LLM的Attention部分处理给计算系统带来巨大的计算和访存压力。业界先后出现FlashAttention、FlashAttention2等算法，通过计算等价和切分有效降低片上内存数据访问量。

昇腾异构计算架构CANN针对昇腾AI处理器的片上内存和缓存大小，以及数据搬运通路，基于Ascend C算子编程语言优化实现FlashAttention融合算子，充分利用片上缓存，提升Attention处理性能。根据实测，在一些典型场景中CANN的FlashAttention算子相比小算子取得了5倍以上的性能提升，开发者可直接调用相关算子API接口使能大模型极致性能优化。

本文针对FlashAttention反向融合算子的性能优化方案展开介绍，并通过优化实现了典型场景4倍左右的性能提升，希望对开发者优化此类基于Ascend C开发的融合算子带来启发。

FlashAttention算法简介

在主流大模型网络模型中，大量使用典型的Multi-Head Attention结构，带来了巨大的计算和内存开销。其运行过程中，矩阵乘和softmax结果存放在片上内存会带来巨大的内存消耗，访存性能严重下降，甚至会导致模型无法正常运行，同时网络中的矩阵和向量计算串行执行，也会导致硬件算力发挥受限。

斯坦福的Tri DAO提出了FlashAttention融合算子，其原理是对attention处理过程进行切分和计算等价，使得attention的多个步骤在一个算子中完成，并且通过多重循环、每次处理一小部分数据，以近似流式的方式访问片上内存，减少了片上内存访问的总数据量，并能够将计算和数据搬运更好的重叠隐藏。

对于self-attention来讲，Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入，首先我们要计算Q与K之间的点乘，然后为了防止其结果过大，会除以一个尺度标度 ，其中为一个query和key向量的维度。再利用Softmax操作将其结果归一化为概率分布，然后再乘以矩阵V就得到权重求和的表示。该操作可以表示为：

注意力的正向计算公式为：

为方便表达，以变量S和P表示计算公式：

注意力的反向计算公式为：

昇腾CANN基于Ascend C编程语言实现了FlashAttention正反向融合算子，其中反向算子计算流程可参考下图所示：

本案例对FlashAttention反向算子进行了性能优化，主要涉及的优化手段包括tiling基本块大小调整，核间负载均衡，CV流水并行，MTE2流水优化以及FixPipe流水优化等，并在Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品 验证平台下收益4倍左右的性能提升。下面以如下两个输入场景为例，介绍整个优化过程。

• 第一个场景的输入维度信息为：B=1，N1=12，N2=12，S1=6144，S2=6144，D=128，并且为casual场景，casual场景即atten_mask的形状为下三角。

• 第二个场景的输入维度信息为：B=24，N1=5，N2=5，S1=9216，S2=9216，D=64，不带atten_mask和drop_mask输入。

tiling基本块调整

根据以往优化的经验，循环间可能存在一些不必要的头开销，循环越多性能可能越差；满足UB最大空间限制的情况下，UB切分的基本块越大，循环越少，算子中通过InitBuffer接口分配UB buffer大小。

pipe->InitBuffer(ubBuffer, 120 * 1024);   
pipe->InitBuffer(tmpBuffer, 30 * 1024);   
pipe->InitBuffer(vecClc3, 8 * 1024);

如上代码所示，InitBuffer接口的第二个参数表示buffer占用的大小，所有buffer大小的和即为占用的总空间。这里120 * 1024 + 30 * 1024 + 8 * 1024 = 158KB < UB Size，没有充分利用UB空间。

接下来试图通过调整tiling基本块进行性能优化，在满足UB空间大小够用的情况下，tiling基本块切分的越大越好。下图为优化前按照(64, 128)切分计算，总共需要循环计算32次：

考虑到UB空间没有用满，基本块调整到(128, 128)，如下图优化后只需循环计算16次，切分后算子性能提升一倍：

CV流水并行

从流水图可以看到，可以看出两侧的流水都存在大段的空隙（图中绿色为vector部分流水，橙色为cube侧流水），CV之间流水很大程度上未并行，需要考虑CV流水优化。

由于FAG算子中cube计算比vector计算快且存在依赖性，同时为了减少CV之间的通信次数，通过缓存机制实现让matmul提前计算多块，这里的缓存机制指的是将mm一次性计算多个基本块缓存到GM上。如下代码中，SetTail设置的SingleM和SingleN大小为BaseM，BaseN的倍数，即matmul一次发起多个基本块的计算，实现matmul结果的缓存，vector侧分多次取matmul的结果。

mm3.SetTail(s2CvExtend, -1, preS1Extend);   
mm3.SetTensorA(mulWorkSpaceGm[pingpongIdx * coreNum * cubeBaseMN + cBlockIdx * cubeBaseMN], true);  
mm3.SetTensorB(queryGm[mm2aTensorOffsetCv]);   
mm3.template IterateAll<false>(dkWorkSpaceGm[bTensorOffsetCv], true);

下图是实现mm1、mm2和mm3缓存的流水图，绿色的vector流水与橙色的cube流水均变得更密集，并行度提高，cv的间隔减小，提升了算子性能：

基于缓存mm1/mm2/mm3的优化后，在本轮Vector等Cube流水的间隔，插入下一轮循环的Vector计算，这样使Vector流水与Cube流水之间的并行度更高，反映到流水图中为Vector计算更密集：

相关优化点实现伪代码如下所示：

mm1计算; 
dropout(); 
Sub(); 
dropout(); // 下一轮循环的Vector计算 
Sub();  // 下一轮循环的Vector计算 
mm2计算; 
Softmax(); 
AttenMask(); 
...

核间负载均衡

对于上述场景一，casual场景下可能存在核间分布不均匀的情况，如下图经过atten mask掩码后，红色部分是算子需要计算的部分，绿色无需计算；如果不按照基本块的个数来分核，按照第一根轴的大小8（行）来分核，假设平均分到9个核上，每个核做ceil(8 / 9) = 1行，则第一个核只需做1个基本块，但是第8个核需要做8个基本块的计算，出现严重的负载不均衡：

因此需要考虑将红色块均匀分到多个核上计算，尽量实现每个核的计算量均匀，负载均衡。优化后，红色块总共36个基本块，均分到每个核上，每个核的计算量为4块，性能提升一倍。

FixPipe流水优化

通过对场景一的Profilling数据进行分析可以看到，aic_fixpipe_ratio占比极高，占比高达81%，出现了很严重的bound：

同时，CAModel工具打印发现存在很多异常的128B搬运，经过代码排查，发现workspace地址未512B对齐。代码实现中使用SetGlobalBuffer接口设置workspace的起始地址，如果起始地址不是按照512B对齐，搬运效率会很低，可以强制地址512B对齐来避免这个情况，下面代码中ADDR_ALIGN_SIZE即为512：

// init workspace address   
syncGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ int32_t*)workspace);   
uint64_t workspaceOffsets = SYNC_GLOBAL_WORKSPACE_SIZE;   
dqWorkSpaceGm.SetGlobalBuffer((__gm__ float*)workspace + workspaceOffsets / sizeof(T2));   
workspaceOffsets = (workspaceOffsets + qPostBlockTotal * sizeof(float) + ADDR_ALIGN_SIZE) / ADDR_ALIGN_SIZE * ADDR_ALIGN_SIZE;  dkWorkSpaceGm.SetGlobalBuffer((__gm__ float*)workspace + workspaceOffsets / sizeof(T2));   
workspaceOffsets = (workspaceOffsets + kvPostBlockTotal * sizeof(float) + ADDR_ALIGN_SIZE) / ADDR_ALIGN_SIZE * ADDR_ALIGN_SIZE;  dvWorkSpaceGm.SetGlobalBuffer((__gm__ float*)workspace + workspaceOffsets / sizeof(T2));   
workspaceOffsets = (workspaceOffsets + kvPostBlockTotal * sizeof(float) + ADDR_ALIGN_SIZE) / ADDR_ALIGN_SIZE * ADDR_ALIGN_SIZE;  
// matmul1 and matmul2 workspace size   
matmulWorkspaceSize = cubeBaseMN * sizeof(float);  
mm1WorkspaceGm.SetGlobalBuffer((__gm__ T2*)(workspace + workspaceOffsets + cBlockIdx * matmulWorkspaceSize));  mm2WorkspaceGm.SetGlobalBuffer((__gm__ T2*)(workspace + workspaceOffsets + coreNum * matmulWorkspaceSize + cBlockIdx * matmulWorkspaceSize));   // drop workspace offset   
workspaceOffsets = (workspaceOffsets + coreNum * cubeBaseMN * sizeof(float) * INPUT_NUMS + ADDR_ALIGN_SIZE) / ADDR_ALIGN_SIZE * ADDR_ALIGN_SIZE;   
dropWorkSpaceGm.SetGlobalBuffer((__gm__ T1*)workspace + workspaceOffsets / sizeof(T1));    
// mul workspace offset   
workspaceOffsets = (workspaceOffsets + coreNum * cubeBaseMN * sizeof(half) * 2 + ADDR_ALIGN_SIZE) / ADDR_ALIGN_SIZE * ADDR_ALIGN_SIZE;   
mulWorkSpaceGm.SetGlobalBuffer((__gm__ T1*)workspace + workspaceOffsets / sizeof(T1));

修改代码，workspace地址经过512B对齐后，fixpipe时间减半：

MTE2流水优化

从场景二采集的profiling和打点图来看，mte2_ratio占比高，cube MTE2出现了明显bound，且部分MTE2搬运时间异常。

将输入数据排布格式从BSH更改为BNSD后，数据搬运连续，不需要跳地址读取数据，搬运效率提升一倍，部分异常搬运时长降低了一半。

优化方案性能收益

• 调整tiling基本块：理论评估vector切块越大，计算和搬运循环次数越少，同时能够充分利用搬运带宽和vector算力。基本块大小从(64, 128)增大到(128, 128)后，性能提升一倍，实测与理论分析一致。
• CV流水并行：CV流水掩盖的时间即为提升的性能，符合预期的收益。
• 核间负载均衡：优化前负载最多的核的计算量减少的倍数，即为预期提升的性能；案例中优化前负载最多的核的计算量大小为8块，优化后为4块，实际性能提升一倍，符合预期的收益。
• FixPipe优化：从Profiling数据看出FixPipe占比8，优化后占比0.55，实测算子性能提升45%，与理论分析一致。
• MTE2优化：从Profiling数据看出MTE2占比52，优化后占比减少一半，实测算子性能提升30%，与理论分析一致。

开发者在对基于Ascend C开发的融合算子进行性能优化时，可参考此案例中的优化思路。

更多学习资源

了解更多Ascend C算子性能优化手段和实践案例，请访问：https://www.hiascend.com/ascend-c