大模型基架：Transformer如何做优化？

本文主要是介绍大模型基架：Transformer如何做优化？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

大模型的基础模式是transformer，所以很多芯片都实现先专门的transformer引擎来加速模型训练或者推理。本文将拆解Transformer的算子组成，展开具体的数据流分析，结合不同的芯片架构实现，分析如何做性能优化。

Transformer结构

transformer结构包含两个过程，Encoder和Decoder。其中Decoder较Encoder结构相同，多了对于kv_cache的处理。

如下图经典的结构示意图，可以看到在Decoder阶段的Multi-Head Attentiond的三个输入箭头其中两个来自Encoderde输出，关于kv-cache对内容管理的优化也是一个很重要的研究方向。本文暂时重点关注与Transformer的Encoder阶段的优化分析。

Transformer的数据流图

下图对应上面transformer的左边Encoder阶段。不同颜色表示不同的算子，其中linear, 其实也是一种matmul算子，只不过它的两个输入一个来自tensor, 一个来自常量。蓝色标记的matmul算子则两个输入全部是tensor。

包含的算子为：linear, matmul, transpose, softmax, add_layernorm。

通过代入参数，了解具体的数据流执行过程，可以让我们更加直观的理解下面的优化之后，得到相同的输出数据的思路。

优化设计1：图优化

根据上面的数据流图可以发现，transpose算子只是对数据进行重排，并不需要计算，但是过多的transpose算子需要不停从内存搬移数据，消耗紧缺的带宽资源，所以一个简单的优化点就是通过硬件架构的设计，来减少transpose层。

对硬件来说，在实现GEMM算子是的时候，对两个矩阵取数过程，增加一个transpose的逻辑，不会消耗很多的资源，所以可以对GEMM的两个输入数据，分别设计是否打开transpose的参数。

假设GEMM算子原始的数据存放排布矩阵A为(batch, M, K), 矩阵B为(batch, K, N)。得到的输出为(Batch, M , N)。下面对transpose的多头注意力模块进行优化，示例了两种方案，来减少单独的transpose算子开销。

transpose前置(A_transpose_en)

利用矩阵A的transpose开关，将q, k, v的transpose前置，数据流图如下，这样可以将原本的5个transpose操作减小为2个。

注意图中用红色和蓝色标记了GEMM算子的矩阵A，矩阵B的设定，当一个linear或者matmul算子的两个输入中显示(Batch, K, M)时候，即认为打开了GEMM算子的A矩阵transpose开关

transpose内置(B_transpose_en)

当利用B矩阵的transpose_en功能，优化后的数据流图如下。在QV的matmul计算过程，逆向利用矩阵B的transpose开关，这样可以将原本的5个transpose操作减小为1个。

当一个linear或者matmul算子的两个输入中显示(Batch, N, K)时候，即认为打开了GEMM算子的B矩阵transpose开关

通过上面两个方案，大家可能会对attnV_matmul那一步的数据流关于head位置有点疑问，在这里我们不妨这样考虑，将head分给多个thread线程来做，只要thread的数据位置取的对，是可以将(batch, head，seq_len_q, seq_len_k)和(batch, seq_len_v, head, hidden/head)进行矩阵乘得到(batch, head, seq_len_q, hidden/head)的输出的。

优化设计2：任务并行拆解

模型的分布式并行策略有数据并行，张量并行，pipline 并行等，这些策略的一个要点就是合理利用集群资源，让更多的任务并行基础上，减少中间节点的数据通信。

当我们在一个有很多节点的集群上部署大模型时候，因为模型数据维度较大，往往需要将其拆解到不同的芯片（集群）运行，尤其是GEMM算子，不同的拆分方案对应不同的通信开销。下面我们来具体分析一个任务并行的拆解方案。

如图，首先针对attention模块的多头特征，选择在qkv_linear的weights的outZ方向切分为head份，假设有head个计算节点，每个节点计算1个head的matmul任务，因为没有在累加的维度拆分，所以这样每个节点可以顺序执行下一层任务，不需要交互数据。直到attnV_matmul之后，需要做fc0_linear的任务，要把所有的head合并起来累加运算，所以增加了all_gather的通信开销。接着为了避免通信开销，fc0和add_layernorm选择在seq维度拆分。当到达fc1_linear，对depth_hidden进行了拆分，但是fc2_linear需要对所有的depth_hidden进行累加，所以fc2_linear之前需要再一次的all_gather通信。