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Backgroud（背景信息）

SiluMul 算子完成Silu 激活与 Mul 乘算融合计算，计算逻辑：(y = silu(x) * other)，其中 (silu(x)=x*sigmoid(x))；该算子常用于大模型 Transformer 结构的 FFN 模块，将 silu 激活、乘法两步运算融合，减少中间张量内存读写开销，提升模型推理性能。

算子文档参考：https://gitcode.com/cann/ops-nn/blob/master/experimental/activation/silu_mul/docs/aclnnSiluMul.md

当前aclnnSiluMul算子在 ops‑nn 仓库中已有实现，但暂未完成昇腾 950 芯片的算子适配。当大模型业务部署到昇腾 950 硬件执行时，该算子无 NPU 原生实现，会触发 CPU fallback 回退执行，带来明显性能损耗、增加设备间数据拷贝开销，严重影响大模型推理吞吐与时延，部分场景甚至出现业务执行失败。
本次需求目标：在 ops‑nn 仓 experimental/activation/silu_mul 模块下完成 aclnnSiluMul 算子针对昇腾 950 芯片完整适配开发，补充昇腾 950 平台 tiling 策略、内核实现，完成精度、性能专项验证，保障算子在昇腾 950 芯片原生 NPU 上稳定、高性能运行。

Origin（信息来源）

待补充

Benefit / Necessity （价值/作用）

1. 补齐昇腾 950 算子原生能力：补齐 aclnnSiluMul 在昇腾 950 平台的 NPU 实现，消除该算子只能回退 CPU 执行的短板，避免跨设备数据拷贝开销。
2. 大模型性能收益：SiluMul 为 LLM 大模型 FFN 层高频算子，算子融合实现可省掉 silu 输出中间张量的读写，充分释放昇腾 950 硬件算力，降低推理时延、提升大模型推理吞吐量。
3. 业务落地支撑：支撑基于昇腾 950 的大模型推理业务顺利迁移部署，解决模型因算子缺失无法充分发挥硬件算力的问题。
4. 应用场景：主要用于大语言模型 LLM 推理、Transformer 类模型离线 / 在线推理场景，覆盖 Chat 类大模型、多模态大模型 FFN 网络分支计算。
5. 生态完善：完善 ops‑nn 仓 experimental 模块对昇腾 950 芯片算子覆盖，提升昇腾 950 大模型算子生态完备性。

Design（设计方案）

总体思路

复用 ops‑nn 现有 aclnnSiluMul 对外 API 接口与上层框架逻辑，不修改对外接口；新增昇腾 950 芯片分支的 tiling 切分逻辑与 NPU 内核实现；算子数学逻辑保持：(y = (x * sigmoid(x)) * other)；充分复用昇腾 950 硬件向量、sigmod 指令、UB 缓存资源，优化张量分片策略，减少 DDR‑UB 之间数据搬移；完成功能、精度、性能测试，保障昇腾 950 上算子效果，同时保证不破坏其他芯片平台原有算子能力。

开发步骤

1. 算子逻辑梳理：对齐 aclnnSiluMul 原有算子定义，确认输入输出约束、广播规则、支持数据类型；结合昇腾 950 硬件 UB、指令集特性评估内核实现方案。
2. 上层工程适配：在ops‑nn/experimental/activation/silu_mul模块内增加昇腾 950 芯片分支编译、调度逻辑，对外aclnnSiluMul接口保持不变。
3. Tiling 策略开发：针对昇腾 950 硬件 UB 大小，开发 tiling 逻辑，对输入张量做分片切分，合理规划 UB 内存，处理输入广播场景下的分片逻辑，输出 tiling 参数供内核使用。
4. NPU 内核实现：内核内完成连续计算：sigmoid(x) → x * sigmoid(x) → silu_result * other，融合三步计算，不生成中间张量落 DDR，充分利用片上 UB，调用昇腾 950 硬件指令完成计算。
5. 验证测试
   • 功能测试：多维度、广播场景、多数据类型用例，验证 shape 推导、输入校验正确性；
   • 精度比对：和 CPU 基准计算结果做精度对标，误差满足算子精度阈值；
   • 性能调优：优化流水线、数据搬移，降低时延，提升算子吞吐；
   • 回归测试：验证昇腾 910 等其他芯片平台原有 aclnnSiluMul 功能不受改动影响。
6. 交付合入：代码提交 ops‑nn 仓库，同步更新 aclnnSiluMul.md 文档，补充昇腾 950 支持说明