乔秀娟1. 项目概述
在大语言模型（LLM）推理过程中，矩阵乘法（MatMul）算子是计算量最大的核心操作。以GPT-3为例，生成单个Token需要进行约350万亿次浮点运算，其中90%以上都是矩阵乘法运算。CANN ops-nn仓库中的MatMul算子针对昇腾NPU进行了深度优化，支持FP16、INT8、INT4等多种精度，是大语言模型推理加速的关键基础组件。
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2. 核心需求解析
2.1 大语言模型的计算特点
Transformer架构中大语言模型的计算主要由以下几类矩阵乘法组成：
- QKV投影层：将输入向量投影到查询、键、值空间
- 注意力得分计算：查询与键的矩阵乘法
- 注意力输出计算：注意力权重与值的矩阵乘法
- FFN层：前馈神经网络中的矩阵乘法
2.2 推理阶段的特殊需求
大语言模型推理分为Prefill和Decode两个阶段：
- Prefill阶段：处理所有输入Token，计算量大但可并行
- Decode阶段：逐个生成Token，计算量小但访存密集
3. 技术实现细节
3.1 分形存储格式（Fractal Format）
ops-nn采用NZ分形格式存储矩阵，与NPU Cube计算单元完美匹配：
code复制标准格式：[M, K]行优先
NZ格式：[K1, M1, M0, K0] 16×16分块
这种格式使得7B模型的FFN层权重矩阵计算时Cube利用率提升40%以上。
3.2 量化矩阵乘法
支持INT8/INT4量化计算，显著降低内存占用：
code复制FP16权重：14GB (7B模型)
INT8量化：7GB
INT4量化：3.5GB
量化实现采用逐层量化方案，包含：
- 权重量化
- 激活值量化
- 反量化输出
4. 性能优化技术
4.1 KV Cache优化
针对Decode阶段的Attention计算：
cpp复制// KV Cache矩阵乘法示例
aclnnBatchMatMul(workspace, workspaceSize,
query, // [1, H, D]
keyCache, // [S, H, D]
attnScores,