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Backgroud（背景信息）

SiluMul 算子是一种将 SiLU 激活函数与乘法运算（Mul）进行融合的高效算子。在深度学习领域，特别是 LLaMA 等大语言模型（LLM）中，SiluMul 是实现 SwiGLU（Gated Linear Units）结构的核心组件。该算子能够通过内核融合减少内存搬运次数，显著提升推理性能。本项目实现了 SiluMul 算子的 AscendC 版本，以替代原有 TBE 算子在昇腾硬件上的适配。

Origin（信息来源）

联通（广东）产业互联网有限公司

Benefit / Necessity （价值/作用）

使用 AscendC 对 TBE 实现的 SiluMul 算子进行重构，实现了 AscendC 实现的 SiluMul 算子对 Atlas 200/500 A2 推理产品和 Atlas 800I/T A2 硬件的适配。
支持设备：
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品
Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件

Design（设计方案）

目前支持的场景：

• 支持数据类型：float32、float16、bfloat16

host 侧设计：

tiling 策略：

1. 分核策略

• 计算 Batch 大小（batchSize = inputShapeSize / lastDimSize）。
• 若 lastDimSize / 2 大于最大计算数量（PPMaxCalNum），则需要的核心数（needCoreNum）等于 batchSize；否则计算单核可处理的行数 n（由 PPMaxCalNum 除以对齐后的 lastDimSize/2 得到），needCoreNum 为 batchSize 除以 n 向上取整。
• 若 needCoreNum 超过平台可用核心数（coreNumPlatform），则使用平台核心数；若计算结果为 0，强制设置为 1。

2. 单 core 内切分策略

• PPMaxCalNum 通过 UB 大小（192KB）/ CALC_BUF_NUM（8）/ float 类型字节数估算得出，用于控制 Ping-Pong 流水线的最大计算量。

3. 结构体写回

• SiluMulTilingData 中记录末维大小（lastDimSize）、Batch 大小（batchSize）、流水线最大计算数（PPMaxCalNum）及所需核心数（needCoreNum）。

4. tilingkey 规划

• 根据输入数据类型（dataType）映射到不同的 tilingKey，用于区分 Kernel 侧的分支：Float16 对应 1，Float 对应 2，Bfloat16 对应 3。

5. 数据检测与容错：

• 检查末维大小（lastDimSize）是否超过 1024 或为奇数，若满足则报错。
• 检查 batchSize 是否超过 200000，输入维度是否小于 2，以及 lastDimSize 是否为 0，若满足则报错。
• 设置固定 Workspace 大小为 16MB（16 * 1024 * 1024）。

kernel 侧设计：

进行 Init 和 Process 两个阶段，其中 Process 包括数据搬入（CopyIn）、计算（Compute）、搬出（CopyOut）三个阶段。

2.1 初始化（Init）

获取 Tiling 参数：包括 batchSize、lastDimSize、needCoreNum 和 PPMaxCalNum。计算输入数据最后维度的一半 d = lastDimSize / 2。
初始化全局内存映射：设置 inputGm 和 outputGm 的全局缓冲地址。
初始化 UB 缓冲区：通过 pipe.InitBuffer 初始化 ubTBuf，并获取 tmpTensor。
确定核索引：获取 blockIdx，若当前核索引大于等于 needCoreNumber，则停止处理。

2.2 计算流程（Compute）

重解释指针：将输入的本地张量 x1Tensor 和 x2Tensor 重解释为 float 类型 (x1TensorFp32, x2TensorFp32)。
类型转换（分支处理）：
若数据类型为 bfloat16_t 或 half，调用 Cast 将 x1TensorFp32 和 x2TensorFp32 从原类型转换为 float 类型存储于临时 Tensor 中，并插入 PipeBarrier 同步。
核心计算（SiLU Mul 逻辑）：

1. Sigmoid 计算：调用 Sigmoid(tempResTensor, x1TensorFp32)。
2. SiLU 计算：调用 Mul(x1TensorFp32, x1TensorFp32, tempResTensor)，实现 $x1 = x1 \times Sigmoid(x1)$。
3. 最终乘法：调用 Mul(x1TensorFp32, x1TensorFp32, x2TensorFp32)，实现 $Result = SiLU(x1) \times x2$。
   插入 PipeBarrier 确保向量计算指令完成。

2.3 数据搬入（CopyIn）与搬出（CopyOut）

• CopyIn：根据 pingPongFlag 计算偏移并进行同步等待，通过 DataCopyPad 将 GM 中的输入数据切分搬入 UB 缓冲区，并设置同步信号告知计算单元数据就绪。
• CopyOut：根据需要将计算结果进行类型转换（Cast），在同步确保计算完成后，利用 DataCopyPad 将结果从 UB 搬运至 GM 对应位置，并释放缓冲区供下一轮循环使用。

2.4 流程调度（Process）

• 循环处理本核分配的所有数据块（batch 或分块），并针对末尾非对齐数据调整处理规模。
• 严格按“CopyIn → Compute → CopyOut”顺序调度每个 tile，利用双缓冲机制掩盖内存搬运延迟。
• 通过大块切分或多行聚合模式优化任务划分，确保硬件计算单元与搬运单元并行执行，完成全量数据回写。