华为算子技术重新定义硬件性能 - 公司发布三项硬件亲和算子技术研究：AMLA、融合算子优化、SMTurbo，旨在提升大模型推理速度与能效 [2][3] - 算子被描述为AI大模型的"原子级工具"，通过标准化设计、硬件深度适配与复用机制放大芯片性能 [2] - 技术开源标志着算子优化的"终极形态"，可显著提升芯片处理海量数据的能力 [2] AMLA技术突破 - 通过数学等价变化重构浮点运算，将复杂乘法转换为加法，算力利用率最高达71% [3][4][6] - 采用浮点数二进制编码重解析技术，实现存内计算变量更新，减少数据搬运 [6] - 当前Attention算子平均算力利用率55%，优于FlashMLA公开结果 [6] 融合算子优化技术 - 基于三大设计原理：硬件单元并行度优化、冗余数据搬运消除、数学等价重构计算流 [9] - 通过指令级流水编排实现计算耗时相互掩盖，构建高速缓存直通数据通道 [9] - 在DeepSeek V3/R1大模型实践中实现大幅性能提升 [9] SMTurbo低延迟通信 - 支持384卡规模原生Load/Store语义，跨卡延迟进入亚微秒级 [11] - SMTurbo-CPP技术并行读写方向，提升昇腾芯片每线程访存吞吐20%以上 [12] - 共享内存集合通信成为稀疏模型推理的关键能力 [11] 技术未来发展方向 - AMLA将扩展至KVCache量化和全量化场景的MLA算子优化 [14] - 融合算子技术将探索更多模型架构应用，推动大语言模型高效推理 [14] - Load/Store优化将结合业务流水设计，在大BatchSize场景实现收益 [14] 相关技术进展 - FlashComm技术实现模型推理"单车道变多车道" [17] - 超大规模MoE模型推理优化技术MTP调度提速10倍 [18] - OmniPlacement技术提升昇腾推理系统吞吐10% [19]