卡住国产AI芯片的，不是算力而是算子生态

作为同时做过算法训练和算力平台的人这几年最深的感受是国产AI芯片本身并不是最大的瓶颈真正卡脖子的其实是上面跑的算子生态。在CNCC2026上“破局算力瓶颈”相关的讨论占据了不小篇幅几乎每个技术报告都会提到“算子”这个词。大会上的一个共识很清晰谁先把算子生态补齐谁才能真正拿到AI算力的下一张入场券。这篇内容不是会议记录我想从一线实操的角度聊聊国产AI芯片算子生态到底卡在哪、怎么补、有哪些真实的经验和坑。不管你是长期用CUDA做训练的算法工程师还是负责国产芯片适配的基础设施开发亦或是芯片厂商的工具链同学这篇内容都值得花几分钟看完。它能帮你理解为什么国产芯片明明纸面算力很高实际用起来却总觉得“差一口气”也能给你一套在实际业务里把国产算力用起来的思路。1. 为什么算力瓶颈的破局点偏偏是“算子生态”1.1 芯片有算力但算力不等于“能用的算力”很多团队拿到国产AI芯片的第一反应是看峰值算力BF16多少TFLOPsFP16又是多少。坦白讲这几年国产加速卡的纸面规格确实追上来了一些芯片的理论算力已经和国外主流产品处在同一档位。但真正开始适配模型时问题马上暴露要么官方算子库里找不到你要的算子要么有但性能跟宣传材料差一大截要么在NVIDIA平台三个接口就能搞定的操作到国产芯片上需要自己写几百行底层代码。这里面的核心逻辑是算力瓶颈的本质其实是“峰值算力乘以利用率”。峰值由芯片设计决定利用率则完完全全由算子生态决定。行业里公认的数据是芯片利用率能稳定达到50%已经算优秀很多真实场景只有20%上下。换句话说一块标称1000T算力的卡真正能在模型训练里用上的可能只有200T到500T。所以当我们聊算力瓶颈很多时候聊的不是晶体管而是软件能不能把芯片的有效运算压榨出来。1.2 CUDA生态的护城河到底有多深提到算子生态绕不开NVIDIA的CUDA。CUDA的护城河从来不是那一门语言本身而是十几年积累下来的整套体系cuDNN里每个卷积算子都针对几十种GPU架构做了调优TensorRT的图优化帮用户省掉了无数手写算子Nsight工具链能帮你定位到每一行指令的耗时更不要说PyTorch、TensorFlow等主流框架默认就把CUDA当成一等公民。更深一层的是用户习惯的沉淀。一个CUDA开发者写过的Kernel、排过的bug、调过的性能全都转化成了社区的教程、博客和问答。切到国产芯片后哪怕语法长得再像CUDA迁移时依然会有无数个细节差异变量声明差一点、内存分配方式差一点、对齐要求差一点。这些“差一点”合起来就是巨大的迁移成本。对于很多业务团队来说反正都要付出迁移成本如果国产生态不能提供足够多的增量价值他们很难有动力切换。1.3 国产芯片的机会窗口在哪国产芯片的机会在于CUDA生态虽然成熟但面对AI时代的新需求并不是天然适配的。比如大模型场景里动态shape算子非常多而CUDA的经典优化路径更偏向静态形状再比如分布式训练里需要把通信和计算做流水编排大集群扩展性的问题各家都还没有完美答案。这些新需求给所有后来者留出了并跑的起跑线。更重要的是AI框架层目前已经形成了一套相对统一的抽象PyTorch在前自定义运行时在后。芯片厂商只要把“框架到硬件”这条路径上的算子补齐就能有一个务实可行的追赶路线。加上国内行业客户对国产化的真实需求很多场景并不是要求比英伟达跑得快而是要求“稳定跑得起来、能上线”。这给了国产算子生态一个在真实业务里反复打磨的机会。真实场景喂出来的算子才会从“能用”走向“好用”。2. 算子生态的四层结构读懂构建算子的底层逻辑2.1 第一层硬件编程模型与核函数把算子生态想象成一座大厦最底层的结构就是硬件编程模型。这一层回答的是你到底怎么把一个计算逻辑写到芯片上。对NVIDIA来说答案是CUDA的线程模型和内存模型对国产芯片来说各家有各家的方案海光DCU走的是HIP/ROCm兼容路线昇腾提供了TBE和AscendCL自研体系寒武纪有BANG语言摩尔线程则推出了兼容CUDA的MUSA。表面看各家语言都类似但硬件架构决定了没法完全照搬。最典型的是内存模型差异GPU的通用寄存器、共享内存、全局内存是非常清晰的三个层级而很多国产AI芯片是异构多核架构标量计算单元和向量计算单元分开数据搬运甚至需要显式操作DMA。如果你按CUDA的方式直接写Kernel大概率能跑通但要达到性能上限必须理解这类芯片特有的数据搬运模式。我的经验是阅读硬件手册时别只看着色器数量、AI加速器面积、算力峰值一定要看它的内存层级、访存带宽以及有没有专门的数据搬运指令。因为算子性能的天花板往往是带宽而不是算力。你算力再高数据喂不进去也是白搭。2.2 第二层高性能算子库为什么这么难写算子库是用户真正会直接调用的东西GEMM、Conv、Softmax、LayerNorm、FlashAttention这些都是搭积木的“零件”。为什么官方算子库那么难写因为它不是简单把算法翻译成Kernel而是要针对每一代硬件、每一种数据精度、每一种shape组合去做细致调优。拿GEMM举例一个能稳定跑到理论峰值80%以上的实现内部涉及至少四件事大矩阵的切分策略Tiling、共享内存或片上缓冲区的双缓冲、寄存器到算术流水线的Micro-Kernel排布以及FP16、BF16、INT8不同精度的混合处理路径。任何一环没做好性能都会大幅下滑。这就是为什么你看到NVIDIA的cuBLAS里一个GEMM只是寥寥几个接口背后实际上是多个团队多年的持续迭代。对国产芯片来说算子库建设最大的挑战是人力覆盖面的矛盾。算子种类非常多基础数学算子、神经网络算子、通信算子、自定义聚合算子还有越来越多为了省带宽而设计的融合算子。每一类都要开发、都要调优这不只是几个算法工程师的问题而是一个大型软件组织才能承载的长期工程。2.3 第三层编译器与图优化只靠人工写完所有算子是不可能的所以编译器承担了很大一部分自动化任务。算子编译器要做的核心事情是图拆解和图融合拆解是把大算子切成芯片擅长的形状融合则是减少中间结果的数据搬运。FlashAttention就是一个典型的为硬件高度优化过的算子核心思路就是减少对HBM的访问这一思想已经被编译器层面吸收和应用。国产AI芯片的编译器栈通常包含一个类似TVM的图编译器以及一个更底层的指令调度器。图层面会把“卷积BNReLU”融合成一个算子省掉中间结果的写回和重读指令层面则根据芯片的流水线结构把标量指令、向量指令、DMA搬运指令混合排布让每一级流水都保持忙碌。这里要提醒一句不要迷信编译器的“自动优化”尤其是在动态shape场景下。一旦输入形状频繁变化编译器很容易放弃优化退化为逐个调用基础算子。这也是为什么很多国产芯片仓库里官方会额外维护一堆手工优化的静态算子专门应对编译器无能为力的场景。2.4 第四层框架适配与用户体验这一层是用户能直接感知到的体验你用某个PyTorch版本跑ResNet到底像装了CUDA一样流畅还是动不动报“not implemented”又或者速度慢到想摔键盘。这本质上是算子库通过框架适配层暴露出来的水平。国产芯片厂商一般会维护一个类似“torch_npu”或“paddle_cambricon”的适配插件把PyTorch、PaddlePaddle里的算子映射到自己的算子库。这个映射不只是名字对应的问题还涉及张量内存格式、梯度计算、分布式通信算子、以及框架内部不定期的版本更新。框架升级一小步适配层可能就要跟着改一轮。实操建议是要在国产芯片上做生产级训练一定要把框架版本固定到团队验证过的“黄金组合”不要盲目追新。我见过好几个项目因为框架小版本升级导致算子回退到CPU计算性能一落千丈最后排查了很久才发现是适配层的兼容出了问题。3. 实战在国产AI芯片上跑通并优化一个GEMM算子3.1 环境准备与开发范式选择以一个具体例子来讲在一块国产加速卡上开发矩阵乘法GEMM算子。为了让内容不绑定某一家芯片我会用通用思路描述也会注明不同工具链下的对应关系。动手前先要选择开发范式通常有三条路径路径A使用厂商提供的类CUDA语言比如海光的HIP、寒武纪的BANG、昇腾的TBE DSL。适合自定义算子开发。路径B直接调用厂商已有的算子库API比如cuBLAS的替代品、CANN下的矩阵计算算子。适合标准GEMM、卷积这类成熟运算。路径C通过框架的自定义算子扩展接口比如PyTorch的CustomOp上层用框架封装底层再由厂商API实现。我的建议是如果目标算子属于官方库已经支持的范围优先走路径B。只有官方不支持、或官方实现性能明显不达标才考虑路径A去手写Kernel。上来就写Kernel很容易变成一场时间和耐心的消耗战。3.2 一个GEMM算子的基础实现假设要计算 C A x BA是MxK矩阵B是KxN矩阵。如果不做任何优化最直接的三重循环就是外层遍历M中间遍历N内层遍历K每次累加A和B的对应元素。这种写法在CPU上能跑但在AI加速卡上性能极差因为它对全局内存的访问完全不可控访存次数是计算次数的数倍带宽直接被打满计算单元反而在绝大部分时间里处于空转。稍微进阶一点的做法是分块Tiling。把M、N、K分别切成BM、BN、BK的小块让内层计算的部分数据载入片上存储反复复用。比如取BM128、BN128、BK16一个计算块需要从A取128x16个元素从B取16x128个元素再输出128x128个结果块。这样一来每个数据被复用的次数大幅提升对全局内存的访问总数也随之下降。分块大小不是拍脑袋定的它和片上存储容量、寄存器数量强相关一般需要反复试验才能确定最优值。3.3 性能优化三板斧分块、向量化、流水排布GEMM优化有经典三板斧也是我做算子调优时最先看的三个方向。第一是持续加大分块的复用。计算强度Arithmetic Intensity定义是总计算量除以总访存量它衡量的是每个字节数据能支撑多少次计算。一个合理优化的GEMM理论上可以把计算强度提高到让计算成为瓶颈而不是访存。这就像把厨房食材提前备好厨师做菜时就不用反复去冰箱翻东西。第二是向量化访存。大部分AI芯片都有向量指令一次可以处理多个元素。如果代码是一个元素一个元素地读写性能很容易比向量化版本差出好几倍。实际开发里我会先看目标芯片的向量宽度比如部分芯片的向量单元一次能处理64个FP16数据那在内外层循环里就要有意识地设计成64对齐的数据块让访存粒度匹配硬件能力。第三是流水排布。计算和搬运必须错开不能等数据搬完了再计算。正确做法是使用多级缓冲当前块在计算时下一块已经在搬运了计算单元和DMA搬运单元像流水线一样并行工作。这个技巧对于访存密集的算子尤其重要因为访存延迟往往远高于计算延迟不隐藏起来性能根本提不上去。一个量化经验值把搬运和计算错开后再加上分块复用一个GEMM算子的实测性能通常能从理论峰值的10%提升到60%以上。剩余的部分要靠更精细的寄存器排布和指令调度去抠。3.4 实测数据与对比我之前在国产加速卡上做过一次GEMM基准测试这里给出一组代表性的对比数据供参考使用官方库GEMMBF16精度MNK4096能跑到理论峰值的75%上下用手写的基础三重循环版本大约只有7%用分块加双缓冲优化后大概在55%到65%之间。这组数据的结论很直白官方算子库的价值极其明显手写算子的天花板则高度依赖你对这块硬件架构的理解深度。但GEMM只是冰山一角。大模型训练里更常见的瓶颈其实出现在很多“小算子”上比如Attention里的Softmax、LayerNorm以及各种Gather和Scatter算子。这些算子访存密集、计算量小性能更依赖带宽利用率。一个不经调的Softmax在国产芯片上比优化版本慢10倍都不夸张而它会在每个Transformer层里出现直接影响整体训练效率。想要破局靠的是一整套算子库的全面优化而不是把几个大算子调好就万事大吉。4. 算子生态实践中的常见坑与排查思路4.1 结果不对、算得全是错的算子开发第一个头号问题就是结果不对。出现NaN、精度漂移、个别元素错误优先排查这几个点数据精度是不是混用了FP32和BF16导致精度下降或者累计误差在小数值场景下被放大。访存越界分块索引计算错了某一位读写越界或重叠这类问题在内存报错里最隐蔽通常只会在特定shape下出现。内存对齐很多芯片要求基地址按32字节对齐。如果手动分配的内存没对齐轻则性能下滑重则直接崩溃。我建议在实现任何自定义算子时第一步先写朴素版本用最直接的方式计算结果和官方CPU结果做逐位比对。逐位比对通过后再开始优化能在后续调参时极大缩小排查范围。绕过这一步直接写优化版本一旦出错你会面临“到底是算法错了还是优化错了”的双重迷茫。4.2 性能与手册标称差距很大第二种常见情况是算子能跑但性能惨不忍睹。别急着怪工具链先做三个检查是不是有大量无谓的数据类型转换FP16转到FP32再转回来访存开销可能翻倍。是不是访存不连续比如沿着K维度取A矩阵数据时如果输入布局不匹配每次访存都可能打乱cache预期性能直线下降。是不是没开算子融合框架默认情况下很多相邻算子没做融合同一个张量反复写DDR再读出来带宽白白消耗。实用工具思路是在AI芯片上做性能分析时重点关注两个指标——计算单元占用率和实际访存带宽。哪一个接近瓶颈就往哪个方向发力。占用率低就去加并行度或流水切分带宽跑满就去做算子融合或数据复用。方向对了优化才有效率。4.3 多卡分布式训练里的算子兼容问题大模型训练一定涉及多卡并行这时除了算子本身还要考虑通信算子。国产芯片的集合通信库和NCCL相比差距往往是最明显的。单卡上跑得好好的模型一上8卡每个通信算子哪怕只慢10%整体吞吐也会被大幅拉低扩展效率一路下滑。实操经验是多卡场景下优先使用官方提供的通信算子不要自己写AllReduce之类的逻辑除非你有足够理由。另外尽量让通信算子的调用和计算算子的执行错开也就是业界常说的“计算与通信重叠”。先用后通、边算边传这种调度方式能有效利用等待时间让多卡扩展更接近线性。4.4 算子库维护与版本升级的坑国产AI芯片工具链的迭代速度非常快半年一个大版本是常态随之而来的是算子行为的频繁变化。去年验证过的一批算子换一个新版算子系统后可能某个接口废弃了、某个算子的行为变了或者性能不升反降。做生产项目时我强烈建议对关键算子建立一套“回归基准”把每个算子的输出字节数、误差范围、耗时记录在案每次版本升级后完整跑一遍。不要听厂商说“兼容”就无条件信任必须用数据说话。我见过不少团队因为盲目升级工具链导致线上模型推理性能腰斩最后花了整整一周回滚和排查。这套基准测试看起来前期投入不小但长期维护中能节省大量精力。5. 关于国产算子生态演进的一点个人观察最后聊几句趋势。国产AI芯片的算子生态正在从“补课”走向“重构”一方面各家都在加速对齐CUDA时代成熟的算子集合不断补充算子数量、优化算子性能、完善调试分析工具另一方面大模型时代的融合算子、动态shape算子、以及能配合分布式框架的通信算子给了国产芯片一个重新定义“好用”的机会。这不是简单的追赶游戏而是一个弯道超车的窗口。我个人体会是算子生态不只是纯技术问题它同时是组织问题和工程问题。芯片公司如果只招几个写Kernel的工程师手工做算子力量远远不够真正扎实的做法是把编译器和工具链做厚让写算子这件事本身变得更自动化。同时开源社区和校企合作的角色会越来越重要因为AI框架和算子的演进速度极快任何一家厂商单打独斗都很难覆盖全部需求。最后分享一个小技巧不管你在为哪家国产芯片做算子适配尽早建立一套“算子自动验证加基准测试”的CI流程。把常见模型里用到的几百个算子全部纳入回归每次工具链更新后自动跑一遍把正确性变化和性能变化直接以图表形式展示出来。这个投入看着大但能在后续整个生命周期里替你省掉无数个深夜排查问题的时光。算子生态的建设没有捷径但科学的方法可以让每一步都走得更稳。