想把 LLaMA 的上下文从 4K 拉到 32K，但一跑就 OOM？别急着换模型。FlashAttention 的分块机制配合 ops-transformer 的 chunked prefill，让你在昇腾NPU 上跑 32K 上下文成为可能。这篇文章手把手带你配置长上下文环境，30 分钟搞定。

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正在用昇腾NPU 跑大模型推理，被以下几个问题困扰？别急着加 GPU。换个 attention 算子就能解决。ops-transformer 仓库（https://atomgit.com/cann/ops-transformer）里的 FlashAttention 算子，把 PyTorch 原生 attention 换成它，延迟直接砍到 1/3，显存占用降到原来的 1/5。这篇文章手把手带你从零开

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刚接触 CANN 那会，我被大模型推理的延迟吓到了——13B 的模型，跑 2048 个 token 要 89 毫秒。朋友说：“你没用 FlashAttention 吧？换了它，延迟直接砍到 1/3。我半信半疑去 ops-transformer 仓库（https://atomgit.com/cann/ops-transformer）翻代码，才发现这玩意本质上是个"智能快递分拣中心"——把原本要反复搬

刚接触 CANN 那会，我被大模型推理的延迟吓到了——13B 的模型，跑 2048 个 token 要 89 毫秒。朋友说：“你没用 FlashAttention 吧？换了它，延迟直接砍到 1/3。我半信半疑去 ops-transformer 仓库（https://atomgit.com/cann/ops-transformer）翻代码，才发现这玩意本质上是个"智能快递分拣中心"——把原本要反复搬

刚接触 CANN 那会，我被大模型推理的延迟吓到了——13B 的模型，跑 2048 个 token 要 89 毫秒。朋友说：“你没用 FlashAttention 吧？换了它，延迟直接砍到 1/3。我半信半疑去 ops-transformer 仓库（https://atomgit.com/cann/ops-transformer）翻代码，才发现这玩意本质上是个"智能快递分拣中心"——把原本要反复搬

第一次在昇腾NPU 上跑 LLaMA-13B 的时候，显存爆了。不是模型太大，是 attention 计算中间存了一大堆临时矩阵，把 HBM（高带宽内存）撑到爆。那会还没用 ops-transformer 的 FlashAttention，用的是 PyTorch 原生的。后来翻 ops-transformer 的代码才发现，人家根本不存那些中间矩阵——直接在 SRAM（静态随机存取存储器）里把活干