如今，参数规模呈指数级膨胀，大语言模型（LLM）的潜能不断被拓展，AI的智慧正迅速提升。然而，与此同时，这些大模型在应用推广过程中遭遇了诸多推理难题，诸如难以推进、计算负担重、部署速度慢等问题，这些因素使得推理成本激增，性能上的浪费现象尤为严重。
因此，在大模型推理领域，速度和能效问题成为了算力厂商和算法团队必须面对的关键议题。如何让这些模型既快速运行又节省资源，迫切需要创新性的解决方案。这显然不仅是一个技术难题，还需要在承受大模型推理带来的压力的同时，对能效、延迟和成本等多个方面进行有效控制和优化。
在这一特定条件下，华为团队如同昨日，依旧（参照：助力大模型加速80%，华为展示昇腾推理利器，三步突破通算难题），运用数学来补充物理，呈现了一套软硬件深度结合的全面解决方案！
依托昇腾的计算能力，他们正式推出了三项关键的硬件兼容算子技术的研究成果，实现了对大模型推理速度和能效的双重革新。具体而言，这些成果涵盖：
观察可知，华为团队致力于对大模型推理中的核心运算单元进行重构与优化，从而在能效提升、多卡协同以及速度加快这三个关键维度上实现了全方位的突破。
AI大模型进行计算时，算子充当着类似原子级工具的角色，它们就像乐高积木中的基础单元，承担着从基本运算到特征提取的所有关键操作。这些算子不仅是提升模型效率的核心动力，还极大地增强了硬件的性能——通过统一的设计标准、深度硬件适配以及复用策略，使得芯片在处理大量数据时能力大增。
华为团队此次发布的三大技术，正是算子优化的「终极形态」。
技术全景三大黑科技如何颠覆 AI 计算？
AMLA：以加代乘的「魔法」让芯片算力利用率飙升
在 MLA 计算阶段，华为团队研发了 AMLA（MLA）算子，此算子通过数学上的等效转换和硬件的深度优化，有效提升了昇腾芯片的强大计算能力。MLA 作为大模型的关键技术创新，主要功能在于减少推理过程中的 KV Cache，使得在更少的设备上即可完成对更长数据的推理，从而显著降低了推理成本。这便是该技术的高效实现版本。
华为团队针对MLA架构，运用了巧妙的数学运算技巧，使得该架构更易于昇腾技术的融合，同时实现了更高的计算能力效率。
具体来说，通过重新解析浮点数的二进制编码，将繁杂的乘法运算转化为简易的加法运算，AMLA成功实现了内存内变量的更新，在此过程中充分运用了算力并降低了数据传输的负担；此外，借助昇腾硬件的一系列计算流程和流水线优化策略，进一步增强了算子的综合性能。
目前，AMLA算法的算子充分利用了昇腾硬件的计算潜能，其性能实现了超过30%的提升，算力利用率平均达到了55%，最高甚至可达71%，这一成绩超过了公开数据的平均水平（67%）。
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融合算子优化：硬件资源的 「交响乐指挥家」
依托于昇腾平台对 V3/R1 大模型的实际应用经验，华为研发团队总结并提炼出了三大昇腾算子融合设计的核心原则：对硬件单元间的并行程度进行优化、消除冗余数据的传输、以及通过数学等价的方式重构计算流程。
首先，借助昇腾芯片多硬件单元并行处理的优势，将不同硬件单元间的串行算子整合成复合算子，并借助指令级流水线技术，有效实现了计算时间的相互覆盖。
再者，对连续的向量运算操作进行整合处理，搭建起全局存储和计算模块缓存之间的直接数据通路，确保中间数据始终存放在高速缓存中。
最终，华为团队通过运用数学上的等价原理来解除算子之间的数据关联，并对计算流程进行了重新编排，以此达到并行处理的目的，从而实现了加速。这一技术体系在模型推演过程中显著提高了性能水平。
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：384 卡内存共享的「超低延迟高速公路」
华为384支持384卡在原生Load/Store语义方面。这一特性因具备低延迟、上下文切换成本低、支持细粒度流水等显著优点，受到了业界的广泛关注。此外，基于共享内存的集合通信技术，能够满足小数据量和大范围集合通信场景的需求，已成为稀疏模型推理不可或缺的关键能力。
针对原生 Load/Store 内存语义通信，我们提供了软硬件加速功能。Push & Pull (-CPP) 技术实现了 Load/Store 操作在读取和写入两个方向上的并行处理，充分利用了昇腾芯片读写分离的微架构优势。同时，为了解决数据保序场景中的同步开销问题，我们引入了批处理和中转机制，有效减少了控制逻辑的负担。在跨机访存通信的特定情境中，此方案能够使昇腾芯片每个线程的存储访问效率提高超过20%，增幅达到384。
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未来与展望
关于前面所提及的三个算子层面优化技术的未来发展趋势，对于AML A，我们将致力于研究针对仅KV Cache量化和全量化场景的MLA算子优化，以此拓宽算子应用的领域；在融合算子优化的方面，我们将深入挖掘融合算子在更多模型架构中的运用潜力，促进大语言模型在昇腾硬件平台上的高效推理及广泛使用；至于Load/Store的优化技术，我们将结合业务需求设计巧妙的流水线实现方式，均衡读写层面的负载分配，并将这一理念应用于特定场景，以期在大型项目中实现实际效益。
面向未来，这三类算子层面的优化技术不仅将在昇腾生态中扮演核心角色，同时亦有望为全行业树立一个具有借鉴意义的典范。在当前大模型架构日益复杂化、推理场景愈发多元化的背景下，算子层的优化正逐步从单一性能提升向“数学创新、架构感知、硬件亲和”三位一体的协同发展新阶段迈进。
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