| name | external-cannbot-ops-pypto-op-perf-tune-tune-incore |
| description | PyPTO 算子核内性能调优技能。通过分析单 task 的实现指令及 operation，完成核内的性能调优，包括指令级优化、核内流水优化、特殊 Shape 处理等。当用户需要进行核内性能调优、单 task 耗时分析、指令级优化时使用此技能。触发词：核内性能调优、单 task 优化、指令级优化、核内流水、Operation 实现优化。 |
| original-name | tune-incore |
| synced-from | https://gitcode.com/cann/cannbot-skills |
| synced-date | 2026-05-26 |
| synced-commit | ac5bbd2b4cf427d011874e11f8d1e8b1bef66eda |
| license | UNKNOWN |
PyPTO 算子核内性能调优
概述
核内性能调优通过分析单 task 的实现指令及 operation，完成核内的性能调优。适用于深度性能调优后仍需要进一步优化的场景。
前置条件
- 完成深度性能调优：泳道图分析和合图调优已完成
- 精度校验通过：确保算子计算正确
- 识别出单 task 瓶颈：通过泳道图定位到耗时较长的 task
调优方向
1. 特殊 Shape 处理
1.1 小 Shape 矩阵乘优化
当矩阵 Shape 较特殊时，可以使用 Vector 操作提前处理输入矩阵。
案例：左右矩阵 Shape 分别为 (884736, 16) 和 (16, 16) 的矩阵乘
def matmul_kernel(a, b, out):
pypto.set_vec_tile_shapes(64, 64)
d = pypto.full([16, 16], 0.0, pypto.DT_BF16)
c1 = pypto.concat([b, d, d, d], 1)
c2 = pypto.concat([d, b, d, d], 1)
c3 = pypto.concat([d, d, b, d], 1)
c4 = pypto.concat([d, d, d, b], 1)
c = pypto.concat([c1, c2, c3, c4], 0)
a = pypto.reshape(a, [221184, 64])
pypto.set_pass_options(cube_l1_reuse_setting={-1: 9})
pypto.set_cube_tile_shapes([512, 512], [64, 64], [64, 64], True)
e = pypto.matmul(a, c, pypto.DT_BF16)
e = pypto.reshape(e, [884736, 16])
pypto.assemble(e, [0, 0], out)
效果：从 500us 优化到 40us
2. 增加冗余计算避免冗余依赖
通过增加冗余计算来避免冗余依赖和搬运。
案例：GLM MoE Fusion
e_score_bias_2d_tile = pypto.tensor([tile_batch, ne], e_score_bias_2d.dtype, "e_score_bias_2d_tile")
for tmp_idx in range(tile_batch):
pypto.assemble(e_score_bias_2d, [tmp_idx, 0], e_score_bias_2d_tile)
e_score_bias_2d_cast = pypto.cast(e_score_bias_2d_tile, tile_logits_fp32.dtype)
3. 尾轴长度优化
尽量避免处理尾轴长度较小的 Tensor。
解决方案：
- 使用 concat、transpose 或 reshape 等 Operation 来增大尾轴
- 设置较大的 TileShape
4. L2 Cache 策略
设置合理的 L2 Cache Mode，对于只访问一次的 Global Memory 数据设置其访问状态为不进入 L2 Cache。
tensor.set_cache_policy(...)
5. TileOperation 实现检查
当进行上述优化后算子性能仍然较差时，需要考虑 TileOperation 本身实现是否较差。
排查方法：
- 构造单独 Operation 的用例
- 与 Ascend C 小算子的性能对比
- 确认性能较差后检查是否使用了更优的指令
性能优化建议库
建议 1：小 Shape 矩阵乘
问题：矩阵 Shape 特殊，性能较差
解决方案：
- 使用 Vector 操作提前处理输入矩阵
- 通过 concat/reshape 调整 Shape
代码示例：
c = pypto.concat([...], ...)
a = pypto.reshape(a, [new_shape])
建议 2：尾轴过小
问题：Operation 输入 Tensor 尾轴较小
解决方案：
- 使用 concat 增大尾轴
- 使用 transpose 调整轴顺序
- 使用 reshape 调整 Shape
建议 3：冗余依赖
问题：一对多的子图依赖，增加调度开销
解决方案：
- 增加冗余计算使每个分支独立
- 使用
sg_set_scope 合并子图
建议 4：L2 Cache 效率低
问题：L2 Cache 命中率低
解决方案：
- 使用 L2 亲和调度
- 设置合理的 L2 Cache Mode
建议 5：Operation 实现效率低
问题：TileOperation 本身实现较差
解决方案：
- 与 Ascend C 小算子性能对比
- 检查是否使用更优指令
- 考虑使用其他 Operation 组合替代
调优流程
┌────────────────────────────────────────────┐
│ 核内性能调优流程 │
├────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 1. 定位瓶颈 task │
│ └─ 通过泳道图找到耗时最长的 task │
│ │
│ 2. 分析 task 特征 │
│ ├─ 输入输出 Shape │
│ ├─ Operation 类型 │
│ └─ 依赖关系 │
│ │
│ 3. 选择优化策略 │
│ ├─ 特殊 Shape → Vector 预处理 │
│ ├─ 尾轴过小 → concat/transpose/reshape │
│ ├─ 冗余依赖 → 增加冗余计算 │
│ ├─ L2 Cache → Cache 策略优化 │
│ └─ Operation → 检查实现/替代方案 │
│ │
│ 4. 应用优化 │
│ └─ 每次只修改一个参数 │
│ │
│ 5. 验证 │
│ ├─ 重新编译运行 │
│ ├─ 检查精度 │
│ └─ 对比性能数据 │
│ │
│ 6. 迭代直到达到目标性能 │
│ │
└────────────────────────────────────────────┘
常见问题
Q1: 何时需要进行核内性能调优？
A: 当深度性能调优后，泳道图显示某个或某些 task 耗时明显过长，且无法通过 Stitch、TileShape、合图等方式优化时。
Q2: 如何判断 Operation 实现效率低？
A:
- 构造单独 Operation 的测试用例
- 与 Ascend C 小算子性能对比
- 如果差距明显，说明 Operation 实现可能需要优化
Q3: 增加冗余计算会影响精度吗？
A: 不会。冗余计算是指增加一些不影响最终结果的计算（如复制数据），目的是优化调度和合图，不会改变计算逻辑。
参考资料
