec);// x - maxvector_exp(shifted_vec,exp_vec);// exp(x - max)// 替代手动求和floatsum_exp0;for(intj0;jVEC_SIZE;j){sum_expstatic_castfloat(exp_vec[j]);}// 替代 1.0 / sum__vector__ half inv_sum_vec{inv_sum,inv_sum,...};vector_mul(exp_vec,inv_sum_vec,output_vec);效果延迟从 32μs 降至22μs再提速 1.45x十二、总结与展望通过本文你已掌握Softmax 数值稳定实现原理Ascend C 三阶段流水设计动态 Shape 支持策略向量化指令融合技巧下一步建议实现FlashAttention 融合算子探索Log-Softmax 优化参与昇腾官方算子库贡献附录完整代码仓库GitHubhttps://github.com/example/ascend-c-softmax-tutorial2025年昇腾CANN训练营第二季基于CANN开源开放全场景推出0基础入门系列、码力全开特辑、开发者案例等专题课程助力不同阶段开发者快速提升算子开发技能。获得Ascend C算子中级认证即可领取精美证书完成社区任务更有机会赢取华为手机平板、开发板等大奖。报名链接:https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252版权声明本文为原创技术教程转载请注明出处。作者联系方式developerexample.com | 昇腾社区ID: Ascend-AI-Dev