大模型推理：昇騰算子融合技術與設計原理

• 1、昇騰超大規模Pangu MoE模型全流程高效訓練實踐
  
• 《盤古Pro MoE大模型技術合集》 
• 2、盤古Pro MoE：昇騰原生的分組混合專家模型 
• 3、Pangu Pro MoE：Mixture of Grouped Experts for Efficient Sparsity 
• 4、Pangu Ultra MoE 模型架構與訓練方法
• 5、華為昇騰服務器：DeepSeek V3 R1推理部署最佳實踐
• 6、昇騰高吞吐投機推理框架FusionSpec
• 7、SMTurbo：面向高性能原生LoadStore語義加速
• 8、OptiQuant：昇騰親和的DeepSeek模型量化技術
• 9、OmniPlacement：昇騰超大規模MoE模型推理負載均衡技術報告
• 10、AMLA：以加代乘的高性能昇騰MLA算子
• 11、大模型推理中昇騰算子融合技術與設計原理
• 《華為昇騰：FlashComm大模型推理系列實踐》 
• 12、華為昇騰：FlashComm2大模型推理中以存換傳的通信優化技術 
• 13、華為昇騰：FlashComm3大模型推理中的多流并行技術 
• 14、華為昇騰：FlashComm大模型推理中的AllReduce通信優化技術

隨著大模型（LLMs）在自然語言處理等領域的快速發展，其參數量正在不斷增長，為推理階段的實時響應帶來巨大的挑戰。如何提升硬件利用率，提高推理效率是當前亟需解決的問題，而算子融合技術為解決這一問題提供了一條可行路徑。

算子融合技術通過重構計算圖結構，將多個關聯算子整合為單一計算操作，實現對計算流程的深度優化。本文基于在昇騰服務器上部署 DeepSeek V3/R1 的實踐經驗，系統性地介紹了幾類典型融合算子，包括 MLAProlog 融合算子、昇騰親和的 MLA 融合算子、串行向量算子融合等。這些融合算子通過算法與硬件的協同優化，顯著提升了模型的計算效率和推理性能。

更進一步地，我們闡述了昇騰芯片上算子融合的設計原理和范式：包括硬件單元間并行度的優化、冗余數據搬運的消除、數學等價下的計算流程優化等。同時，我們還探討了融合算子在性能提升與通用性保持之間的平衡策略。這些設計原理和思考將為未來大模型在昇騰硬件上的高效部署提供重要參考。

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