大模型推理：昇腾算子融合技术与设计原理

• 1、昇腾超大规模Pangu MoE模型全流程高效训练实践
  
• 《盘古Pro MoE大模型技术合集》 
• 2、盘古Pro MoE：昇腾原生的分组混合专家模型 
• 3、Pangu Pro MoE：Mixture of Grouped Experts for Efficient Sparsity 
• 4、Pangu Ultra MoE 模型架构与训练方法
• 5、华为昇腾服务器：DeepSeek V3 R1推理部署最佳实践
• 6、昇腾高吞吐投机推理框架FusionSpec
• 7、SMTurbo：面向高性能原生LoadStore语义加速
• 8、OptiQuant：昇腾亲和的DeepSeek模型量化技术
• 9、OmniPlacement：昇腾超大规模MoE模型推理负载均衡技术报告
• 10、AMLA：以加代乘的高性能昇腾MLA算子
• 11、大模型推理中昇腾算子融合技术与设计原理
• 《华为昇腾：FlashComm大模型推理系列实践》 
• 12、华为昇腾：FlashComm2大模型推理中以存换传的通信优化技术 
• 13、华为昇腾：FlashComm3大模型推理中的多流并行技术 
• 14、华为昇腾：FlashComm大模型推理中的AllReduce通信优化技术

随着大模型（LLMs）在自然语言处理等领域的快速发展，其参数量正在不断增长，为推理阶段的实时响应带来巨大的挑战。如何提升硬件利用率，提高推理效率是当前亟需解决的问题，而算子融合技术为解决这一问题提供了一条可行路径。

算子融合技术通过重构计算图结构，将多个关联算子整合为单一计算操作，实现对计算流程的深度优化。本文基于在昇腾服务器上部署 DeepSeek V3/R1 的实践经验，系统性地介绍了几类典型融合算子，包括 MLAProlog 融合算子、昇腾亲和的 MLA 融合算子、串行向量算子融合等。这些融合算子通过算法与硬件的协同优化，显著提升了模型的计算效率和推理性能。

更进一步地，我们阐述了昇腾芯片上算子融合的设计原理和范式：包括硬件单元间并行度的优化、冗余数据搬运的消除、数学等价下的计算流程优化等。同时，我们还探讨了融合算子在性能提升与通用性保持之间的平衡策略。这些设计原理和思考将为未来大模型在昇腾硬件上的高效部署提供重要参考。

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