本文分析了昇腾NPU在Llama2-7B模型推理过程中算子融合的优化效果。通过将Transformer层的11个独立kernel融合为2-3个主要kernel（QKV+RotaryEmbedding融合、FlashAttention融合、FFN融合），显著减少了68%的显存读写量（从121.6GB降至38.4GB）。文章详细拆解了单层Transformer的算子调用链，对比了融合前后的计算流程差异

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本文分析了昇腾NPU在Llama2-7B模型推理过程中算子融合的优化效果。通过将Transformer层的11个独立kernel融合为2-3个主要kernel（QKV+RotaryEmbedding融合、FlashAttention融合、FFN融合），显著减少了68%的显存读写量（从121.6GB降至38.4GB）。文章详细拆解了单层Transformer的算子调用链，对比了融合前后的计算流程差异

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