自动融合精度测试报告【免费下载链接】graph-autofusionGraph-autofusion 是一个面向昇腾Ascend芯片的轻量级、解耦式组件集合旨在通过自动融合技术加速模型执行。 目前已开源 SuperKernel 组件未来将持续开放更多自动融合相关模块。项目地址: https://gitcode.com/cann/graph-autofusion关联文档自动融合精度一致性说明本报告为主文档四项核心论点提供实测数据支撑。测试结果回流主文档 §三与 §6.1。一、概述本报告拆分为 8 个独立任务含一项共享基础设施便于并行推进。每个任务自包含目的、配置、步骤、预期结果与产出物可独立分配给不同负责人。二、任务分工表编号测试名称对应论点负责人工作量优先级前置依赖状态S精度测试工具包bit-diff / ULP / fp64 reference共享基础设施TODO1dP0阻塞项无待开始A自动融合自身的二进制确定性主文档 §3.3TODO0.5dP0无待开始C1Tensor × Scalar 指令选择差异主文档 §1.2 (2)TODO0.5dP0无待开始C2Reduction 累加顺序差异主文档 §1.2 (3)TODO0.5dP0切块控制接口待开始C3rsqrt 算法迭代差异主文档 §1.2 (4)TODO0.5dP0迭代次数控制接口待开始D纯搬运类算子一致性主文档 §二TODO0.5dP1S 完成待开始BEager vs AutoFuse 累积误差主文档 §3.2TODO2–3dP1S 完成待开始E端到端训练指标对齐主文档 §3.2 现实投射TODO5–7dP2S 完成、NPU 资源待开始三、并行推进建议Day 0 单独启动S基础设施1 天阻塞其他依赖它的任务。Day 0 起并行启动A、C1、C2、C3 均不依赖 S可与 S 同步开始。Day 1 起并行启动B、D、E 在 S 完成后切入。最小人力配置2 人 ≈ 1 周建议 4–5 人 ≈ 3–4 天。最短路径P0 全部完成后主文档已可补充关键数据。P1/P2 结果用于强化 §6.1 与端到端说服力。四、任务 S — 精度测试工具包目的为 A/B/D/E 提供共享的数值比较工具避免重复造轮子。工具包本身不产出论据但是其它任务的前置依赖。交付清单bit_equal(a, b) - bool逐元素 bit-wise 比较返回是否完全一致。ulp_diff(a, b) - ndarray逐元素 ULP 差。error_stats(a, ref) - dict统计 max / mean / P50 / P99 的绝对误差、相对误差、ULP 误差。fp64_reference(graph, inputs) - tensor把子图用 numpy / torch CPU fp64 重算作为真值基准。打包形式内部 pip 包 pytest fixture 入口。步骤拉群对齐工具包接口与仓库位置。先出bit_equal与ulp_diff满足 A/D 立即可用其他功能两天内补齐。单测覆盖fp16 / bf16 / fp32 三档正常值、非规范数、inf / nan 全覆盖。发布到内部 pypi 或以源码形式集成。产出物工具包仓库链接、接口文档、单测报告。五、任务 A — 自动融合自身的二进制确定性目的验证主文档 §3.3编译期输入与运行期输入不变时多次运行输出二进制一致且编译产物本身 hash 稳定。测试配置子图matmul → add → layernorm → geluTransformer FFN 前半段。输入 shape[8, 2048, 4096]fp16。硬件单卡固定型号。步骤构建子图开启自动融合采集融合 kernel 的二进制 hash记为H_k0。用固定种子生成一组输入 tensor保存到磁盘。同一进程内连续执行 1000 次保存每次输出的 MD5。清空 JIT 缓存冷启动新进程重新编译再执行 1000 次。汇总第一轮 1000 次输出 MD5 集合大小应为 1。第二轮 kernel hash 应等于H_k0输出 MD5 应与第一轮相等。预期结果运行输出 hash全部一致。编译产物 hash冷启动后不变。若出现不一致定位来源随机 dropout、非确定性 reduce、NUMA 飘移等记录并反馈框架团队。产出物表格运行次数 / 唯一 hash 数 / 最大 ULP 差期望1000 / 1 / 0。六、任务 C1 — Tensor × Scalar 指令选择差异目的验证主文档 §1.2 (2)同一数学语义走不同硬件指令会产生末位差异。测试配置输入 Afp16 tensor shape[1024, 1024]固定种子生成U(-1, 1)。标量0.7。路径 A走标量乘指令muls或等效 Python 写法x * 0.7让框架自动降为 muls。路径 B先将标量 broadcast 为[1024, 1024]的 tensor再走向量乘指令x * scalar_tensor.expand_as(x)。步骤编写两个最小复现脚本。用 profiler / op trace 验证两条路径实际生成的指令不同。两条路径同一输入各执行 1 次保存输出。用工具 S 统计两者 ULP 差分布。汇报ULP 0 / ULP 1 / ULP ≥ 2 各占比。预期结果两条路径输出不完全一致大多数元素 ULP ≤ 1极少量更高。数据本身就是指令选择引入末位差异的证据。可行性风险框架可能自动选择指令需要 profiler 确认两条路径实际生成了不同指令否则测试意义丧失。若无法控制改为观察一条路径的指令变化并如实披露。产出物脚本 profiler 截图 ULP 差直方图。七、任务 C2 — Reduction 累加顺序差异目的验证主文档 §1.2 (3)浮点加法不满足结合律切块大小不同会引入末位差异。测试配置输入fp16 tensor shape[1, 16384]固定种子。操作sum(dim-1)。路径 A切块 512。路径 B切块 1024。路径 C切块 2048。参考fp64 CPU 精算。步骤通过框架的切块配置编译 flag 或 kernel 级 hint生成三个切块版本。每个版本用同一输入跑 1000 次校验自身确定性工具 S 的bit_equal。三版本之间两两比较 ULP 差。每个版本与 fp64 参考比较看哪个更接近。预期结果每个版本自身 1000 次完全一致自身确定性。不同切块版本之间存在 ULP ≥ 1 的差。三者都落在 fp64 基准的随机误差范围内。可行性风险框架不对外暴露切块控制时需要框架团队配合出一个调试 flag。无此接口时该测试需搁置或改为观测不同 shape 下框架自选切块策略与输出的关系。产出物三版输出的 ULP 差矩阵、与 fp64 的对比表。八、任务 C3 — rsqrt 算法迭代差异目的验证主文档 §1.2 (4)迭代逼近类算子的实现差异直接反映为末位精度差。测试配置输入fp16 tensor shape[1024, 1024]值域U(0.01, 100)固定种子。操作rsqrt。路径 A框架默认实现。路径 B同一框架下调整迭代次数例如 2 轮 vs 3 轮牛顿迭代。参考fp64 精算。步骤联系框架团队获取迭代次数配置接口环境变量或编译开关。两路径同输入各跑 1 次保存输出。用工具 S 统计 A / B 两者与 fp64 参考的 ULP 差分布。若顺畅可再补一个例子div(x, y)机理相同。预期结果A 与 B 输出不完全一致。迭代次数更多的路径 ULP 差更小。可行性风险与 C2 相同若无法控制迭代次数改为框架实现 A vs 同语义的 numpy fp32 实现对比说服力略降但仍能展示算法层差异。产出物两路径 ULP 差直方图 迭代次数与末位差的关系表。九、任务 D — 纯搬运类算子一致性目的验证主文档 §二不做数学运算的搬运类算子自动融合与 Eager 可以二进制一致。测试配置算子清单transpose/reshape/slice/concat/split/broadcast。组合子图需要触发融合transpose → concatslice → broadcast → concatsplit → transpose → concat输入fp16 / bf16 / fp32 各一套shape 覆盖典型业务值。步骤对每个子图分别跑 Eager 与 AutoFuse。用工具 S 的bit_equal校验。枚举 dtype × shape 组合填充勾选表。出现反例时例如 broadcast 伴随隐式类型提升记录并说明原因。预期结果所有纯搬运子图 bit-wise 一致带隐式计算的 broadcast 可能有差异单独标注。产出物勾选表 反例清单。十、任务 B — Eager vs AutoFuse 累积误差对比目的支撑主文档 §3.2 最核心的定量结论自动融合累积误差 ≤ Eager 模式。测试配置算子链覆盖不同计算模式纯 elementwisemul → add → gelu → mul含 reductionlayernorm、softmax含 matmulmatmul → add → layernormFFN 前半段可选attention的qk → softmax → pv片段输入每条链 1000 组随机输入固定种子池。三路执行fp64 CPU 参考真值fp16 Eager逐算子执行边界落盘fp16 AutoFuse步骤用工具 S 的fp64_reference生成真值。分别跑 Eager 与 AutoFuse收集输出。对两路径各计算最大绝对误差、相对误差、ULP 误差的 P50 / P99 / Max。画 1000 组误差的直方图与 CDF。逐算子链对比AutoFuse 的 P99 / Max 是否 ≤ Eager 的 P99 / Max。出现反例时定位具体算子与输入分布。结果回流主文档 §6.1作为需要按算子类型关闭融合的实证依据。预期结果绝大多数算子链 AutoFuse 的 P99 / Max 误差 ≤ Eager。个别反例需单独落到主文档 §6.1。产出物每条算子链一张误差分布对比图 一行汇总表。反例清单直接交给 §6.1 作者。十一、任务 E — 端到端训练指标对齐目的支撑主文档 §六开头关注数值正确性可直接启用的建议用下游模型实验回应训练稳定性担忧。测试配置模型候选按成本升序GPT-2 small124M—— 最小成本1k step 约数小时。LLaMA-7B 的 LoRA 微调 —— 中等成本。小规模 pretrain如 300M 模型 5k step—— 最有说服力但最贵。起步建议先跑候选 1结论明确可跳过后续。每个模型固定种子、数据集、batch、lr schedule、optimizer。步骤搭建可复现训练脚本Eager 与 AutoFuse 两个开关。同一脚本两套开关各跑一次采样间隔 50 step。对比指标loss 曲线train / eval。grad norm。若为 LMPPL。两条曲线应在正常随机波动内重合。如显著偏离记录偏离点、偏离量。回流主文档 §6.1。预期结果候选 1 跑完即能得到初步结论。两条曲线应基本重合。可行性风险需要 NPU / GPU 资源和数据集配合。若资源紧张至少先做候选 1。产出物loss / eval 指标对比曲线图 最终指标差异表。十二、完成后的回流动作测试执行完成后将 A / B 两张关键结论表以链接形式反向嵌入主文档 §三。若 B / E 出现反例驱动主文档 §6.1wangxiaotian落地具体开关列表。工具 S 作为后续精度回归基准设施长期保留。【免费下载链接】graph-autofusionGraph-autofusion 是一个面向昇腾Ascend芯片的轻量级、解耦式组件集合旨在通过自动融合技术加速模型执行。 目前已开源 SuperKernel 组件未来将持续开放更多自动融合相关模块。项目地址: https://gitcode.com/cann/graph-autofusion创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考