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摘要：在大模型长序列训练中，Self-Attention 的 $O(N^2)$ 复杂度是显存的噩梦。FlashAttention 的横空出世，通过IO-Awareness（IO 感知）和Tiling（分块）技术，将显存占用降至线性。本文将深入昇腾Da Vinci 架构的存储层级，解析如何用Ascend C手搓一个高性能的 FlashAttention，并探讨Online Softmax与双缓冲流水线的工程实现细节。
前言：当 Transformer 遇到“长文恐惧症”
Self-Attention 机制是 Transformer 的灵魂，但它有一个致命的数学缺陷：计算复杂度与序列长度的平方成正比。 计算公式：$\text{Attention}(Q, K, V) = \text{Softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$
当我们处理 2K 长度时，中间矩阵 $S = QK^T$ 的大小是 $2048 \times 2048$，还可以接受。 但当序列长度扩展到 32K 甚至 128K 时，$S$ 矩阵的大小将达到 $32K \times 32K$，在 FP16 下占用 2GB 显存。这仅仅是一个 Head 的一层！ 这就好比你想在厨房（SRAM/UB）里做一道满汉全席，但桌子太小，只能把菜都堆在遥远的仓库（HBM/DDR）里，厨师（AI Core）大部分时间都在往返仓库搬菜，而不是在炒菜。
FlashAttention 的核心思想就是：别把满汉全席一次性搬出来，我们切成小块，在厨房里边搬边炒，炒完直接端走，不留剩菜。
一、 核心图解：达芬奇架构下的“分块烹饪”
在昇腾 NPU 上实现 FlashAttention，本质上是管理HBM (Global Memory)->L1 Buffer->Unified Buffer (UB)的数据流动。
传统 Attention：先算出完整的 $S = QK^T$ 存入 HBM，读取 $S$ 算 Softmax 存入 HBM，再读取 $P$ 和 $V$ 算 $PV$。HBM 读写量巨大。
FlashAttention：将 $Q, K, V$ 切分成小块（Block）。在 L1/UB 这种高速缓存中，一次性算完 $Q_i K_j^T$，接着算 Softmax，接着乘 $V_j$，全程中间结果不落盘（不写回 HBM）。
二、 关键技术一：Online Softmax 的 NPU 适配
在上一篇 Softmax 文章中，我们提到了 Online Softmax。在 FlashAttention 中，这是必选项。 因为我们是分块计算的，当计算第一块 $Q_1 K_1^T$ 时，我们并不知道整行的 Max 是多少，也就无法做标准的 Softmax。
我们需要维护两个全局状态变量：
m: 当前行的全局最大值。l: 当前行的全局指数和（Exp Sum）。
当新的块 $Q_1 K_2^T$ 算出来后，利用数学公式动态更新m和l，并对已经算出的部分结果 $O$ 进行修正（Rescale）。
Ascend C 实现挑战： 在 NPU 上，Softmax 通常在Vector Unit执行，而 MatMul 在Cube Unit执行。 FlashAttention 需要频繁地在 Cube（算 $QK^T$）和 Vector（算 Softmax）之间切换。这要求我们精细控制MTE2 -> Cube -> Vector -> Cube的数据流，避免流水线断裂。
三、 关键技术二：Tiling 策略与双循环
FlashAttention 的外层循环通常遍历 $Q$ 的分块，内层循环遍历 $K, V$ 的分块。
// 伪代码：Ascend C FlashAttention 逻辑 for (int i = 0; i < Tr; i++) { // 遍历 Q 的分块 // 1. Load Qi 到 L1/UB DataCopy(Qi_L1, Qi_GM); for (int j = 0; j < Tc; j++) { // 遍历 K, V 的分块 // 2. Load Kj, Vj 到 L1/UB // 这里可以使用 Double Buffer 预取技术 DataCopy(Kj_L1, Kj_GM); DataCopy(Vj_L1, Vj_GM); // 3. Cube 计算 S_ij = Qi * Kj^T MatMul(S_ij, Qi_L1, Kj_L1); // 4. Vector 计算 Online Softmax // 需要处理 m_new, l_new 的更新逻辑 // 以及对旧结果 O_i 的 Rescale Vector_Softmax_Update(S_ij, O_i, m_i, l_i); // 5. Cube 计算 O_i += P_ij * Vj MatMul(O_i, P_ij, Vj_L1); } // 6. 最终归一化并 Store Oi DataCopy(Oi_GM, Oi_L1); }深度思考：Block Size 如何定？昇腾 910B 的 UB 大小通常在 192KB - 256KB 级别。 我们需要在 UB 中同时放下 $Q_i, K_j, V_j$ 以及中间结果 $S_{ij}$。
$S_{ij}$ 的大小是 $Br \times Bc$。
如果 $Br, Bc$ 太大，UB 爆仓。
如果 $Br, Bc$ 太小，Cube 单元的计算效率（利用率）不够，且访存次数变多。 通常需要通过理论计算和 Profiling 实测，找到一个让Compute Bound（计算瓶颈）和Memory Bound（访存瓶颈）完美平衡的黄金切分点。
四、 极致优化：Ping-Pong 流水线
在内层循环中，数据的加载（MTE2）和计算（Cube/Vector）是串行的吗？绝对不行！必须并行。
Ascend C 提供了TQue (Queue)机制来实现双缓冲（Ping-Pong Buffer）。 当 Cube 正在计算第 $j$ 块 $K, V$ 时，MTE2 应该正在疯狂搬运第 $j+1$ 块 $K, V$。
五、 总结
FlashAttention 是算子开发领域的“珠穆朗玛峰”。它不仅考验你对算法数学原理的理解（Online Softmax），更极其考验你对硬件微架构的掌控力：
显存管理：精确到 Byte 的 UB 规划。
流水编排：Cube 与 Vector 的异构协同，MTE 与 Core 的计算访存重叠。
算力压榨：让 Cube 单元始终处于忙碌状态，消灭 Bubble。
当你能在昇腾 NPU 上手写出一个跑赢官方库的 FlashAttention 时，你就不再只是一个 API 调用者，而是一名真正的体系结构工程师。
本文涉及的算法细节基于 FlashAttention-2 论文，硬件特性基于 Ascend 910B AI 处理器。
