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找人做效果图去什么网站,中文域名注册费用标准,wordpress支付功能,出入库软件永久免费目录一、背景#xff1a;从 HostBound 说起为什么在昇腾平台上 HostBound 更明显#xff1f;二、了解 IRQ 与 irqbalance 的机制1. 什么是硬件中断#xff1f;2. 中断的注册与维护3. irqbalance 的执行逻辑#xff08;1#xff09;irqbalance 的工作方式#xff08;2从 HostBound 说起为什么在昇腾平台上 HostBound 更明显二、了解 IRQ 与 irqbalance 的机制1. 什么是硬件中断2. 中断的注册与维护3. irqbalance 的执行逻辑1irqbalance 的工作方式2irqbalance 的策略特点3irqbalance 的两种典型用法4查看 /proc/interrupts三、大模型推理中的中断问题中断频率统计代码四、实验验证中断绑核前后对比1. 实验环境配置2. 确定中断分布与 NPU 对应关系3. 查看目标中断的分布情况4. 中断绑核方法5. 实验过程与测试脚本6. 实验结果对比场景一算子与中断分离未在同核场景二算子与中断共用同一 CPU 核在同核7. 结果分析与结论五、经验建议六、结语在大模型推理性能调优的过程中我们经常会遇到一个令人头疼的现象——HostBound。CPU 明明没有满载但推理速度就是慢Profiling 一看全是“空泡”。 调试分析之后有点发现最终我发现问题是在一个经常被忽略的角落IRQ** 中断机制与中断绑核**。因此本文结合昇腾平台的实际测试从 IRQ 工作机制、irqbalance 调度策略到如何通过绑核优化推理性能完整还原这次 HostBound 问题的排查与优化过程。一、背景从 HostBound 说起在大模型推理时Host 侧算子进入下发队列后会依次触发两个关键中断事件sq_send_trigger_irq算子下发触发cq_update_irq算子执行完成后上报。这两个中断的发生 CPU 核通常是固定的。 而如果此时业务线程恰好也绑定在相同的 CPU 核上就会出现频繁的任务打断导致 CPU 空泡显著增加形成典型的HostBound 问题。在默认情况下如果系统安装并启用了irqbalance服务它会定期默认 10 秒重新分配中断使中断均衡分布在多个 CPU 上。 但对于推理这种极端计算密集型场景这种“自动平衡”反而可能带来性能抖动甚至劣化。为什么在昇腾平台上 HostBound 更明显与 GPU 不同昇腾 NPU 采用Host/NPU 协同执行架构。在整个模型推理过程中CPU 承担了以下关键角色算子编排、调度与 TaskGenCANNRuntime向 AscendCL/DevDrv 下发任务触发 sq_send_trigger_irq等待NPU完成 cq_update_irq回调用于同步下一步调度部分算子的 Host 侧逻辑如 shape 计算、LayerNorm 前置操作等昇腾框架CANN torch-npu比 GPU 更依赖 CPU 的调度链路因此 CPU 不仅需要供能Host Control还承担巨量 Host 侧同步逻辑。NPU** 每执行一次算子 → 至少两次IRQ**sq_send_trigger_irq下发cq_update_irq完成而大模型推理每生成一个 token 会触发数百到上千个算子调度即会产生成千上万次中断。因此昇腾平台比 GPU 更容易出现一个现象CPU 被高频中断打断导致 HostBound即使 CPU 利用率不高也会出现严重空泡。二、了解 IRQ 与 irqbalance 的机制1. 什么是硬件中断**中断Interrupt**是一种“打断当前程序执行”的机制。 当外设如 NPU、网卡、定时器有事件发生时会通知 CPU 中断当前任务执行一段专门的“中断服务程序ISR”。 这样可以保证 CPU 能及时响应设备请求而不是傻等。举个例子当 NPU 执行完算子后需要告诉 CPU “我完成了”这个信号就是一次中断。 如果中断太频繁CPU 就会被不断“打断”算子调度效率明显下降。2. 中断的注册与维护设备驱动加载时会通过request_irq()注册中断系统会分配一个 IRQ ID。 所有中断状态都可以在/proc/interrupts中查看例如IRQ** ID**CPU0CPU1CPU2CPU3控制器类型硬件中断号触发方式中断源**/设备**80000GICv322Levelvgic901200GICv328Levelkvm guest ptimer1045000GICv329Levelkvm guest vtimer1125600432GICv330Levelarch_timer120000GICv3140Edgeuart-pl011150000GICv3490LevelHISI0173:00160000GICv3482LevelHISI02A2:00170000GICv325Levelarm-pmu190000ITS-MSI0EdgePCIe PME200000ITS-MSI1Edgeaerdrv从上表我们可以看出系统中不同中断事件的触发情况IRQ** ID中断号**表示系统为每个硬件设备或虚拟设备分配的中断标识符。CPU0-CPU3 列表示各个 CPU 核上处理该中断的次数。 例如arch_timer中断在 CPU0 上触发了 256 次、CPU3 上触发了 432 次而其他核几乎没有触发。控制器类型ControllerType例如GICv3或ITS-MSI代表不同类型的中断控制器前者常见于 ARM 架构后者用于 PCIe 设备等。触发方式Trigger TypeLevel表示电平触发Edge表示边沿触发。不同触发方式对应不同的中断响应机制。中断源**/设备Source**表示是谁产生了中断比如定时器、串口、PCIe 设备等。在实际大模型推理环境中你可以通过cat /proc/interrupts实时观察到某些中断例如sq_send_trigger_irq、cq_update_irq在某几个 CPU 上触发频率极高。 这通常说明这些中断源被固定绑定在特定 CPU 核上如果你的推理线程也恰好绑定在同一核就会造成频繁的中断抢占进而引起HostBound 性能瓶颈。因此在性能优化时理解并分析这张表非常关键。 它能帮助你判断是否存在“中断集中于少数 CPU 核”的情况为后续的绑核优化提供数据依据。3. irqbalance 的执行逻辑irqbalance是 Linux 系统中一个非常重要的后台服务它的主要职责是——在多核 CPU 系统中自动平衡中断的分布防止某个 CPU 因为频繁处理中断而成为瓶颈。我们可以这样理解 如果把每次中断看成“系统电话”那么irqbalance就像一个总机调度员负责把电话均匀分配给不同的“接线员”CPU 核心避免某一个人被电话打爆而其他人却闲着。1irqbalance 的工作方式irqbalance 每隔一段时间默认 10 秒会自动执行以下几个步骤读取中断分布信息它会扫描/proc/interrupts文件统计每个中断号IRQ ID在各个 CPU 核上的触发次数。 比如发现 IRQ 1021 在 CPU10 上触发了 10 万次而其他核几乎为 0这说明中断分布不均。分析负载与 NUMA 拓扑irqbalance 并不会“盲目均衡”它会考虑 NUMA 拓扑结构尽量让中断分配在距离设备最近的 CPU 节点上。 这样可以减少跨 NUMA 节点访问内存的延迟兼顾“负载平衡”和“访问效率”。重新分配中断绑定关系通过修改/proc/irq/IRQ_ID/smp_affinity文件中的掩码值实现把某个中断“绑”到其他 CPU 核上。 例如如果 smp_affinity 的值是0x400表示该中断仅绑定在 CPU10第 10 个核上。周期性重复评估irqbalance 会不断循环以上步骤——分析 → 决策 → 调整从而保持系统的中断分布动态平衡。2irqbalance 的策略特点它关注的是中断负载均衡而非 CPU 使用率。 即使某个 CPU 正在执行高负载任务只要它的中断次数较少irqbalance 仍可能把新的中断分配过去。对于部分“高频设备”或特殊场景如 NPU、NVMe SSD这种自动均衡反而可能带来性能抖动。 因为中断被频繁迁移会导致 CPU Cache 失效、NUMA 远程访问增加甚至打断关键计算线程。irqbalance 的评估周期可调节通过修改服务参数可实现更细粒度的控制例如systemctl edit irqbalance[Service] ExecStart ExecStart/usr/sbin/irqbalance --interval300这段配置把默认 10 秒的检测周期改成了 300 秒从而让中断分配更稳定。3irqbalance 的两种典型用法通用场景默认开启 irqbalance让它自动维护系统中断均衡适合普通服务器或多任务场景。性能敏感场景如大模型推理手动调整 irqbalance 的策略或者直接关闭自动调度通过--banirq参数屏蔽关键中断让开发者自行绑定中断与 CPU 核实现更可控的性能调优。irqbalance的本意是“让中断更公平”但在性能调优的世界里“公平”并不总是“高效”。 理解它的调度逻辑有助于我们在特定场景下做出更合理的决策。什么时候让它自动跑什么时候让它安静下来。4查看 /proc/interrupts实时监控 IRQ 的命令watch -n 1 cat /proc/interrupts三、大模型推理中的中断问题在大模型推理或训练场景中NPU 与 CPU 间通信极为频繁。 当中断发生在业务线程所在的 CPU 核上时推理过程会被频繁打断。Profiling 结果通常表现为Nodelaunch 时间增加CPU 空泡率上升decode 阶段耗时增长明显如果统计/proc/interrupts你甚至会看到“一秒内发生两万次中断”的惊人现象。中断频率统计代码import time def read_irq(irq_id): with open(/proc/interrupts, r) as f: for line in f: if line.strip().startswith(str(irq_id)): return list(map(int, line.split()[1:5])) # CPU0~CPU3 return None irq_id 1014 # 这里填你的 sq_send_trigger_irq interval 0.5 prev read_irq(irq_id) print(f监控 IRQ {irq_id} 触发频率... CtrlC 退出) while True: time.sleep(interval) curr read_irq(irq_id) diff [c - p for c, p in zip(curr, prev)] print(f{diff} 次 / {interval}s) prev curr示例运行效果如下四、实验验证中断绑核前后对比为了验证中断分布对大模型推理性能的影响本文在昇腾 800IA2-AK 架构8 卡 * 64GB平台上做了一个对比实验目标是通过中断绑核观察 HostBound 现象是否得到改善。1. 实验环境配置组件版本/说明服务器硬件Ascend 800IA2-AK操作系统openEuler 22.03 LTS驱动版本25.0.rc1.1昇腾 DevDrv 驱动CANNCompute Architecture for Neural Networks8.2.RC1昇腾算子库与运行时框架PyTorch2.1.0torch-npu2.1.0.post13.dev20250722昇腾后端模块实现 PyTorch→NPU 映射MindIE2.1.RC1-800I-A2-py311-openeuler24.03-lts昇腾推理引擎模型Qwen2.5-7BPython3.11.102. 确定中断分布与 NPU 对应关系首先我们要找到每个 NPU 对应的中断号IRQ ID。 通过以下命令查看系统中各 NPU 注册的起始中断号cat /proc/interrupts | grep devdrv_load_irq | cut -d: -f1输出1014 1271 1529 1785 2041 2297 2553 2809这些数字代表了每个 NPU 模块注册的中断起始编号。接着通过npu-smi info命令可查看设备的 Bus ID 与注册顺序npu-smi info输出结果中每个 NPU 的 Bus ID 和注册顺序可以一一对应例如NPU IDBus ID驱动注册顺序40000:01:00.0第 1 个注册50000:02:00.0第 2 个注册60000:41:00.0第 3 个注册70000:42:00.0第 4 个注册20000:81:00.0第 5 个注册30000:82:00.0第 6 个注册00000:C1:00.0第 7 个注册10000:C2:00.0第 8 个注册通过对比可以推测中断号 1014~1271 属于 NPU0以此类推。3. 查看目标中断的分布情况例如我们关心某个 NPU 对应的sq_send_trigger_irq与cq_update_irq中断可在/proc/interrupts中查看这些中断的分布grep -E sq_send_trigger_irq|cq_update_irq /proc/interrupts输出结果如下表IRQ IDCPU6CPU7CPU8CPU9CPU10控制器触发方式中断源10322652142609800195ITS-MSIEdgesq_send_trigger_irq10330008893440ITS-MSIEdgecq_update_irq从结果中可以看到这些中断集中在 CPU7 和 CPU9 上触发非常频繁这意味着这两个核心在推理过程中被大量中断打断。4. 中断绑核方法为了减少中断对推理任务的影响我们将频繁触发的中断绑定到不执行推理线程的 CPU 核上。 操作方法如下关闭 irqbalance 服务防止它自动重新分配中断systemctl stop irqbalance修改中断的 smp_affinity 值例如将 IRQ 1032 绑定到 CPU10echo 0x400 /proc/irq/1032/smp_affinity0x400表示第 10 个 CPU 核设置算子执行绑核指定 NPU 对应的 CPU 核export CPU_AFFINITY_CONF1,npu2:10,npu3:11这样NPU2 的算子绑定在 CPU10而其中断如 sq_send_trigger_irq则绑定在其他 CPU 上确保两者分离。5. 实验过程与测试脚本为了观察中断频率我们编写了一个简单脚本模拟高频推理请求#!/bin/bash LOOPS100000 IRQ_ID1032 echo 开始高频推理测试共 $LOOPS 次请求... for ((i1; iLOOPS; i)) do curl -s -X POST -d {model: qwen2.5_7B, messages: [{role: user,content: 请介绍一下QwQ}], max_tokens: 32768, stream: false} http://127.0.0.1:3125/v1/chat/completions /dev/null if (( $i % 100 0 )); then echo 已完成 $i 次请求中断分布如下 grep -E ^$IRQ_ID: /proc/interrupts echo ----------------------------- fi done通过该脚本我们可以实时观察中断在各个 CPU 上的触发次数随推理进程变化的趋势。6. 实验结果对比场景一算子与中断分离未在同核中断绑定在与算子执行线程不同的 CPU 核。Profiling 结果显示Nodelaunch 时间稳定CPU 空泡较少推理耗时正常。正常情况下的 Profiling场景二算子与中断共用同一 CPU 核在同核将中断和算子线程同时绑定在 CPU10 上。Profiling 结果显示Nodelaunch 时间略有延长CPU 空泡显著增多decode 阶段耗时变长单秒中断次数高达 2 万次以上。中断过多时的 Profiling 截图这说明当中断和业务线程争抢同一个核心时即便中断处理只需微秒级时间也会造成频繁的任务中断和缓存失效从而让整体推理时间变长。7. 结果分析与结论通过对比我们可以得出中断频率高并非主要问题关键在于中断与计算任务是否抢占同一 CPU合理的绑核策略让算子与中断分离能有效减少 CPU 抢占和 cache 抖动禁用 irqbalance 或配置--banirq参数可防止系统在高负载下频繁调整中断分布。最终结论中断绑核是一种低成本、高收益的性能优化手段尤其在大模型推理场景中可显著缓解 HostBound 问题。五、经验建议识别关键中断源重点关注sq_send_trigger_irq与cq_update_irq等高频 NPU 中断。业务与中断分核执行确保业务线程与频繁中断不在同一 CPU 核。NUMA 一致性优先绑核时尽量保持任务与中断在同一 NUMA 节点内减少跨节点访问延迟。irqbalance 可调节而非一刀切可通过--banirq精准屏蔽特定中断或延长评估周期让其更“稳定”地运行。六、结语这次 HostBound 调优让可以让我们认识到中断并非只是底层系统事件它对高性能计算任务的干扰可能远超想象。对于大模型推理、训练这类 CPU 与 NPU 高度耦合的场景理解并合理利用中断绑核是性能优化中不可忽视的一环。当性能陷入瓶颈时不妨看一眼/proc/interrupts—— 也许真正打断你的不是程序本身而是那些“悄无声息的中断”。注明昇腾PAE案例库对本文写作亦有帮助。