1. 项目缘起当算子优化从“手工活”变成“持久战”在昇腾AscendNPU的生态里摸爬滚打几年我越来越深刻地感受到一个变化早期的算子优化更像是一个个独立的“手工活”。拿到一个性能不达标的算子我们凭借经验分析瓶颈手动调整内存布局、循环展开、流水线策略然后提交、测试、看结果。这个过程充满了工程师的直觉和“手艺”但问题在于它难以沉淀也难以应对日益复杂的模型和层出不穷的新算子。当一个新模型上线里面可能混杂着几十上百个算子其中不乏一些冷门或新出现的算子。如果每个都需要资深专家投入数天甚至数周去手工调优效率瓶颈立刻显现。更棘手的是NPU的硬件架构、驱动、编译器版本都在快速迭代今天最优的优化策略明天可能因为一个微码更新或编译器优化策略的改变而失效。这就让算子优化从“一次性任务”变成了一场需要持续投入的“持久战”。“AscendOptimizer: Episodic Agent for Ascend NPU Operator Optimization”这个项目正是我们团队为了应对这场持久战而进行的一次探索。它的核心思想是尝试将算子优化这个高度依赖专家经验的过程转化为一个可以由智能体Agent持续学习和执行的任务。这里的“Episodic”非常关键它不是指一次性的剧集而是强调任务可以被分解为一系列有明确开始、执行和结束的“情节”或“回合”。每个算子的一次完整优化过程从分析、策略生成到验证就是一个“Episode”。Agent的目标就是在不断经历这些Episode的过程中学会如何更高效、更智能地完成优化。2. 核心架构一个能“试错”与“学习”的优化智能体AscendOptimizer不是一个简单的自动化脚本它的设计借鉴了强化学习Reinforcement Learning中智能体与环境交互的核心范式但针对算子优化这个特定领域做了大量改造。整个系统可以看作是一个闭环的学习与执行引擎。2.1 环境EnvironmentNPU性能的“数字孪生”智能体要学习首先需要一个能对其行为做出反馈的环境。在AscendOptimizer中环境就是目标昇腾NPU及其软件栈的一个高度仿真的“数字孪生”。它包含几个关键组件算子描述解析器输入一个算子的定义通常是计算图中的一个节点包含输入/输出张量的形状、数据类型、计算类型如Conv、MatMul等环境能将其解析为内部表示。策略执行模拟器这是核心。它接收智能体提出的优化策略例如“将输入数据布局从NHWC转为NC1HWC0”“对最内层循环进行4倍展开”“使用双缓冲Double Buffering隐藏数据搬运延迟”并模拟这些策略在真实硬件上执行的效果。这个模拟不是运行真实代码而是基于一个代价模型Cost Model进行预测。代价模型Cost Model这是一个经过大量真实基准测试数据训练出来的模型。它输入算子描述和优化策略输出预测的性能指标主要是执行时间Latency有时也包括功耗或内存占用。构建一个准确的代价模型是整个项目的基石它需要覆盖各种算子类型、数据形状和硬件配置。我们采用的方法是混合模型对于规则的计算如密集矩阵乘使用基于roofline模型和硬件参数计算峰值、内存带宽的分析模型对于不规则或数据依赖强的计算则使用基于历史性能数据训练的机器学习模型如梯度提升树。奖励计算器环境根据代价模型的输出为智能体的策略计算一个奖励Reward。奖励函数的设计直接引导智能体的学习方向。一个基础的奖励函数是Reward (Baseline_Latency - New_Latency) / Baseline_Latency。即优化后的延迟相比基线未优化或上一次优化提升的百分比。我们还会加入惩罚项例如如果策略导致编译失败或结果错误奖励会是一个极大的负值。注意完全依赖模拟环境存在“模拟偏差”风险。因此AscendOptimizer设计了定期“对齐”机制将智能体在模拟中产生的高奖励策略在真实硬件上小批量运行验证用真实数据反过来校准代价模型形成闭环。2.2 智能体Agent策略的探索者与决策者智能体是系统的“大脑”它观察环境状态输出优化策略。我们采用了基于深度强化学习的Actor-Critic架构并针对算子优化的特点进行了定制。状态State智能体观察到的环境信息。这不仅仅包括算子的静态描述类型、输入输出形状、数据类型还包括动态的、历史的信息例如当前已尝试过的策略列表及其奖励、代价模型对当前算子计算特征的初步分析如计算访存比、数据复用可能性等。我们将这些信息编码成一个固定维度的向量。动作Action智能体可以执行的操作即它提出的优化策略。这是一个组合动作空间非常庞大。例如数据布局变换在NHWC, NCHW, NC1HWC0等格式间选择。循环优化对嵌套循环进行分块Tiling、交换Interchange、展开Unrolling、融合Fusion等。内存分配选择使用全局内存、共享内存L1 Buffer还是寄存器。指令选择对于某些计算选择使用向量指令Vector Instruction还是标量指令。流水线配置设置计算与数据搬运的流水线深度。 为了处理这个巨大的离散动作空间我们将其分解为多个子动作并通过一个层次化的策略网络来生成。例如先由高层网络决定是否进行“循环分块”再由一个子网络决定分块的具体尺寸。策略网络Actor输入状态输出各个动作的概率分布。智能体根据这个分布进行采样选择具体的优化动作。网络结构通常采用多层感知机MLP或图神经网络GNN用于更好地处理算子计算图的结构信息。价值网络Critic评估在当前状态下遵循当前策略所能获得的预期累积奖励。它帮助Actor网络判断动作的长期价值而不仅仅是即时奖励。2.3 训练与执行流程从离线学习到在线部署AscendOptimizer的工作流程分为两个主要阶段离线训练和在线服务。离线训练阶段经验收集智能体与模拟环境进行海量交互。它面对成千上万个不同的算子真实模型中的算子或随机生成的算子变体不断尝试各种优化策略形成大量的状态动作奖励新状态经验元组。模型更新使用近端策略优化PPO或软演员-评论家SAC等稳定的强化学习算法利用收集的经验批量更新Actor和Critic网络。这个阶段计算开销大通常在GPU集群上进行。策略蒸馏训练完成后我们将复杂的深度策略网络“蒸馏”成一个更轻量级、推理速度更快的模型如小型MLP或决策树以便于在线部署。在线服务阶段当用户或编译流水线提交一个需要优化的算子时在线服务模块启动一个新的Episode。加载蒸馏后的策略模型将其作为智能体的“大脑”。智能体基于当前算子的状态快速推理出推荐的一组优化策略通常按预期奖励排序。系统将排名最高的策略传递给真实的编译器如昇腾CANN中的TBE编译器进行代码生成和编译。在安全沙箱或测试芯片上运行编译后的算子获取真实的性能数据。将这次Episode的最终结果算子、策略、真实性能反馈回经验池用于后续的增量学习和代价模型校准。3. 关键技术挑战与我们的应对方案将强化学习应用于算子优化听起来很美但实践中坑洼遍地。以下是我们在开发AscendOptimizer过程中遇到的核心挑战及解决方案。3.1 挑战一巨大且稀疏的动作空间如前所述优化动作的组合是天文数字。如果让智能体完全随机探索效率极低可能永远找不到有效的策略。我们的方案领域知识引导与分层动作空间我们不能让智能体从零开始学下围棋。同样在算子优化领域我们必须注入先验知识。动作掩码Action Masking对于无效动作直接禁止。例如当输入张量是标量时任何数据布局变换动作都是无意义的我们在状态输入时就告诉智能体这些动作的概率为零。分层决策我们设计了一个两阶段决策流程。第一阶段一个“元策略”网络根据算子特征决定一个高层的优化方向比如“此算子应以提升计算密集型效率为主”或“此算子应重点优化内存访问”。第二阶段根据选定的方向调用一个专门的子策略网络来生成具体的优化参数。这大大缩小了每次决策的搜索范围。模仿学习Imitation Learning预热在强化学习训练开始前我们先用大量历史优化数据专家策略对策略网络进行监督学习行为克隆。这给了智能体一个不错的起点避免了早期完全盲目的探索。3.2 挑战二奖励稀疏与延迟奖励优化一个算子可能尝试了十几种策略都收效甚微奖励接近0直到某一种组合突然带来巨大提升。这种稀疏奖励问题会让学习非常困难。此外一个策略的好坏有时需要多个步骤如先改布局再分块才能体现存在延迟奖励。我们的方案基于课程学习的探索与内在奖励课程学习Curriculum Learning我们不一开始就让智能体面对最复杂的Conv算子。训练从简单的、易于优化的算子如Element-wise加法开始让智能体快速获得正反馈学会一些基础技巧如循环展开。然后逐步增加算子的复杂度如带深度的卷积、不规则形状的矩阵乘形成由易到难的课程。好奇心驱动探索我们在奖励中加入了“内在奖励”成分。智能体不仅因为性能提升而获得奖励也会因为探索了新的、未曾尝试过的状态动作区域而获得小奖励。这鼓励它去尝试那些看似没有即时收益但可能蕴含潜力的策略缓解了奖励稀疏问题。n步回报与优势估计我们使用GAEGeneralized Advantage Estimation等方法更准确地估计每个动作的长期优势从而更好地处理延迟奖励让智能体学会为长远收益而规划。3.3 挑战三模拟环境与真实环境的差异Sim2Real Gap代价模型不可能100%准确。在模拟中表现优异的策略在真实硬件上可能因为一些未建模的微观因素如缓存冲突、总线争用而表现平平甚至变差。我们的方案在线自适应与贝叶斯优化融合在线经验回放与微调在线服务阶段收集的真实Episode数据是最宝贵的资产。我们建立一个持续更新的经验池定期用这些真实数据对策略网络和代价模型进行微调Fine-tuning让模型不断适应真实世界的“噪音”。不确定性感知的探索我们为代价模型的预测附加了一个不确定性估计例如使用贝叶斯神经网络或集成学习。智能体在探索时会有意选择那些模型预测性能好但不确定性高的区域这有助于发现模拟模型的盲区并收集数据来修正它。与贝叶斯优化BO的协同对于某些超参数调优如分块的具体尺寸纯粹的强化学习探索可能效率不高。我们设计了一个混合机制智能体负责高层策略选择如“是否分块”、“分几层”而一旦确定了要分块具体的最优分块尺寸则由一个更擅长连续空间搜索的贝叶斯优化器来快速确定。两者相辅相成。4. 实战效果与落地考量经过近一年的迭代AscendOptimizer已经在内部几个重点模型的算子优化中进行了试点。效果评估效率提升对于常见的、有历史优化经验的算子如ResNet中的卷积智能体能在几分钟内复现甚至略微超越专家手工优化的结果将专家从重复劳动中解放出来。发现新策略在一些冷门或复杂算子如特殊结构的稀疏矩阵运算上智能体通过大量探索发现了数种专家未曾想到的优化策略组合平均带来了15%-30%的性能提升。这是项目最大的价值所在——突破人类经验的局限。长尾覆盖面对海量模型中的长尾算子系统能够提供“及格线以上”的自动化优化保障避免了这些算子因无人手动优化而成为性能瓶颈。落地部署的注意事项冷启动问题一个全新的AscendOptimizer在没有历史数据训练代价模型和策略网络的情况下是无法工作的。初期需要投入资源构建一个覆盖基本算子类型的“种子”优化知识库。这可以通过运行现有的编译器自动调度器、收集专家优化案例等方式来实现。计算资源开销离线训练阶段需要大量的NPU和GPU算力进行模拟和网络训练。这属于一次性或周期性的投入。在线推理阶段由于使用了蒸馏后的小模型单次策略推荐的开销在毫秒级完全可以接受。与现有工具链的集成AscendOptimizer不是要取代现有的昇腾TBE、AKG等编译器工具链而是作为其上游的一个“智能策略推荐器”。它的输出优化策略描述需要转化为TBE的DSLDomain Specific Language或编译选项无缝集成到现有的编译流水线中。可解释性与信任工程师很难信任一个“黑箱”推荐的优化策略。因此我们为每个推荐的策略都提供了简单的可解释性报告例如“推荐此布局变换是因为检测到输入数据在H维度上复用率高新布局能提升缓存命中率。”这有助于建立人机协同的信任关系。5. 未来演进方向与个人思考目前AscendOptimizer还处于“Episodic Agent”阶段即每个算子的优化是一个独立的回合。但真实的模型优化是全局的、图级别的。一个算子的优化策略如特定的数据布局可能会对其前驱和后继算子产生连锁影响。我们下一步的重点是向Graph-level Agent演进。智能体观察的不再是单个算子节点而是整个计算子图。它的动作空间将包括跨算子的融合Fusion、布局整体转换、以及为图中不同算子选择协同的优化策略。这无疑是一个更大的挑战需要更强大的图表示学习能力和更长视野的规划能力。从我个人的实践来看AI for SystemsAI4S这条路充满了魅力也布满了荆棘。AscendOptimizer项目让我深刻体会到将AI技术落地到复杂的系统优化问题中最关键的不是追求最前沿的算法而是如何将深厚的领域知识Domain Knowledge与学习框架进行深度耦合。纯粹端到端的黑箱优化在如此复杂的问题上很难奏效。我们需要设计好的状态表示、动作空间、奖励函数这些都需要对NPU硬件架构、编译原理、算子计算特性有透彻的理解。这个项目本质上是用机器学习的方法来学习和泛化顶尖系统优化专家的经验和直觉并试图突破其极限。这个过程本身就是对“优化”这件事的又一次深度优化。