CANN/cannbot-skills Indexer Prolog多流并行案例

案例：Indexer Prolog 多流并行

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概述

这个案例解决的是 Lightning Indexer 前处理链路串行过长的问题。做法是把 Q 路径和权重投影路径拆到不同 tagged stream 中执行，让前处理阶段出现 overlap，最适合 Attention 前处理或 Prolog 类算子链的时延优化。

背景与问题

Indexer Prolog 往往由多个前处理算子组成，例如线性投影、RoPE、量化和权重路径准备。如果全部堆在主流上，前处理会形成一个很长的串行段，后续 attention 计算即使再快，也要等前面的准备工作全部完成。

这类场景适合多流的原因在于：

• Q 路径和部分权重路径之间可形成局部并行窗口。
• 前处理中既有 Cube 类算子，也有 Vector / quant 路径，容易形成硬件互补。
• 只要同步点设计得当，就不会改变后续 attention 的输入语义。

核心思路

• 使用一条副流先跑q_b和 Q 相关预处理。
• 再用另一条流提前跑weights_proj。
• 在进入后续 quant 或 attention 前，通过wait_tensor或 tagged event 保证依赖满足。
• 这种写法本质上是“前处理切流”，而不是完整的双网络并行。

执行编排图

关键代码

第一段代码展示 Q 路径被放到"22"号流里：

enable_multi_streams = self.enable_multi_streams and not is_prefill with npu_stream_switch(enable_multi_streams, "22"): if enable_multi_streams: tng.scope.npu_wait_tensor(qr, query_states[0]) q_b = self.wq_b(qr, c8_input_dict.get("pertoken_scale", None)) q = q_b.view(bsz, seqlen, self.n_heads, self.head_dim) q_pe, q_nope = torch.split(q, [self.rope_head_dim, self.head_dim - self.rope_head_dim], dim=-1) q_pe = torch_npu.npu_rotary_mul(q_pe.view(-1, self.n_heads, 1, self.rope_head_dim), cos, sin) q = torch.cat([q_pe.view(bsz, -1, self.n_heads, self.rope_head_dim), q_nope], dim=-1)

第二段代码展示weights_proj提前在"33"号流里执行：

with npu_stream_switch(enable_multi_streams, "33"): if enable_multi_streams: tng.scope.npu_wait_tensor(x, q_b) weights = self.weights_proj(x.view(-1, self.dim))

如果图模式开启，常会配合 tagged stream event：

if enable_multi_streams and self.enable_aclgraph: tng.ops.npu_record_tagged_stream(qr, "22") tng.ops.npu_tagged_event_record(indexer_npu_events[0])

复用参考

• 代表实现：DeepSeek-V3.2-Exp。
• 相似实现：GLM-5。
• 特化实现：和 MoE 双流不同，这类案例通常不直接并行完整模块，而是拆分前处理子链。

注意事项

• 前处理切流后，同步点设计不清楚时最容易出现输入未准备好的问题。
• 如果q_b、weights_proj之间实际共享更多隐藏依赖，盲目切流会导致图编译失败或精度问题。
• 图模式下要统一 stream tag 的编号和事件生命周期。

关键词

npu_stream_switchIndexer Prologweights_projq_bwait_tensortagged stream

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