Transformer推理中的算子融合技术
在Transformer模型推理过程中，算子融合（Operator Fusion）是提升计算效率的关键优化手段。通过将多个小规模算子合并为一个高效算子，可以显著减少内存访问开销和计算冗余。
核心原理
以常见的"MatMul + Add + Activation"组合为例，传统实现需要分别执行三个独立操作，而融合后可将其合并为一个优化的算子。这种融合能有效减少中间张量的创建和释放过程。
具体实现步骤
- 识别可融合算子组合
# 使用TensorRT的图分析工具识别融合点
import tensorrt as trt
builder = trt.Builder(logger)
graph = builder.create_network()
# 检查模型中连续的MatMul、Add和Activation节点
- 手动融合实现
# PyTorch示例：将MatMul + Add + ReLU融合为一个算子
import torch.nn.functional as F
# 原始操作
x = torch.matmul(input, weight)
x = x + bias
output = F.relu(x)
# 融合后
output = F.relu(torch.matmul(input, weight) + bias)
- 性能量化对比 在BERT-base模型推理测试中，开启算子融合后：
- 推理时间减少约15-20%
- 内存占用降低约8%
- GPU利用率提升约12%
实践建议
建议优先融合计算密集型算子组合，如Attention机制中的QKV计算、FFN层的线性变换等。通过工具自动化识别和手动调优相结合的方式，能获得最佳优化效果。
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