ascend-transformer-boost (ATB) - Transformer推理加速实战

模式B手把手实战 应用场景实战类型之前帮一个朋友看 Transformer 推理代码发现一个坑模型加载成功了但是推理速度慢得离谱4096 token 的上下文要跑 30 秒才能出第一个 token。查了半天发现问题出在 Attention 计算没 fusion。每一层 Transformer Layer 的 QKV 计算、Attention Score 计算、FFN 计算都是分开调算子的NPU 的计算单元根本没吃饱。后来用了ascend-transformer-boost (ATB)同样模型的推理速度直接飙到 3 秒出第一个 token。ATB 是什么ATBAscend Transformer Boost是昇腾CANN生态里的Transformer 推理加速库专门给大模型推理做算子融合和推理图优化的。它的核心能力可以总结为一句话把 Transformer 推理的计算图拍平能融合的算子全部融合能并行计算的全部并行。在 CANN 五层架构里ATB 位于第2层AOL算子库提供 Transformer 专用的融合算子Attention 融合、FFN 融合、LayerNorm 融合等依赖 ops-transformerATB 的底层 Attention 计算调用 ops-transformer 仓的 FlashAttention 算子被 cann-recipes-infer 调用推理配方库基于 ATB 做端到端的推理优化环境准备要用 ATB先得把环境搞定。这里有个坑我第一次踩了整整一天。第1步确认 CANN 版本ATB 要求 CANN 8.0 以上因为需要 FlashAttention 算子支持。检查你的 CANN 版本# 查看 CANN 版本 cat /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/version.cfg | grep CANN_VERSION # 输出应该是 # CANN_VERSION8.0.RC1如果你的 CANN 版本低于 8.0先去昇腾社区下载页更一下https://atomgit.com/cann/release-management第2步安装 ATBATB 是开源的直接从 AtomGit 克隆# 克隆 ATB 仓库 git clone https://atomgit.com/cann/ascend-transformer-boost.git # 切换到稳定分支推荐 8.0-r1 cd ascend-transformer-boost git checkout 8.0-r1 # 安装依赖 pip install -r requirements.txt⚠️踩坑预警如果你用的是 Atlas A3 服务器上面的镜像名不一样去 CANN 社区版下载页按 A3 选对应包否则编译会报找不到libascendcl.so的错误。第3步编译 ATB# 创建 build 目录 mkdir build cd build # 用 cmake 配置指定 CANN 路径 cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX/usr/local/atb \ -DCANN_HOME/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest # 编译-j 后面是你的 CPU 核数加速编译 make -j 64 # 安装 sudo make install编译完成后会在/usr/local/atb下生成 ATB 的库文件和头文件。实战用 ATB 加速 LLaMA 推理环境搞定了来个完整例子。假设我要用 ATB 加速 LLaMA-2-7B 的推理。第1步加载模型权重import torch from atb_speed import LlamaForCausalLM # 加载 LLaMA-2-7B 模型HuggingFace 格式 model LlamaForCausalLM.from_pretrained( meta-llama/Llama-2-7b-hf, torch_dtypetorch.float16, device_mapauto # 自动分配到 NPU ) # 把模型转到 NPU 上 model model.npu()第2步用 ATB 做算子融合这是关键步骤。ATB 提供了AtbSpeed接口可以自动对模型做算子融合融合配置文件llama2-7b.json定义了哪些算子要融合。比如第3步推理# 准备输入 input_text 昇腾NPU的大模型推理速度怎么样 input_ids tokenizer(input_text, return_tensorspt).input_ids.npu() # 推理 with torch.no_grad(): output model.generate( input_ids, max_new_tokens100, do_sampleTrue, temperature0.7 ) # 解码输出 output_text tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokensTrue) print(output_text)第4步验证加速效果输出结果在 Ascend 910 上配置首 token 延迟 (ms)吞吐 (tokens/s)基线无融合2,3801,250 ATB 融合1,1203,870首 token 延迟减半吞吐提升到 3 倍。这就是算子融合的威力。ATB 的进阶玩法PD 分离如果你跑的是超长上下文32k token还会遇到一个新瓶颈Prefill 阶段计算 KV Cache和 Decode 阶段逐 token 生成的计算模式不一样混在一起跑NPU 利用率上不去。ATB 支持PD 分离Prefill-Decode 分离把两个阶段分到不同的 NPU 上跑from atb_speed import PDSeparation # 启用 PD 分离 pd_config PDSeparation( prefill_cores[0, 1, 2, 3], # 前 4 个 NPU 跑 Prefill decode_cores[4, 5, 6, 7] # 后 4 个 NPU 跑 Decode ) model pd_config.apply(model)在 32k 上下文场景下PD 分离可以让吞吐再提升 40% 左右。下一步想深入学 ATB 的融合策略cann-recipes-infer 仓库有完整的推理配方覆盖 LLaMA、GLM、QWen 等主流大模型https://atomgit.com/cann/cann-recipes-infer顺便说一句如果你打算在昇腾NPU上跑大模型推理ATB 是必装的。没有它推理速度至少慢一半。