Gemma-4 模型优化报告【免费下载链接】cann-recipes-infer本项目针对LLM与多模态模型推理业务中的典型模型、加速算法提供基于CANN平台的优化样例项目地址: https://gitcode.com/cann/cann-recipes-infer生成时间2026-05-21 优化执行者agent1. 概述Gemma-4 是 Google 于 2026 年开源的多模态稀疏 MoE 大语言模型本样例仅适配 Language MoE Decoder 路径针对昇腾 NPU 完成并行切分、KVCache、算子融合与图模式四个方向的优化适配最终在 Atlas A3 八卡部署下达到稳态 Decode 单步约 10 ms、Prefill 约 76 ms 的性能水平。HuggingFace: https://huggingface.co/google/gemma-4-26B-A4B架构: MoE128 experts top-8sliding/full 双模式 GQA Attention总参数量: 26.5B活跃 ~3.8B/token硬件平台: Atlas A2 / Atlas A3部署规模: 8 卡single-node量化模式: BF162. 模型结构本样例覆盖的是 Gemma-4 的语言解码器部分视觉编码器不在改造范围。语言解码器最显著的两个结构特征是双模式 Attention 和Dense MLP 与 MoE 并行输出相加的层结构这两点共同决定了 KVCache 与算子融合阶段的处理思路。Token Embedding (vocab262144, 与 LM Head 共享权重) └─ Decoder Block × 30 ├─ Attention双模式按层类型路由 │ ├─ Sliding (25 层): GQA, head_dim256, sliding_window1024 │ └─ Full (5 层): GQA, head_dim512, K 与 V 共享投影 ├─ Dense MLP: gateupdown, intermediate2112, GELU ├─ MoE: 128 experts, top-8, intermediate704, GEGLU │ 每层同时含 Dense MLP 与 MoE并行计算后相加而非逐层交替 └─ 7 × RMSNorm layer_scalar └─ LM Head (与 Embedding tied)关键特殊点双模式 Attention 导致 KV cache 维度异构sliding 层与 full 层各自独立管理 block poolFull 层每 6 层出现一次分布在固定位置。Full 层启用attention_k_eq_vKey 与 Value 共用同一份投影整段省去独立 v_proj 计算与存储。QK RMSNorm 已对 Q/K 归一化Flash Attention 调用直接使用softmax_scale1.0无需额外 1/√d 缩放。大词表 262144Embedding 与 LM Head tied weights并行切分时统一沿 vocab 维度切。3. 性能基线基线在 Atlas A2 八卡 eager 模式下采集作为后续并行切分、KVCache、算子融合、图模式四个方向逐项叠加的对比基准。指标值测试条件Prefill 耗时 (ms)312.51BS8, input_len256, BF16Decode 单步耗时 (ms)98.47BS8, BF16基线 yamlconfig/gemma4_rank_8_8ep_decode.yamlexe_modeeager。基线建立后Decode 单步时延 98 ms 为主要待优化对象。3.1 精度基线测试输入仓内dataset/default_prompt.json内置 prompt关于 Transformer Attention 公式的简短问答输入长度截断至 256 tokensBS8。基线输出首条请求生成 32 tokensAn attention function can be described as a query, keys, values, and an output, where the query, keys, values, and output are all vectors.后续优化阶段的精度验证以该 token 序列为对照要求字节级一致。4. 并行切分本样例在八卡部署下采用MoE 走专家并行、Embedding 与 LM Head 沿词表切分、Attention 与 Dense MLP 保持单卡的混合并行策略目的是在显存允许范围内最大化 Decode 吞吐并避免引入冗余通信。部署拓扑config/gemma4_rank_8_8ep_decode.yaml模块切分通信形式Attention单卡沿 batch 做数据并行 DP无Dense MLP单卡无MoE专家并行EP128 专家切到 8 卡每卡承载 16 路由专家dispatch_v2 / combine_v2decode或 AllToAll 两轮prefillEmbedding沿词表维度切到 8 卡取 Embedding 时按 token 落点选择LM Head沿词表维度切到 8 卡AllGather 汇总 logits技术依据Attention 采用数据并行Full 层 KV head 数为 2张量并行TP切分上限受限且本样例规模下 Decode 吞吐受 batch 主导DP 模式无需引入额外通信。Dense MLP 保持单卡intermediate 维度仅为 2112再做 TP 切分后矩阵 cube 利用率反而下降。MoE 采用专家并行128 专家可均匀分给 8 卡每卡 16 个专家是该规模下显存与通信平衡的最优配置。Embedding 与 LM Head 沿词表切分词表规模 262144 较大TP 切分后单卡显存可控LM Head 出 logits 时通过 AllGather 汇总。该改造保持精度不变相对基线时延几乎无变化Prefill 313 ms / Decode 97 ms主要意义在于打开后续 Paged Attention、Flash Attention 等优化所依赖的多卡部署形态。5. KVCache 与 Attention本样例 KV Cache 接入推理框架的 Paged Attention 管理并按层类型选择 Flash Attention 的 layout目的是在双模式 Attention 结构下统一显存管理、消除 Decode 单步主要的访存与计算开销。5.1 KVCache 管理KV Cache 采用 Paged Attention 方案由框架统一负责块的分配与回收。sliding 与 full 是两类不同的 attention缓存长度语义不同框架按 attention 类型分别管理两套 block poolsliding 层按 sliding_window 长度约束 quotafull 层按全长度 quota两类 head_dim 也不同故每 token 缓存尺寸不同head_dim 对 Flash Attention layout 选择的影响见 §5.2。每个 Attention 模块通过cache_entries声明所需缓存条目Gemma4ForCausalLM.get_cache_info()统一暴露给框架供初始化。参数值说明KV 模式Paged Attention双 attn_type 分别管理 block poolblock_size128框架默认分页粒度sliding 层 head_dim256缓存长度按 sliding_window1024 约束full 层 head_dim512K 与 V 共享投影attention_k_eq_v5.2 Flash Attention 算子选型Flash Attention 选用 v2 算子npu_fused_infer_attention_score_v2Prefill 与 Decode 通过同一接口完成。算子在两类层上的 layout 选择不同sliding 层走 TNDpacked 一维full 层因头维度更大、暂不在当前 TND 非 MLA 白名单覆盖范围内过渡形态保留 BNSD。Prefill 路径在 eager 模式调用 torch 算子入口Decode 路径在 GE 图模式下走 torchair 入口两条路径共用同名算子但分别走各自的图编译后端。项Sliding 层Full 层input_layoutTNDBNSDsparse_mode4band前向窗口受 sliding_window 约束Prefill: 3全因果 / Decode: 0KV cache 物理视图扁平到(blocknum, blocksize, num_kv * head_dim)转置到(blocknum, num_kv, blocksize, head_dim)该改造保持精度不变相对算子融合阶段 Decode 单步从 92 ms 降到约 11 ms是整段优化收益最大的一步主要源自 Paged Attention 取代连续缓存后访存模式更紧凑以及 Flash Attention 整图替代手写 attention。若 §9 #1 算子约束后续支持full 层可统一走 TND 路径去掉中间 transpose。5.3 MoE Decode 通信适配MoE Decode 路径使用 MC2dispatch_v2 / combine_v2算子完成跨卡路由通信每个 expert 的 token 在 owning rank 单点累加bf16 reduction 顺序与单卡基线一致Prefill 路径使用 double routing双重路由覆盖变长输入下的 dispatch 需求。6. 算子融合本样例除 §5 引入的 Flash Attention 与 MoE 通信类算子外进一步替换 Norm、RoPE、MoE 路由与 KV Cache 写入等子链路上的标准 PyTorch 实现统一走 torch_npu 提供的融合算子。模块实现来源触发位置Residual RMSNormnpu_add_rms_norm算子融合每层 Attention 与 MLP 前后的残差归一化Sliding RoPEnpu_rotary_mulhalf 模式算子融合sliding 层 Q/KFull partial RoPEnpu_apply_rotary_pos_emb包装 slice/cat算子融合full 层 Q/K 前 rotary_dim128 段MoE Routernpu_moe_gating_top_k_softmax算子融合MoE 路由打分与 top-kMoE 分发 (Decode)npu_moe_distribute_dispatch_v2npu_moe_distribute_combine_v2KVCache 与 AttentionMoE 跨卡通信MoE 分发 (Prefill)double routing 双重路由_dispatch_double_routingKVCache 与 AttentionMoE 跨卡通信Cache 写入npu_scatter_nd_update_KVCache 与 Attention每层 K/V 写入 paged 缓存sliding 层的融合 RoPE 调用存在一处过渡形态sliding 路径在 forward 入口是三维 packed 张量而npu_rotary_mul在图模式下要求四维输入因此调用前先零拷贝视图升到四维、调用后还原为三维。若npu_apply_rotary_pos_emb后续支持 head_dim256详见 §9 #2可去掉该视图绕行。该改造保持精度不变相对并行切分阶段 Decode 单步从 97 ms 降到 92 ms单独贡献约 5% 加速与 §5 的 Paged Attention 叠加后Decode 单步降至约 11 ms。7. 图模式本样例支持 GE 图模式与 npugraph_ex 两种后端覆盖 Decode 阶段Prefill 保持 eager避免变长输入导致的图重编译。两种后端通过 yamlmodel_config.exe_mode切换modeling 代码共用。7.1 npugraph_ex项配置后端torch.compilebackendnpugraph_exdynamicTrue覆盖范围Decode 整图Prefill 保持 eagerFlash AttentionDecode 走torch.ops.npu.npu_fused_infer_attention_score_v2actual_seq_lengths_kv走 List[int] 路径避开 dynamo 拦截aten._local_scalar_dense平台Prefill (ms)Decode 单步 (ms)Atlas A3102.2911.59npugraph_ex 后端 Decode 单步约 11.6 ms略慢于 GE 图模式作为图模式备选部署路径与 GE 图模式共用同一份 modeling 代码。7.2 GE 图模式项配置后端torchair GE 图模式fullgraphTrue覆盖范围Decode 整图Prefill 保持 eagerFlash AttentionDecode 走torchair.ops.npu_fused_infer_attention_score_v2actual_seq_lengths_kv用 Tensor 入图编译缓存支持enable_cache_compile默认关闭开启后二次启动 warmup 节省约 20×平台Prefill (ms)Decode 单步 (ms)Atlas A218915.0Atlas A376.4310.20图模式适配过程中有两处共用关键改造RoPE 的 cos/sin 在Gemma4RotaryEmbedding.__init__阶段通过register_buffer预计算到最大位置数forward 内只做index_select避免运行时kv_len.max().item()触发的 host 同步GEGLU 在 Decode 路径下用npu_fast_gelu(gate) * up替代npu_geglu规避npu_geglu在两种图后端下 dispatch 注册不完整的问题详见 §9 #3。GE 图模式是本样例的推荐部署路径A3 Decode 单步 10.20 ms相对 A2 ge_graph 同代码部署再提升约 45%。8. 累计性能演进下表按改造叠加顺序列出 Prefill / Decode 时延变化所有数据均在 BS8、input_len256、BF16 条件下采集。基础数据取自 Atlas A2 平台最末两行为同代码在 Atlas A3 上不同图模式后端下的最终性能。路径关键改造Prefill (ms)Decode (ms)vs baseline (decode)基线 (A2 eager)—312.598.51.0× 并行切分MoE 走专家并行Embedding/LM Head 沿词表切分313971.02× KVCache Flash Attention异构 KVCache 接入Flash Attention 算子化310971.02× 算子融合Norm、RoPE、MoE Router 等子链路融合307921.07× Paged Attention FA v2KV 改 Paged 管理FA 升级至 v2layout 切到 packed 路径30311.48.64× Sliding 融合 RoPEsliding 层融合 RoPE 恢复30311.18.87× MoE 通信优化Decode 走 MC2 dispatch/combine30311.18.87×同代码A3 GE 图模式—76.4310.20—同代码A3 npugraph_ex—102.2911.59—整段优化的主要收益来源是 §5 的 Paged Attention 与 Flash Attention v2 改造单步将 Decode 从 92 ms 压到 11 ms 一档同代码切到 A3 GE 图模式后端进一步将 Decode 单步降至约 10 ms、Prefill 降至 76 ms是当前推荐的部署形态。9. 算子需求改造过程中遇到以下 head_dim 不在白名单或图后端覆盖不全的算子约束已用替代实现绕过若 CANN 后续支持本样例的部分过渡形态可进一步简化。#算子当前约束CANN 9.0.0期望支持简化效果1npu_fused_infer_attention_score_v2TND layout, 非 MLA 场景head_dim ∈ {128, 192, 256}非 MLA 场景拒绝 D512把 D512 加入 TND 非 MLA 白名单full 5 层与 sliding 统一走 TND去掉中间转置视图2npu_apply_rotary_pos_embTND 3D 通用 RoPEhead_dim ∈ {64, 128}扩到 256 / 512sliding 全维 full partial 统一用同一融合 RoPE免去 sliding 当前四维视图绕行3npu_geglu图模式 dispatch 缺失 / meta 签名不匹配注册 GE 图模式与 torch.compile 后端Decode GEGLU 可统一用 fused 算子替换当前npu_fast_gelu(gate) * up10. 当前未覆盖项Prefill 图化Prefill 仍保持 eager未做独立图编译后续在 prompt 形态收敛后可评估接入。Full 层 BNSD 过渡形态Full 层因 §9 #1 算子约束保留 BNSD layout缓存物理视图需 transpose且 BNSD 要求同批次输入等长目前不支持变长 batch若算子白名单后续支持可统一走 TND去掉 transpose 并打开变长输入。Sliding RoPE 维度过渡sliding 层为兼容npu_rotary_mul图模式四维输入要求调用前后各做一次零拷贝视图若 §9 #2 算子约束后续支持可直接走 TND 三维。视觉编码器多模态视觉路径未适配本样例仅覆盖 Language Decoder。量化W8A8 / W4A16 等量化路径未接入。Sliding 缓存压缩sliding 层目前按 sliding_window 长度直接分配 block pool后续可评估环形缓存等更紧凑形式以释放显存。【免费下载链接】cann-recipes-infer本项目针对LLM与多模态模型推理业务中的典型模型、加速算法提供基于CANN平台的优化样例项目地址: https://gitcode.com/cann/cann-recipes-infer创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考