前言ATBAscend Transformer Boost是 CANN 的 Transformer 加速库专门用于加速大语言模型的推理过程本文介绍如何使用 ATB 进行推理加速背景 - 为什么需要Transformer加速大语言模型LLM的推理是一个计算密集型任务在 NPU 上进行 LLM 推理时ATB 可以提供显著的加速效果ATB 核心能力能力一KV Cache 管理传统的 LLM 推理会将所有的 KV 向量存储在显存中占用大量显存ATB 提供了高效的 KV Cache 管理机制importATB# 初始化模型modelATB.LLMModel(model_namellama-7b)# 配置 KV Cachecache_configATB.CacheConfig(max_cache_length4096,cache_strategypaged,block_size16,)model.set_cache_config(cache_config)能力二算子融合ATB 提供了大量的融合算子常见融合模式QKV 融合QueryKeyValue 融合为一个算子RoPE 融合旋转位置编码融合FFN 融合前馈网络融合能力三Flash AttentionFlash Attention 是 Transformer 的高效注意力实现classFlashAttentionModel(ATB.LLMModel):def__init__(self):super().__init__()self.set_attention(attention_typeflash,flash_flash_level2,)性能表现ATB 在不同模型上的性能表现测试环境硬件Ascend 9108核模型LLaMA-7B配置吞吐量tokens/s加速比基线1,2501.0xATB优化3,8703.1x快速上手Step 1: 环境准备pipinstallascend-transformer-boost pipinstalltorch-npuStep 2: 模型加载importATBimporttorch modelATB.LLMModel.load(model_path/path/to/llama-7b,model_typellama,dtypetorch.float16,)modelmodel.npu()Step 3: 推理importtokenizer promptExplain quantum physics.input_idstokenizer.encode(prompt)input_tensortorch.tensor(input_ids).npu()output_idsmodel.generate(input_tensor,max_new_tokens200,temperature0.7,)output_texttokenizer.decode(output_ids.cpu())print(output_text)高级特性动态 BatchATB 支持动态 Batchmodel.enable_dynamic_batch(max_batch_size32,max_queue_size100,timeout_ms100,)Pd 分离配置对于长序列推理可以将 Prefilling 和 Decoding 分离model.enable_pd_separation(prefilling_devices[0,1,2,3],decoding_devices[4,5,6,7],)总结ATB (Ascend Transformer Boost) 是 CANN (Compute Architecture for Neural Networks) 生态中专门为大语言模型 (LLM) 推理设计的核心加速库。它通过一系列底层优化技术显著提升了 Transformer 模型在昇腾 NPU 上的推理性能与效率。其提供的核心能力主要包括高效的 KV Cache 管理针对自回归生成过程中 KV (Key-Value) 缓存占用显存过大的问题ATB 实现了智能的 KV Cache 管理机制。它支持分页缓存Paged Cache等策略能够动态分配和复用显存块有效减少内存碎片在支持超长上下文如 128K tokens的同时将显存占用降低 30%-50%从而允许部署更大规模的模型或服务更多并发请求。深度算子融合ATB 将模型中多个连续的小算子Kernel融合为单个大算子执行。这大幅减少了 NPU 上 Kernel 启动和内存访问的开销。典型的融合模式包括QKV 融合将自注意力层中的 Query、Key、Value 投影计算合并。RoPE 融合将旋转位置编码 (Rotary Position Embedding) 的计算嵌入到注意力计算中避免单独的数据搬运。FFN 融合将前馈网络 (Feed-Forward Network) 中的多个线性层与激活函数进行融合。算子融合不仅提升了计算效率也降低了整体延迟。优化的 Flash Attention 实现ATB 集成了针对 NPU 硬件特性深度优化的 Flash Attention 算法。该实现通过平铺Tiling技术和智能的片上内存SRAM使用避免了在注意力计算过程中将庞大的中间注意力矩阵写回至 HBM高带宽内存从而将注意力计算的速度提升数倍并进一步降低了内存带宽压力。这对于处理长序列输入至关重要。其他关键能力此外ATB 还提供了动态批处理Dynamic Batching以提升吞吐量Prefilling-Decoding 分离以优化长序列推理的资源利用率以及对混合精度推理如 FP16/BF16和连续批处理Continuous Batching的原生支持。这些能力共同构成了 ATB 作为大模型推理加速核心库的技术基石使其能够帮助开发者在昇腾硬件上实现高效、低延迟、高吞吐的 LLM 服务部署。更多技术细节https://atomgit.com/cann/ascend-transformer-boost