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CANN DeepSeek Indexer注意力优化

news 2026/5/9 13:41:42

custom_pypto.npu_sparse_attention_pto

【免费下载链接】cann-recipes-infer本项目针对LLM与多模态模型推理业务中的典型模型、加速算法，提供基于CANN平台的优化样例项目地址: https://gitcode.com/cann/cann-recipes-infer

产品支持情况

产品	是否支持
Atlas A3 系列产品	√

功能说明

算子功能：用于 DeepSeek-V3.2-Exp 的 Attention 计算

简介

我们对 DeepSeek-V3.2-Exp 进行了拆解，该模型采用了一种细粒度稀疏注意力机制，将基于 token 级别的细粒度sparse attention与Lightning Indexer相结合，并将其分解为四个模块：MLA Prolog, Indexer Prolog, Lightning Indexer and Sparse Flash Attention。

MLA Prolog

MLA Prolog 模块将hidden状态 $\bold{X}$ 转换为查询投影 $\bold{q}$、键投影 $\bold{k}$ 和值投影 $\bold{v}$，其结构与 DeepSeek V3 的架构一致。在解码阶段，采用了权重吸收技术。

Indexer Prolog

Indexer Prolog 模块将hidden状态 $\bold{X}$ 投影为查询索引 $\bold{q}{index, h}$ 和键索引 $\bold{k}{index}$ 的表示。该变换遵循如下公式：旋转位置嵌入（RoPE）仅应用于 $\bold{q}{index, h}$ 和 $\bold{k}{index}$ 的头维度的后半部分。

$$ \bold{q}{index, h} = \text{RoPE}\left(\left(\text{RMSNorm}(\bold{X} \cdot \bold{W}{qa})\right) \cdot \bold{W}_{qb}\right) $$

$$ \bold{k}_{index} = \text{RoPE}\left(\text{LayerNorm}\left(\bold{X}\cdot \bold{W}_k \right)\right) $$

Lightning Indexer

Lightning Indexer 模块采用一种类MLP的多查询注意力（Multi-Query Attention）机制来计算索引得分：

$$ I_{i, j} = \sum_h w_h^i \cdot \text{ReLU}(\bold{q}{index, h}^i \cdot \bold{k}{index}^j) $$

where $(w_1^i, \dots,w_{N_h}^i)^T = \bold{W}_{bias}\bold{x}_i$ represents query-dependent head-wise weights. In practice, we calculate $w_h^i$ in Indexer Prolog module.

Sparse Flash Attention

对于每个查询 token $\bold{x}i$，索引模块会为每个键值缓存项（表示键值对或 MLA 潜在表示）计算一个相关性得分 $I{i,j}$。然后，通过将注意力机制应用于查询 token $\bold{x}_i$ 以及得分最高的前 $k$ 个缓存项，来计算输出 $\bold{o}_i$：

$$ \bold{o}_i = \text{Attn}(\bold{x}_i, {\bold{c}j | j \in \text{Top-k}(\bold{I}{i, :})}) $$

函数原型

custom_pypto.npu_sparse_attention_pto(x, w_dq, w_uq_qr, w_uk, w_dkv_kr, gamma_cq, gamma_ckv, sin, cos, cache_index, kv_cache, kr_cache, block_table, act_seqs, w_idx_qb, w_idx_k, w_idx_proj, in_gamma_k, in_beta_k,index_k_cache) -> Tensor

参数说明

说明：

x（Tensor）：表示hidden状态，必选参数，不支持非连续的 Tensor，数据格式支持 ND，数据类型支持bfloat16。
w_dq（Tensor）：表示计算 query 的下投影权重，必选参数，不支持非连续的 Tensor，数据格式支持 NZ，数据类型支持bfloat16。
w_uq_qr（Tensor）：表示计算 query 的上投影权重，必选参数，不支持非连续的 Tensor，数据格式支持 NZ，数据类型支持bfloat16。
w_uk（Tensor）：表示权重吸收中计算 query 的权重，必选参数，不支持非连续的 Tensor，数据格式支持 ND，数据类型支持bfloat16。
w_dkv_kr（Tensor）：表示权重吸收中计算 ckv 的权重，必选参数，不支持非连续的 Tensor，数据格式支持 NZ，数据类型支持bfloat16。
gamma_cq(Tensor): 表示 query 的 rmsnorm 缩放，必选参数，不支持非连续的 Tensor，数据格式支持 ND，数据类型支持bfloat16。
gamma_ckv（Tensor）：表示 ckv 的 rmsnorm 缩放，必选参数，不支持非连续的 Tensor，数据格式支持 ND，数据类型支持bfloat16。
sin（Tensor）：表示用于 RoPE 的 sin，必选参数，不支持非连续的 Tensor，数据格式支持 ND，数据类型支持bfloat16。
cos（Tensor）：表示用于 RoPE 的 cos，不支持非连续的 Tensor，数据格式支持 ND，数据类型支持bfloat16。
cache_index（Tensor）：表示更新 kvCache，krCache 和 idxKCache 的位置，必选参数，不支持非连续的 Tensor，数据格式支持 ND，数据类型支持bfloat16。
kv_cache（Tensor）：kv cache，必选参数，不支持非连续的 Tensor，数据格式支持 ND，数据类型支持bfloat16。
kr_cache（Tensor）：kr cache，必选参数，不支持非连续的 Tensor，数据格式支持 ND，数据类型支持bfloat16。
block_table（Tensor）：表示 PagedAttention 中 KV 存储使用的 block 映射表，必选参数，不支持非连续的 Tensor，数据格式支持 ND，数据类型支持bfloat16。
act_seqs（Tensor）：表示不同 Batch 中key和value的有效 seqlen，必选参数，不支持非连续的 Tensor，数据格式支持 ND，数据类型支持bfloat16。
w_idx_qb（Tensor）：表示 Indexer 计算 query 的权重，必选参数，不支持非连续的 Tensor，数据格式支持 NZ，数据类型支持bfloat16。
w_idx_k（Tensor）：表示 Indexer 计算 key 的权重，必选参数，不支持非连续的 Tensor，数据格式支持 NZ，数据类型支持bfloat16。
w_idx_proj（Tensor）：表示 Indexer 计算 weights 的权重，必选参数，不支持非连续的 Tensor，数据格式支持 NZ，数据类型支持bfloat16。
ln_gamma_k（Tensor）：表示 Indexer 计算 key 的 layernorm 缩放，必选参数，不支持非连续的 Tensor，数据格式支持 ND，数据类型支持bfloat16。
ln_beta_k（Tensor）：表示 Indexer 计算 key 的 layernorm 偏移，必选参数，不支持非连续的 Tensor，数据格式支持 ND，数据类型支持bfloat16。
index_k_cache（Tensor）：表示 Indexer 中 key 的缓存，必选参数，不支持非连续的 Tensor，数据格式支持 ND，数据类型支持bfloat16。