9. 特殊应用场景的融合策略映射
本章不再孤立地介绍应用场景，而是基于前 8 章建立的理论体系，对典型负载进行**“融合诊断”。我们将分析每个场景的核心性能瓶颈，并通过引用具体的章节编号**，展示如何组合多种融合技术来破解难题。
9.1 大语言模型优化 (LLM / Transformer)
【融合诊断】 LLM 的核心瓶颈在于 Memory Wall (显存带宽) 和 Sequence Length (序列长度) 的平方级复杂度。
- 诊断 1 (Attention)：标准 Attention 产生巨大的 中间矩阵，导致 HBM 读写爆炸。
- 解法：4.1 多级分块 + 4.2.1 显式内存提升 (在 SRAM 内完成 Softmax)+ 7.1.2 隐式 Mask (不存 Mask Tensor)。
- 诊断 2 (Deep Depth)：层数极深，导致 Kernel Launch 开销大且显存占用高。
- 解法：1.3.2 Block Fusion (融合 RoPE/RMSNorm)+ 6.2.1 Activation Checkpointing (以算换存)。
【核心技术映射】
- FlashAttention (v2/v3): 是 [4.1] Tiling + [4.2] Copy-Compute Overlap + [2.2] Loop-carried State 的极致结合。
- SwiGLU Fusion: 利用 [1.1] 垂直融合，在寄存器中完成 Gate * Up 操作。
【硬件差异】
- GPU: 强依赖 Shared Memory Swizzling [3.2.2] 避免 Bank Conflict。
- Ascend NPU: 强依赖 UB Tiling [4.3] 和 Fractal Layout Packing [3.2.1] 适配 Cube 单元。
9.2 混合专家模型 (Mixture of Experts, MoE)
【融合诊断】 MoE 的核心挑战在于 Dynamic Routing (动态路由) 导致的计算碎片化和负载不均衡。
- 诊断 1 (Branching)：不同 Token 走不同专家，控制流极其复杂。
- 解法：7.1 控制流扁平化 (通过 Mask 处理) 或 5.3.4 Pipeline Fusion。
- 诊断 2 (Fragmentation)：专家计算是大量的小矩阵乘法。
- 解法：1.2.2 Batch Fusion (Grouped GEMM)。
【核心技术映射】
- Grouped GEMM: 将多个小 GEMM 拼成一个大 Kernel，利用 [5.2.1] Thread Block Fusion 减少启动开销。
- Expert Parallelism: 本质是 [5.3.1] SPMD Sharding 的一种特殊形式 (在专家维度切分)。
【硬件差异】
- GPU: 依赖 Triton JIT [7.4] 动态生成 Grouped GEMM Kernel。
- Ascend NPU: 倾向于 Padding [3.3.1]，将动态负载补齐为静态 Shape 以喂饱 Cube。
9.3 稀疏计算 (Sparse Computing)
【融合诊断】 稀疏计算的核心在于 Irregular Memory Access (不规则访存)，这与 SIMD/SIMT 硬件背道而驰。
- 诊断 1 (Indexing)：无法使用简单的仿射映射 (Affine Map)。
- 解法：7.3.1 Sparse-Dense Fusion (协同迭代)。
- 诊断 2 (Bandwidth)：元数据 (Indices) 占用带宽。
- 解法：3.2.1 Tensor Packing (压缩元数据，如 2:4 稀疏)。
【核心技术映射】
- Sparse Co-iteration: 编译器后端生成的 [7.3] 稀疏循环，替代标准的
scf.for。 - Block Sparsity: 利用 [3.1.1] Layout Propagation 强制要求输入为 Blocked 格式。
【硬件差异】
- GPU: 利用寄存器做 Indirect Gather。
- Ascend NPU: 必须将稀疏块 Densify (致密化) 为 小块，利用 Cube 算力掩盖零填充。
9.4 量化部署 (Quantization)
【融合诊断】 量化的核心挑战是 Type Mismatch (类型不匹配) 和 Accuracy (精度保持)。
- 诊断 1 (Bandwidth)：FP32/16 传输太慢。
- 解法：6.4.1 Quantization-Aware Fusion (Prologue/Epilogue 融合类型转换)。
- 诊断 2 (Alignment)：INT8 指令对数据排布要求极高。
- 解法：6.5.2 VNNI Packing (指令级重排)。
【核心技术映射】
- Requantize Fusion: 将
Int32->FP32->Int8的 Scaling 逻辑融合到 [6.3.1] Intrinsic 的尾部。 - Weight Pre-packing: 在编译期利用 [3.2.1] Packing 将权重重排为 VNNI/DotProd 格式。
【硬件差异】
- GPU: 利用 Tensor Core INT8，配合 Shared Memory Swizzle。
- Ascend NPU: 利用 MTE On-the-fly Quant 和 Vector Fixpipe 指令。
9.5 推荐系统 (DLRM)
【融合诊断】 推荐系统是典型的 Memory-Bound (Embedding) + Compute-Bound (MLP) 混合体。
- 诊断 1 (Latency)：Embedding 查表主要受限于 DRAM 延迟而非带宽。
- 解法：5.4.2 Prefetch Fusion (软件流水线)。
- 诊断 2 (Tiny Ops)：Gather 后的 Concat/Reshape 开销巨大。
- 解法：1.2.1 Multi-output Fusion (融合查表与后续处理)。
【核心技术映射】
- Fused Embedding: 将
Gather+Reduce+Quant融合，本质是 [7.3] 稀疏融合 的一种特例。 - Software Pipelining: 利用 [5.4.1] Async Fusion 掩盖 Host-to-Device 拷贝延迟。
【硬件差异】
- GPU: 利用 UVM 和 Massive Parallelism。
- Ascend NPU: 利用专用 DMA 引擎 和 Embedding Cache 硬件特性。
9.6 状态空间模型 (Mamba / SSM)
【融合诊断】 SSM 引入了 Sequential Scan (串行扫描)，打破了 Transformer 的并行优势。
- 诊断 1 (Dependency)： 强依赖 ，无法直接并行。
- 解法：2.2.2 Temporal Fusion (状态寄存器传递) 或 Parallel Scan 算法变换。
- 诊断 2 (IO)：中间状态 极大，写回 HBM 不可接受。
- 解法：4.2.1 Explicit Hierarchy (SRAM 驻留)。
【核心技术映射】
- Hardware-aware Scan: 利用 [5.2.1] Warp Shuffle 或 Subgroup Fusion 实现寄存器级扫描。
- Kernel Fusion: 将
Discretization+Scan+Proj融合，通过 [1.3] 模式融合 生成单 Kernel。
9.7 边缘设备 (Edge / Mobile)
【融合诊断】 边缘设备的核心约束是 Strict Memory Limit (极小的 SRAM/RAM)。
- 诊断 1 (Peak Mem)：无法容纳全图中间结果。
- 解法：4.3.2 Operator Splitting (Strip Mining)。
- 诊断 2 (Reuse)：内存分配开销大。
- 解法：4.3.1 Static Planning (编译期绝对地址分配)。
【核心技术映射】
- Liveness Analysis: 构建 [4.3] 干涉图，实现极致的内存复用。
- Zero-copy: 利用 [3.4] Bufferization 消除一切不必要的 Tensor Copy。
9.8 动态 Batch (Dynamic Batching)
【融合诊断】 Serving 系统中 Batch Size 随请求流量剧烈波动。
- 诊断 1 (Unknown Shape)：静态 Loop Unrolling 失效。
- 解法：7.2.1 Symbolic Analysis (生成通用 Kernel) 或 7.4.1 JIT Specialization (运行时特化)。
【核心技术映射】
- Shape Guard: 在运行时插入 [7.1] 控制流，根据 Batch 大小分发到不同的 [7.4] 特化 Kernel。
- Bucketing: NPU 上通过 [3.3.1] Padding 将动态形状规整化。