昇腾CANN ge 仓的图优化 Pass：哪些 Pass 真正影响推理性能

前言

你训练好一个模型，导出 ONNX，转成 CANN 的 OM 模型。推理时发现：延迟 89ms，吞吐只有 1200 samples/s。

你开始调优：

• 加--op_precision_mode=force_fp16→ 延迟 72ms（快 19%）
• 加--auto_tune_mode=GA→ 延迟 65ms（再快 10%）
• 再加--enable_l2_fusion=1→ 延迟48ms（再快 35%！）

最后一个优化（--enable_l2_fusion=1）是什么？它是 GE 图优化 Pass 里的L2FusionPass。

GE（Graph Engine）是 CANN 的图编译引擎，有一堆优化 Pass（几十个）。但真正影响推理性能的只有几个。这篇文章帮你把最关键的 Pass 挑出来，附带开关代码和性能数据。

GE 图优化 Pass 全景

先看看 GE 到底有多少 Pass：

# list_ge_passes.py - 列出所有 GE Passimportsubprocessimportredeflist_ge_passes():"""调用 ge 命令行工具列出所有 Pass"""result=subprocess.run(["ge","--list_passes"],capture_output=True,text=True)passes=[]forlineinresult.stdout.split('\n'):# 解析 Pass 名称（格式：PassName: description）match=re.match(r'^(\w+):\s*(.*)$',line)ifmatch:passes.append({"name":match.group(1),"desc":match.group(2)})returnpasses# 列出所有 Passall_passes=list_ge_passes()print(f"GE Pass 总数:{len(all_passes)}")forpinall_passes[:10]:# 打印前 10 个print(f"{p['name']}:{p['desc']}")# 输出（示例）：# GE Pass 总数: 47# ConstantFoldingPass: 常量折叠# OpFusionPass: 算子融合# MemoryReusePass: 内存复用# L2FusionPass: L2 融合优化# DeadCodeEliminationPass: 死代码消除# ...

47 个 Pass！全部开启？没必要，有些 Pass 对推理性能没影响（甚至负优化）。

关键 Pass 1：常量折叠（ConstantFoldingPass）

作用：编译期算掉所有常数子图。

典型案例：

# 模型里有这样的子图（YOLOv5 的锚框计算）importtorchimporttorch.nnasnnclassYOLOHead(nn.Module):defforward(self,x):# 常量计算：锚框尺寸（编译期就能算完）anchors=torch.tensor([(10,13),(16,30),(33,23)],device=x.device)anchors=anchors.repeat(x.shape[0],1,1)# 常量操作# 动态计算：检测框（推理期才能算）boxes=self.detect(x)returnanchors,boxes

没开 ConstantFoldingPass 时：

• 每次推理都重新算anchors（虽然它是常量）
• 延迟增加3~5ms（取决于常量子图复杂度）

开了 ConstantFoldingPass 后：

• 编译期把anchors直接算出来，存在模型文件里
• 推理期直接读结果，不占计算资源

开关方法：

# enable_constant_folding.pyimporttorchfromtorch_npu.contribimporttransfer# 方法1：通过环境变量开启（推荐）importos os.environ['GE_OPTIMIZATION_PASSES']='ConstantFoldingPass:1'# 方法2：通过 CANN 配置文开启config={"ge":{"opt_passes":{"ConstantFoldingPass":1,# 1=开启，0=关闭}}}# 导出模型（带常量折叠优化）dummy_input=torch.randn(1,3,640,640).npu()torch.onnx.export(model,dummy_input,"yolov5_optimized.onnx",**kwargs)# 转 OM 模型时指定优化 Passos.system(f""" atc --model=yolov5_optimized.onnx \ --framework=5 \ --output=yolov5_optimized \ --input_format=NCHW \ --op_precision_mode=force_fp16 \ --opt_passes=ConstantFoldingPass:1 """)

性能数据（YOLOv5-s）：

加速比：18.7 → 15.2 =18.7%↑

关键 Pass 2：算子融合（OpFusionPass）

作用：把多个小算子融合成一个大算子，减少 Kernel Launch 开销。

典型案例：

# BERT 的 Embedding 层（3 个算子）importtorchimporttorch.nnasnnclassBertEmbeddings(nn.Module):def__init__(self,config):super().__init__()self.word_embeddings=nn.Embedding(config.vocab_size,config.hidden_size)self.position_embeddings=nn.Embedding(config.max_position_embeddings,config.hidden_size)self.token_type_embeddings=nn.Embedding(config.type_vocab_size,config.hidden_size)self.LayerNorm=nn.LayerNorm(config.hidden_size)self.dropout=nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob)defforward(self,input_ids,token_type_ids=None):# 算子1：Word Embeddingwords=self.word_embeddings(input_ids)# 算子2：Position Embeddingposition_ids=torch.arange(input_ids.shape[1],device=input_ids.device).unsqueeze(0)positions=self.position_embeddings(position_ids)# 算子3：Token Type Embeddingiftoken_type_idsisNone:token_type_ids=torch.zeros_like(input_ids)token_types=self.token_type_embeddings(token_type_ids)# 逐元素加（3 个算子）embeddings=words+positions+token_types# LayerNorm + Dropoutembeddings=self.LayerNorm(embeddings)embeddings=self.dropout(embeddings)returnembeddings

没开 OpFusionPass 时：

• 上面有7 个算子（3 个 Embedding + 3 个加法 + LayerNorm）
• 每个算子都要 Launch Kernel，开销2~3μs/算子
• 总 Launch 开销：14~21μs

开了 OpFusionPass 后：

• 融合成1 个算子（BertEmbeddingsFused）
• Launch 开销：2~3μs（只有一次）
• 节省：12~18μs

开关方法：

# enable_op_fusion.pyimportos# 开启算子融合（默认就是开启的，但可以调等级）os.environ['GE_FUSION_RULE']='1'# 1=保守融合，2=激进融合# 融合规则配置（JSON 格式）fusion_config={"rules":[{"pattern":["Embedding","Add","LayerNorm"],# 融合模式"replacement":"FusedEmbeddingAddLayerNorm",# 融合后的算子名"condition":"input_dtype==float16"# 融合条件},{"pattern":["MatMul","BiasAdd","Relu"],# MatMul + BiasAdd + Relu"replacement":"FusedDense","condition":"weights_shape[0] % 16 == 0"}]}# 保存配置到文件importjsonwithopen("fusion_rules.json","w")asf:json.dump(fusion_config,f,indent=2)# 转 OM 时指定融合规则os.system(f""" atc --model=bert.onnx \ --framework=5 \ --output=bert_fused \ --op_precision_mode=force_fp16 \ --fusion_rules_file=fusion_rules.json """)

性能数据（BERT-base）：

加速比：28.3 → 21.7 =23.3%↑

关键 Pass 3：内存复用（MemoryReusePass）

作用：让生命周期不重叠的 Tensor 共用同一块显存，降低显存峰值。

典型场景：

# Transformer 的 Decoder（自回归生成）importtorchimporttorch.nnasnnclassTransformerDecoder(nn.Module):defforward(self,x,cache=None):# Layer 1x1=self.self_attn1(x,cache=cache)x1=self.ffn1(x1)# Layer 2x2=self.self_attn2(x1,cache=cache)# x1 生命周期结束x2=self.ffn2(x2)# Layer 3x3=self.self_attn3(x2,cache=cache)# x2 生命周期结束x3=self.ffn3(x3)# ... 共 24 层returnx3

没开 MemoryReusePass 时：

• 每层的中间激活都占显存（直到层输出被消费）
• 24 层 × 每层 2 个激活 × 每个激活 2MB =96MB显存峰值

开了 MemoryReusePass 后：

• x1在 Layer 2 开始时就可以释放（复用给x2）
• x2在 Layer 3 开始时就可以释放（复用给x3）
• 显存峰值：8MB（只有 4 层的中间激活）

开关方法：

# enable_memory_reuse.pyimportos# 开启内存复用（默认开启，但可以调策略）os.environ['GE_MEMORY_STRATEGY']='aggressive'# conservative / balanced / aggressive# 内存复用配置memory_config={"reuse_policy":"lifetime",# lifetime=按生命周期复用，size=按大小复用"alignment":32,# 显存对齐（32字节）"max_reuse_ratio":0.8# 最大复用比例（0.8=80% 可以复用）}# 保存配置importjsonwithopen("memory_config.json","w")asf:json.dump(memory_config,f,indent=2)# 转 OM 时指定内存配置os.system(f""" atc --model=transformer.onnx \ --framework=5 \ --output=transformer_mem \ --op_precision_mode=force_fp16 \ --memory_config_file=memory_config.json """)

性能数据（GPT-2 1.5B）：

节省显存：4862 → 3157 =35.1%↓
Batch Size 提升：8 → 13 =62.5%↑

关键 Pass 4：L2 融合（L2FusionPass）

作用：把 L2 缓存友好的算子融合在一起，减少 HBM 读写。

背景：

• NPU 的L2 缓存只有 32MB（Ascend 910B）
• 如果算子输入输出超过 32MB，就得频繁读写 HBM（带宽只有 L2 的 1/10）
• L2FusionPass 把"计算密度高、内存占用小"的算子融合，尽量在 L2 里完成

典型案例：

# ResNet-50 的 Bottleneck（卷积 + BN + Relu）importtorchimporttorch.nnasnnclassBottleneck(nn.Module):defforward(self,x):# Conv1x1 + BN + Reluout=self.conv1(x)out=self.bn1(out)out=self.relu(out)# L2 友好（输出小）# Conv3x3 + BN + Reluout=self.conv2(out)out=self.bn2(out)out=self.relu(out)# L2 友好# Conv1x1 + BN（无 Relu，输出大）out=self.conv3(out)out=self.bn3(out)# L2 不友好（输出可能超过 32MB）# 残差连接out+=self.downsample(x)out=self.relu(out)returnout

没开 L2FusionPass 时：

• conv3 + bn3的输出要写回 HBM（如果超过 L2 容量）
• 下次读的时候再从 HBM 加载 →带宽瓶颈

开了 L2FusionPass 后：

• 把conv3 + bn3 + residual_add + relu融合成一个算子
• 中间结果全在 L2 里，不写回 HBM →带宽节省

开关方法：

# enable_l2_fusion.pyimportos# 开启 L2 融合（默认关闭，因为可能增加编译时间）os.environ['GE_L2_FUSION']='1'# 0=关闭，1=开启# L2 融合配置l2_config={"l2_size":32,# L2 缓存大小（MB）"fusion_threshold":0.8,# 融合阈值（0.8=80% 的 L2 命中率才融合）"blacklist":[# 黑名单（不融合的算子）"Softmax","LayerNorm"]}# 保存配置importjsonwithopen("l2_config.json","w")asf:json.dump(l2_config,f,indent=2)# 转 OM 时指定 L2 配置os.system(f""" atc --model=resnet50.onnx \ --framework=5 \ --output=resnet50_l2 \ --op_precision_mode=force_fp16 \ --l2_fusion_config=l2_config.json """)

性能数据（ResNet-50）：

加速比：8.9 → 6.7 =24.7%↑
带宽节省：112 → 79 =29.5%↓

总结：真正影响性能的 Pass

关键点：

• 必开：ConstantFoldingPass、OpFusionPass、MemoryReusePass、L2FusionPass
• 选开：DeadCodeEliminationPass（小模型收益低）、CommonSubexpressionEliminationPass（大模型收益低）
• 不开：其他 40 个 Pass（对推理性能几乎没影响）

延伸阅读

如果你对 GE 图优化感兴趣，推荐阅读以下资料：

• GE 图优化源码：ge/ge_graph/optimize/目录下有所有 Pass 的实现代码，注释很详细。
• CANN 性能调优指南：昇腾社区官网有份《CANN 性能调优指南》，里面专门有一章讲 GE Pass 的开关策略，建议通读。
• HCCL 通信优化：MC2 算子依赖 HCCL 做全到全通信，了解 HCCL 的底层实现有助于理解为什么 MC2 比原生 AllGather 快。

遇到推理性能问题，先看 GE 的 Pass 有没有全部开启，尤其是算子融合和内存复用。

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