已合并
[dx]aclnn通路新增前置transpose，优化超大Cin轴场景性能 #1462
Zehai创建于 2月3日
[dx]aclnn通路新增前置transpose，优化超大Cin轴场景性能 #1462
已合并
从已删除 :wzh_feature02合入到cann/ops-nnmaster
Pull Request已成功合入, 合并人@CANN-robot
（感谢 Zehai 的贡献）2月3日 将crystalhu,chenqi317,lileizheng,liubo75,tangweiwei2,zhangyuxiang0119,zhang-wu设为审查人
CANN-robot
2月3日 评论：
2月3日 评论：
Thanks for your pull-request.
The full list of commands accepted by me can be found at here。
You can get sig-info at here
PR Approval Progress
✅ Congratulations! All modules have met the lgtm and approve requirements.
Module Approval Details
| module | lgtm status | approve status |
|---|---|---|
| conv | ✅ lileizheng, chenqi317 (2/2) | ✅ lileizheng, chenqi317 (2/1) |
💡 Tip:
- Committer can comment
/approveor/lgtm- Commenting
/approveimplies both code review (lgtm) and intent to merge (approve)
2月3日 添加了label：cann-cla/yes
CANN-robot
2月3日 评论：
2月3日 评论：
🔵 source code change are detected, tasks labels is removed in this pull request!
conv/convolution_backward/op_api/convolutionbackward.cpp
@@ -1,6 +1,6 @@
11/**
22 * Copyright (c) 2025 Huawei Technologies Co., Ltd.
33 * This program is free software, you can redistribute it and/or modify it under the terms and conditions of
代码结构与可维护性: 新增的常量 WEIGHT_TRANSPOSE_SHAPE_DIMS 与已有的 WEIGHT_N2H_SHAPE_DIMS 值完全相同，存在重复定义。这增加了代码冗余，降低了可维护性。
问题类型: 代码结构与可维护性
文件路径: conv/convolution_backward/op_api/convolutionbackward.cpp
行号: 3
问题代码:
const FVector<int64_t> WEIGHT_N2H_SHAPE_DIMS = {0, 2, 3, 4, 1};
const FVector<int64_t> WEIGHT_TRANSPOSE_SHAPE_DIMS = {0, 2, 3, 4, 1};
修改建议:
建议删除 WEIGHT_TRANSPOSE_SHAPE_DIMS 的定义，在需要使用该转置维度的地方直接使用已有的 WEIGHT_N2H_SHAPE_DIMS 常量。如果这两个常量在未来可能有不同的语义或用途，应为其添加清晰的注释说明区别。
此评论由代码审查工具自动生成
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3月12日 解决了最后一个问题
CANN-robot
3月12日 评论：
3月12日 评论：
Review Guide
This pull-request passes review.
Committers who wrote a comment of /approve are: lileizheng, chenqi317.
Reviewers who wrote a comment of /lgtm are: lileizheng, chenqi317.
3月12日 关闭了关联的issue
3月12日 合入了pull request
描述
需求背景：
在dx算子中，B矩阵有一个转置逆序的过程，从ND format (Cout, Cin, Hk, Wk)转到Nz format (Cout1, -Hk, -Wk, Cin1, Cin0, Cout0)，但是MTE2 DN2NZ的transpose的效率很低，如果将转置的过程都交给MTE2处理，会导致严重MTE2 bound。
整体方案：
在aclnn通路侧增加前置transpose的准入条件，通过对特定用例的filter进行转置，从而优化目标网络用例性能。前置transpose的目的在于，去掉MTE2对B矩阵做transpose的任务，提高MTE2效率，提升最终的性能。
关联的Issue
https://gitcode.com/cann/ops-nn/issues/1452
测试
测试用例规格约束：
gradOutput & gradInput：NCHW、NCDHW
filter：NCHW、NCDHW
cout < 1.5 * cin || cin < 1.5 * cout
cin > Dk * HK * Wk & cin >= 32
Dk * Hk * Wk > 1
group = 1
测试结果：
目标测试网络用例平均性能提升10%，单case波动5%以内
文档更新
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