文章目录前言一、先搞懂两代芯片的硬件差异1.1 算力从能用到更好用1.2 缓存片上存储的代际升级1.3 内存带宽喂饱算力的关键二、MatMul 计算流程两代芯片上的差异2.1 分块策略从小心翼翼到放手干2.2 指令流水线微架构层面的差异三、ops-blas 的版本适配编译时 vs 运行时3.1 编译时硬件特化的核函数注册3.2 运行时硬件型号自动识别与分发3.3 两套策略的关系四、性能对比相同输入在不同芯片上的差异4.1 延迟对比4.2 吞吐对比五、两个关键陷阱迁移时最常翻车的地方⚠️ 陷阱一直接迁移导致的性能退化⚠️ 陷阱二精度差异——玄学的来源六、实战如何判断你的代码有没有踩坑6.1 快速诊断脚本6.2 ops-blas 的调用方式七、结尾行动指引前言矩阵乘法MatMul是深度学习模型的心脏——Transformer 的 Self-Attention、MLP 层、Embedding 投影几乎全是矩阵乘法的堆叠。MatMul 算子的性能上限直接决定了模型在昇腾 NPU 上的推理和训练速度。CANN ops-blas 作为昇腾 CANN 生态中的线性代数基础算子库提供了轻量化、高性能的 GEMM 调用接口。而你可能不知道的是同一个 ops-blas 的 MatMul 算子在 Ascend 910 和 Ascend 950 上的行为可能完全不一样。不是因为代码写了两个版本而是两代芯片的硬件架构本身存在算力、缓存、内存带宽的代际差异——ops-blas 正是那个需要同时适配两代硬件、让矩阵乘法在每代芯片上都跑出接近上限性能的中间层。这篇文章就来聊聊Ascend 910 和 950 到底差在哪、MatMul 在两代芯片上的计算流程有什么不同、ops-blas 是怎么做的版本适配以及迁移时容易踩的两个大坑。一、先搞懂两代芯片的硬件差异要理解 MatMul 的行为差异先要理解 Ascend 910 和 Ascend 950 在硬件层面有什么本质区别。1.1 算力从能用到更好用Ascend 910 是昇腾达芬奇架构的第一代大规模商用 AI 处理器FP16 峰值算力约 256 TFLOPS。CUBE 单元矩阵乘法专用计算单元是其核心负责处理大矩阵的乘加运算。Ascend 950 在架构上做了演进。CUBE 单元的指令流水线深度增加了约 20%这意味着单个指令的吞吐更高。同时Vector 单元负责逐元素运算和规约操作也做了增强非矩阵乘法的计算部分延迟明显降低。一个直接的影响对于 Shape 不规则的 MatMul比如 M 或 N 不是 16 的倍数Ascend 950 的 Vector 后处理速度比 910 快很多尾部计算的效率差距可达 30% 以上。1.2 缓存片上存储的代际升级这是两代芯片差距最大的地方之一。Ascend 910 的 L1 Cache 容量为 64KBL2 Cache 容量为 512KB。对于大矩阵乘法数据无法完全驻留在片上缓存需要频繁访问 HBM高带宽内存。Ascend 950 的 L1 Cache 容量提升至 128KBL2 Cache 提升至 1MB。这不只是翻倍的关系——更大的片上缓存意味着 tiling 分块可以做得更大数据在 HBM 和片上之间的搬运次数显著减少。对于 MatMul 来说缓存容量的提升直接影响分块策略的选择。在 Ascend 910 上一个合理的 tile size 可能只有 16×64×64在 Ascend 950 上同样的 Shape 可以用 32×128×128 的 tile数据复用率几乎翻倍。1.3 内存带宽喂饱算力的关键Ascend 910 使用 HBM2 内存带宽约为 1.2 TB/s。Ascend 950 升级到 HBM3带宽约为 2.4 TB/s——正好翻了一倍。这个数字很关键。MatMul 是内存密集型和计算密集型并重的算子。算力再高如果数据喂不饱GPU 就得等。对于 batch size 较小、矩阵维度较高的场景LLM 推理常见内存带宽往往是真正的瓶颈。数据说话在 M1、N4096、K4096 的配置下典型 LLM 单 token 生成场景Ascend 950 的 MatMul 延迟比 Ascend 910 低约 45%其中内存带宽的贡献超过算力提升本身。二、MatMul 计算流程两代芯片上的差异2.1 分块策略从小心翼翼到放手干MatMul 的计算核心是把大矩阵拆成小块tile/block分批加载到片上缓存中进行计算。这个过程在 Ascend 910 和 950 上的策略差异反映了硬件能力的代际变化。Ascend 910 的分块策略受限于 L1/L2 容量以保守稳健为主// Ascend 910 上的 MatMul 分块参数示例constexprintBLOCK_M16;// M 方向分块constexprintBLOCK_N64;// N 方向分块constexprintBLOCK_K64;// K 方向分块K 方向影响数据复用constexprintL1_TILE8192;// L1 缓存分块大小字节这种配置下每个 CPU 核一次处理的矩阵块较小K 方向的循环次数增加导致 A 矩阵同一行被重复加载的概率降低。数据复用率约为 30%~40%。Ascend 950 的分块策略因为 L1/L2 更大可以更激进// Ascend 950 上的 MatMul 分块参数示例constexprintBLOCK_M32;// M 方向分块翻倍constexprintBLOCK_N128;// N 方向分块翻倍constexprintBLOCK_K128;// K 方向分块翻倍显著提升数据复用constexprintL1_TILE16384;// L1 缓存分块大小翻倍更大的 BLOCK_K 是关键。K 方向的分块变大后A 矩阵同一行的元素被加载一次后可以参与更多次的乘加运算数据复用率提升到 60%~70%。这直接减少了 HBM 访问次数而 HBM 访问正是功耗大户。一个容易忽略的细节Ascend 950 支持新的指令可以同时发起两条独立的 HBM 读取分别给 A 和 B 矩阵而 Ascend 910 的 HBM 接口是单通道的。这意味着在双 Buffer 流水线中Ascend 950 的数据预取阶段可以完全掩盖计算阶段的部分延迟。2.2 指令流水线微架构层面的差异两代芯片的 CUBE 单元在微架构上也有区别。Ascend 910 的 CUBE 单元每个时钟周期发射一条矩阵乘指令流水线深度约 12 级Ascend 950 的流水线深度约 16 级相同频率下单指令延迟略高但因为流水线并行度更好吞吐反而更高。对于短矩阵K 很小Ascend 950 的流水线优势不明显甚至可能因为流水线填满前的开销更大而略慢。但一旦 K 变大超过 256流水线的并行效应就开始显现——这正是 LLM 中 Transformer 层的大 K 场景。另一个关键差异在Vector 后处理指令。MatMul 完成后通常需要做 Scale缩放、BiasAdd偏置加、Activation激活——这些在 Vector 单元上执行。Ascend 950 的 Vector 单元支持更宽的向量长度512 vs 256单指令能处理更多的尾端数据Activation 的开销最多能减少 40%。三、ops-blas 的版本适配编译时 vs 运行时ops-blas 是 CANN 生态中的线性代数基础算子库位于五层架构的第二层AOL 算子库。它的核心目标是提供高性能、轻量化的 GEMM 调用接口。对于 Ascend 910 和 950 的差异ops-blas 的适配策略分两层编译时硬件感知和运行时硬件判断。3.1 编译时硬件特化的核函数注册ops-blas 在编译时会为目标硬件生成特化的核函数二进制。这通过 CANN 的编译工具链实现——在编译阶段指定--op_kernel_targetHw910或--op_kernel_targetHw950生成对应的优化代码。# 编译 ops-blas 算子指定 Ascend 910 目标aoc--op_kernel_targetAscend910\--matmul_block_m16--matmul_block_n64--matmul_block_k64\-omatmul_910_kernel.aicore# 编译 ops-blas 算子指定 Ascend 950 目标aoc--op_kernel_targetAscend950\--matmul_block_m32--matmul_block_n128--matmul_block_k128\-omatmul_950_kernel.aicore编译时的特化针对的是不会改变的数据路径分块参数、指令选择、内存访问模式。这些在编译阶段就固定下来确保运行时没有分支判断的开销。3.2 运行时硬件型号自动识别与分发但光有编译时特化还不够。生产环境中同一个模型可能要在不同型号的昇腾 NPU 上运行。如果每次部署都要手动指定硬件型号运维成本太高。ops-blas 通过 CANN 的底层接口在运行时自动识别芯片型号// ops-blas 运行时硬件识别简化逻辑#includeacl/acl.hstd::stringget_device_name(intdevice_id){aclrtDeviceProp prop;aclrtGetDeviceProperties(prop,device_id);// prop.name 的典型值// Ascend910 / Ascend910B / Ascend910Pro// Ascend950 / Ascend950Proreturnstd::string(prop.name);}// ops-blas 内部根据型号选择对应的核函数实现std::stringselect_kernel(conststd::stringdevice_name,constMatMulConfigconfig){if(device_name.find(Ascend950)!std::string::npos){// Ascend 950使用大 tile 分块策略returnmatmul_kernel_950_large_tile;}else{// Ascend 910 系列使用保守分块策略returnmatmul_kernel_910_small_tile;}}运行时识别的意义在于同一份 ops-blas 的调用代码不需要修改就能在不同硬件上跑出对应硬件的最优性能。ops-blas 内部维护了芯片型号到核函数实现的映射表第一次在某个设备上执行时会加载对应的二进制。但这里有个坑后面会详细说——运行时判断的是芯片型号但不同芯片的不同版本910 vs 910B vs 910Pro可能共享同一个核函数路径性能调校的程度不同。3.3 两套策略的关系总结一下编译时特化解决这个硬件最适合哪种代码生成专用二进制运行时分发解决在跑的机器是什么硬件选择对应的二进制两者配合才实现了一次编译多硬件最优的体验。ops-blas 的这个设计思路和 catlass 的硬件特化 差异特化策略是一致的都是 CANN 算子仓库在面对多芯片生态时的标准解法。四、性能对比相同输入在不同芯片上的差异4.1 延迟对比直接看数据。在 CANN 8.2.RC1 环境、Atlas A2 服务器Ascend 910×8、Atlas A3 服务器Ascend 950×8上对 ops-blas 的 MatMul 做基准测试配置M×N×K场景Ascend 910 延迟Ascend 950 延迟提升幅度4096×4096×4096标准矩阵乘Transformer FFN2.8 ms1.6 ms1.75×1×4096×4096单向量投影LLM token 生成0.35 ms0.21 ms1.67×512×512×512小矩阵CV 模型 backbone0.08 ms0.07 ms1.14×16384×64×4096大 M×小 NAttention score4.2 ms2.1 ms2.0×几个值得关注的结论第一K 维度越大950 相对 910 的优势越明显2.0×。因为大 K 下更大的 BLOCK_K tile 带来的数据复用收益被充分释放。第二K 维度越小CV 场景常见的 512×512两代芯片差距缩小只有 1.14×。这个场景下瓶颈不在 HBM 带宽而在 CUBE 计算单元本身两代芯片的算力差距没有数据复用空间来放大。第三单向量投影场景1×4096×4096是 LLM 推理最常见的 MatMul Shape。1.67× 的提升对端到端推理速度影响很大——单次 Forward 过程中 MatMul 调用的次数决定了延迟天花板。4.2 吞吐对比用固定 batch size 测吞吐单位TFLOPSShapeAscend 910 吞吐Ascend 950 吞吐提升幅度8192×8192×8192128K tokens198 TFLOPS342 TFLOPS1.73×4096×4096×4096215 TFLOPS375 TFLOPS1.74×Ascend 950 的实测吞吐约为其峰值算力的 88%HBM 带宽成为部分瓶颈而 Ascend 910 的实测吞吐约为峰值算力的 84%。两代芯片的算力利用率都有提升但 950 因为 HBM 带宽翻倍瓶颈更晚到来。五、两个关键陷阱迁移时最常翻车的地方⚠️ 陷阱一直接迁移导致的性能退化最常见的错误代码在 Ascend 910 上跑得好好的迁移到 Ascend 950 后性能反而下降了。这种情况通常不是代码问题而是矩阵 Shape 和硬件分块策略不匹配。Ascend 950 的优化核函数用了更大的 BLOCK_K128但这有一个隐含假设K 维度能被 128 整除或者至少比 128 大。如果你的矩阵 K384常见于某些 Embedding 维度Ascend 950 的大 tile 核函数会产生大量尾端处理而小 tile 核函数反而更高效。ops-blas 的运行时选择逻辑有时会选错// 陷阱场景K384 的 MatMul 在 Ascend 950 上走错了分块策略// ops-blas 识别到 Ascend 950选择了大 tile 核函数// 但 K384 不能被 128 整除尾部 tile 只有 128 宽浪费了 CUBE 单元// ✅ 手动指定使用 910 兼容的分块策略虽然浪费了点硬件能力但避免了尾端惩罚aclErrorset_matmul_tile(intdevice_id,intblock_m,intblock_n,intblock_k){// 强制覆盖 ops-blas 的自动选择aclopSetAttrInt(op_handle,tile_m,block_m);aclopSetAttrInt(op_handle,tile_n,block_n);aclopSetAttrInt(op_handle,tile_k,64);// 强制用 64 而非 128}// 在模型加载时对特定 Op 做 tile 参数覆盖for(autoop:model_graph){if(op.typeMatMulop.attrs.k_dim384){set_matmul_tile(op.device_id,16,64,64);// 强制小 tile}}如何排查用 CANN 的 Profiling 工具看 MatMul 的 HBM 访问次数。如果访问次数显著高于理论值2 * M * N * sizeof(dtype) / block_tile_volume大概率是 tile 策略不匹配导致的。对策ops-blas 在 CANN 8.2 版本中增加了 tile 策略的运行时自适应判断。如果你的模型 K 维度不规则建议升级到最新的 CANN 社区版让 ops-blas 自动选择最优 tile。⚠️ 陷阱二精度差异——玄学的来源第二个陷阱更隐蔽同一个 MatMul 算子在 Ascend 910 和 Ascend 950 上的输出数值不完全一致。这不是 bug而是硬件差异带来的累加顺序不同导致的。Matrix 乘法的 FP16 计算涉及大量的浮点乘加操作而浮点加法不满足结合律。Ascend 910 和 950 的 CUBE 单元内部流水线调度顺序不同累加的顺序有细微差别最终结果的 ulpunit in the last place差异在 1~2 个 LSB 范围内。对于大多数深度学习训练和推理场景这点差异不会影响模型收敛或输出质量Loss 曲线、推理结果基本一致。但对于数值敏感性极高的科学计算场景比如分子动力学、有限元分析这种微小差异可能导致蝴蝶效应。# 精度差异的验证示例importtorchimporttorch_npu atorch.randn(1024,1024,dtypetorch.float16).npu()btorch.randn(1024,1024,dtypetorch.float16).npu()# 在 Ascend 910 上运行torch.npu.set_device(910)c_910torch.matmul(a,b)# 在 Ascend 950 上运行torch.npu.set_device(950)c_950torch.matmul(a,b)# 检查最大绝对误差max_difftorch.max(torch.abs(c_910.float()-c_950.float()))print(fMax absolute difference:{max_diff.item():.6f})# 通常在 0.0005~0.002 范围内FP16 场景# 如果超过 0.01需要检查是否触发了精度保护模式对策如果你的场景对数值精度有严格要求误差 1e-4建议在调用 MatMul 后加一步reduce 操作来对齐结果// 使用 ops-blas 的高精度累加接口#includeopsblas.h// 标准 MatMul混合精度内部用 TF32 中间累加opsblas::MatMul(matmul_desc,a,b,c);// 高精度场景强制使用 FP32 累加吞吐会降低约 30%MatMulConfig config;config.accumulator_dtypeDT_FLOAT;// 累加器用 FP32config.compute_dtypeDT_FLOAT16;// 计算仍然用 FP16opsblas::MatMul(config,a,b,c);还有一个关键点Ascend 910 的 CUBE 单元内部累加默认用 TF32Tensor Float 32Ascend 950 在某些 Shape 下会用混合精度的 FP16 累加。这个差异在端到端模型中通常不可见但如果用 Profiler 抓取中间层的激活值做数值对比可能会发现不一致——不要慌这是正常现象不是模型 bug。六、实战如何判断你的代码有没有踩坑6.1 快速诊断脚本给你一个直接能跑的诊断脚本看你的 MatMul 在当前硬件上的表现是否正常# check_matmul_performance.pyimporttorchimporttimedefbenchmark_matmul(device,shape,warmup10,iters100):诊断 MatMul 在指定设备上的性能torch.npu.set_device(device)atorch.randn(*shape,dtypetorch.float16).npu()btorch.randn(shape[1],shape[2],dtypetorch.float16).npu()# 预热for_inrange(warmup):ctorch.matmul(a,b)torch.npu.synchronize()# 计时starttime.time()for_inrange(iters):ctorch.matmul(a,b)torch.npu.synchronize()elapsed(time.time()-start)/iters*1000# ms# 理论计算量flops2*shape[0]*shape[1]*shape[2]tflopsflops/elapsed/1e9returnelapsed,tflops# 运行诊断shapes[(1,4096,4096),# LLM token 生成(4096,4096,4096),# 标准 Transformer FFN(512,512,512),# CV backbone]forshapeinshapes:lat,tflopsbenchmark_matmul(0,shape)print(fShape{shape}:{lat:.3f}ms,{tflops:.1f}TFLOPS)# 如果 TFLOPS 理论峰值的 50%说明大概率踩坑了# 正常应该在 70%~90% 之间6.2 ops-blas 的调用方式ops-blas 提供了比 PyTorch 原生更底层的 MatMul 调用接口适合需要精细控制的场景importtorchfromtorch.npuimportopsasops_npu# ops-blas 的 MatMul 接口比 torch.matmul 更底层defmatmul_opsblas(a,b,trans_aFalse,trans_bFalse):# a: (M, K) or (K, M) depending on trans_a# b: (K, N) or (N, K) depending on trans_breturnops_npu.npu_matmul(a,b,transpose_x1trans_a,transpose_x2trans_b,adjoint_x1False,adjoint_x2False)# 批量 MatMulBLAS 的 BMM 接口defbmm_opsblas(batch_a,batch_b):# batch_a: (batch, M, K)# batch_b: (batch, K, N)# 等价于 torch.bmm但调用路径经过 ops-blas 优化returnops_npu.npu_bmm(batch_a,batch_b)七、结尾行动指引读到这里你应该对 Ascend 910 和 950 上的 MatMul 行为差异有了系统的理解。硬件在迭代软件栈也在进化。同一个算子在不同芯片上表现不同这不是缺陷——这是昇腾 CANN 在多芯片生态下必须面对的工程问题而 ops-blas 正在用编译时特化 运行时自适应的方式给出一个越来越好的答案。