以加代乘？华为数学家出手,昇腾算子的高能设计与优化，性能升30%

现如今，随着参数规模的指数级增长，大语言模型（LLM）的能力边界不断被打破，AI 的智力正在经历快速跃迁。但随之而来的是，大模型在落地过程中面临着一系列推理层面的难题，比如推不动、算不起、部署慢，导致推理成本高昂，性能冗余浪费严重。

因此，大模型推理的「速度」与「能效」成为所有算力厂商与算法团队绕不开的核心命题，如何让它们真正「跑得快、用得省」亟需全新的解法。这显然不仅仅是工程挑战，更要在承接大模型推理压力的同时，在能效、延迟、成本等多方面实现可控与优化。

在这一背景下，华为团队和昨天一样（参考：帮大模型提速 80%，华为拿出昇腾推理杀手锏 FlashComm，三招搞定通算瓶颈），用数学补物理，给出了一份深度融合软硬件的系统性方案！

他们基于昇腾算力，正式发布了三项重要的硬件亲和算子技术研究，带来了大模型推理速度与能效的双重革命。具体包括如下：

• AMLA—— 以加代乘的高性能昇腾 MLA 算子。用「数学魔法」重构浮点运算，让昇腾芯片的算力利用率突破 70%！
• 基于昇腾的融合算子技术与设计原理。像指挥交响乐团一样调度硬件资源，让计算与通信「无缝协奏」！
• SMTurbo—— 面向高性能原生 Load/Store 语义加速。打造内存访问的「高速公路」，跨 384 卡延迟低至亚微秒级！

可以看到，华为团队着力通过对大模型推理中关键算子的重构优化，实现能效、多卡协同和速度三大维度的全面突破。

作为 AI 大模型执行计算的「原子级工具」，算子如同乐高积木中的基础模块，负责从加减乘除到特征提取的一切核心操作。它们不仅是模型的效率引擎，更是硬件性能的放大器 —— 通过标准化设计、硬件深度适配与复用机制，让芯片处理海量数据时如虎添翼。

华为团队此次发布的三大技术，正是算子优化的「终极形态」。

技术全景三大黑科技如何颠覆 AI 计算？

AMLA：以加代乘的「魔法」让芯片算力利用率飙升

• 「数字炼金术」：对二进制表示重解析，将复杂乘法转换为加法运算，充分利用存内算力，算力利用率飙升至 71%！

针对 Decode 阶段的 MLA 计算，华为团队提出了 AMLA（Ascend MLA）算子，通过数学等价变化和硬件亲和的深度优化，释放昇腾芯片澎湃算力。MLA 是 DeepSeek 大模型的重要技术创新点，主要就是减少推理过程的 KV Cache，实现在更少的设备上推理更长的 Context，极大地降低推理成本。FlashMLA 是该技术的高效实现版本。

针对MLA 架构，华为团队通过精妙的数学变换，让其变得更加昇腾亲和，并做到了更高的算力利用率。

具体而言，通过对浮点数二进制编码的重解析，把复杂的乘法运算变成简单的加法操作，AMLA 实现了基于存内计算的变量更新，充分利用算力的同时减少数据搬运；结合一系列基于昇腾硬件的计算流程及流水优化手段，进一步提升算子的整体性能。

当前 AMLA 算法的 Attention 算子充分发挥昇腾硬件的计算能力，性能提升 30% 以上，平均算力利用率达到 55%，最高可达 71%，优于 FlashMLA 公开的结果（67％）。

博客链接：https://gitcode.com/ascend-tribe/ascend-inference-cluster/blob/main/OptimizedOps/ascend-inference-cluster-amla.md

融合算子优化：硬件资源的 「交响乐指挥家」

• 将多个算子合而为一，让计算、通信、存储「三重协奏」！

基于昇腾平台部署 DeepSeek V3/R1 大模型的实践经验，华为团队提炼出三大昇腾算子融合设计原理：硬件单元间并行度优化、冗余数据搬运消除、数学等价重构计算流。

首先，利用昇腾芯片的多硬件单元并行的能力，将跨硬件单元串行算子融合为复合算子，通过指令级流水编排实现计算耗时相互掩盖。

其次，对串行向量算子实施融合处理，构建全局内存与计算单元缓存的直通数据通道，使中间结果全程驻留高速缓存。

最后，华为团队运用数学等价关系解耦算子间数据依赖，重构计算顺序实现并行加速。该技术体系在模型推理中实现了大幅性能提升。

博客链接：https://gitcode.com/ascend-tribe/ascend-inference-cluster/blob/main/OptimizedOps/ascend-inference-cluster-fused-ops.md

SMTurbo：384 卡内存共享的「超低延迟高速公路」

• 昇腾原生 Load/Store 语义让跨卡访存延迟进入亚微秒时代！

华为 CloudMatrix 384 支持 384 卡规模原生 Load/Store 语义。因其低延迟、上下文切换代价小、可细粒度流水等优势，受到业界广泛关注。基于共享内存的集合通信满足了小数据量、大范围集合通信场景需求，成为稀疏模型推理的关键能力。

面向原生 Load/Store 内存语义通信提供软硬件加速能力，ShmemTurbo Concurrent Push & Pull (SMTurbo-CPP) 将 Load/Store 在读和写两个方向上并行，发挥了昇腾芯片读写分离的微架构优势；针对数据保序场景下的同步开销问题，引入了批处理与中转机制，降低了控制逻辑的开销。在跨机访存通信场景下，方案可以提升 CloudMatrix 384 中昇腾芯片每线程的访存吞吐 20% 以上。

博客链接：https://gitcode.com/ascend-tribe/ascend-inference-cluster/blob/main/OptimizedOps/ascend-inference-cluster-loadstore.md

未来与展望

如上提到的三个算子层面优化技术的未来发展上，针对 AMLA，将研究仅 KV Cache 量化和全量化场景的 MLA 算子优化，进一步扩展算子应用场景；针对融合算子优化，将进一步探索融合算子在更多模型架构上的应用，推动大语言模型在昇腾硬件上的高效推理与广泛应用；针对 Load/Store 的优化技术，将结合业务设计精巧的流水实现，平衡读写平面的负载分担，将该思想引入 Deepseek dispatch 与 combine 场景，在大 BatchSize 下取得实际收益。

面向未来，这三类算子层面的优化技术不仅将在昇腾生态中发挥关键价值，也有望为整个行业提供一个参考性范本。在大模型架构日趋复杂、推理场景更加多样化的当下，算子层的优化正从单一性能突破迈向「数学创新、架构感知、硬件亲和」协同演进的全新阶段。