打破集群通信“内存墙”：手把手教你用 CANN SHMEM 重构 AIGC 分布式算子

在 AIGC 大模型训练与推理的深水区，算力往往不是唯一的瓶颈，通信才是。当我们在 Atlas 800I A2 集群上训练千亿参数模型时，传统的 MPI（Message Passing Interface）通信模式——即“发送-接收”的双边通信，往往因为协议栈的软件开销（Software Overhead）过大，导致宝贵的 AI Core 经常处于“等数据”的饥饿状态。如何让分布在不同 NPU 卡

禁默

599人浏览 · 2026-02-06 20:35:05

禁默 · 2026-02-06 20:35:05 发布

前言

一、架构深剖：为什么 SHMEM 比传统通信更快？

二、实战演练：用 SHMEM 写一个“环形同步”算子

三、什么时候你应该使用 SHMEM？

四、结语

前言

在 AIGC 大模型训练与推理的深水区，算力往往不是唯一的瓶颈，通信才是。

当我们在 Atlas 800I A2 集群上训练千亿参数模型时，传统的 MPI（Message Passing Interface）通信模式——即“发送-接收”的双边通信，往往因为协议栈的软件开销（Software Overhead）过大，导致宝贵的 AI Core 经常处于“等数据”的饥饿状态。

如何让分布在不同 NPU 卡上的内存像“一家人”一样无缝互访？AtomGit 上的 CANN/shmem 仓库给出了答案。这是一个基于 OpenSHMEM 标准，利用昇腾底层 MTE/xDMA 硬件加速引擎打造的高性能通信库。

一、架构深剖：为什么 SHMEM 比传统通信更快？

根据 shmem 仓库的架构描述，其核心优势在于PGAS（分区全局地址空间）模型与硬件卸载的完美结合。

PGAS 视角的内存：

在 SHMEM 的世界里，尽管物理上内存分布在不同的 NPU 卡上，但在逻辑上，它们属于同一个地址空间。
- 对称堆（Symmetric Heap）：只要在 Host 侧分配一块对称内存，所有 Device 侧的核都可以通过偏移量直接计算出这就块内存在“邻居卡”上的位置。
MTE/xDMA 硬件直通：

这是昇腾硬件的独门绝技。
- MTE (Memory Transfer Engine)：负责片内数据搬运。
- xDMA：负责片间（跨卡/跨机）数据搬运。
  
  shmem 的底层直接驱动这些硬件引擎，实现了 Zero-Copy（零拷贝） 和 One-Sided Communication（单边通信）。发起端写入数据后，无需接收端 CPU/NPU 参与确认，数据直接落地。

二、实战演练：用 SHMEM 写一个“环形同步”算子

为了让大家更直观地理解，我们模拟一个 AIGC 并行计算中常见的场景：Ring AllReduce 中的数据传递环节。我们需要将本卡的数据发送给下一张卡（Next PE），同时接收上一张卡的数据。

以下是基于 shmem 库设计思路的伪代码实现：

1. Host 侧：构建通信域与内存池

Host 侧主要负责“修路”，即初始化环境和分配对称内存。

C++

// [Host Code] 初始化与内存分配

// 1. 初始化 SHMEM 库
// 实际上会调用底层驱动，建立设备间的 xDMA 通道
aclshmemInit(); 

// 2. 创建通信域 (Team)
// 类似于 MPI_COMM_WORLD，将所有 NPU 卡拉入一个群组
aclshmemTeamHandle team = aclshmemTeamCreate(ALL_DEVICES);

// 3. 分配对称堆内存 (Symmetric Heap)
// 关键点：这个函数会在所有卡上分配相同大小、相同相对地址的内存
// 供 Device 侧直接索引
size_t buffer_size = 1024 * 1024 * sizeof(float); // 1MB Buffer
void* global_buffer = aclshmemMalloc(buffer_size);

// 4. 启动 Device 侧核函数
// 将 global_buffer 的指针传给所有 NPU
LaunchKernel(global_buffer, ...);

2. Device 侧：单边通信与硬件加速

Device 侧（AI Core）主要负责“跑车”，利用 SHMEM 原语进行极速数据搬运。

C++

// [Device Code] Kernel 函数逻辑

__global__ void ring_pass_kernel(float* local_buffer, int my_pe_id, int total_pes) {
    
    // 计算邻居 ID (环形拓扑)
    int next_pe = (my_pe_id + 1) % total_pes;
    
    // 准备数据
    // ... (假设 local_buffer 已经有了计算好的梯度数据)
    
    // 【核心操作】 shmem_put (单边写入)
    // 语义：将我不关心的 local_buffer 数据，直接写入到 next_pe 的 local_buffer 地址中
    // 这里的 magic 在于，我不需要 next_pe 调用 "recv"，我直接写它的内存！
    // 底层会触发 xDMA 引擎异步搬运，不阻塞当前 AI Core 计算
    shmem_put(local_buffer, local_buffer, 1024 * 1024, next_pe);
    
    // 【核心操作】 shmem_quiet (全局同步)
    // 确保刚才发出的数据已经全部安全抵达目标的内存
    // 类似于内存屏障
    shmem_quiet();
    
    // 此时，本卡内存中也已经被 prev_pe 写入了新数据
    // 可以直接读取 local_buffer 进行下一轮计算
    process_next_step(local_buffer);
}

注：以上代码为逻辑伪代码，实际开发请参考 shmem/examples 目录下的 C++ 完整源码。

三、什么时候你应该使用 SHMEM？

并非所有场景都需要用 SHMEM 替代 HCCL。但在以下 AIGC 场景中，shmem 是性能优化的杀手锏：

MoE (Mixture of Experts) 专家路由：

当 Token 需要被分发到不同卡上的专家网络时，通信粒度极细且动态变化。SHMEM 的低延迟特性（微秒级）比传统集合通信更高效。
自定义算子融合：

如果你正在开发一个 MatMul + AllReduce 的融合算子（如仓库示例所示），需要在矩阵计算的内部循环中插入通信操作，SHMEM 的轻量级 API 允许你进行指令级的流水线编排。
图神经网络 (GNN)：

涉及大量稀疏矩阵的跨节点访问，PGAS 模型的全局地址空间特性可以让代码逻辑大大简化。