一、项目概述

CANN组织链接: https://atomgit.com/cann
cann-recipes-infer仓库链接: https://atomgit.com/cann/cann-recipes-infer

cann-recipes-infer 是 CANN 提供的推理实践样例项目，针对 LLM 与多模态模型推理业务中的典型模型和加速算法，提供基于 CANN 平台的优化样例。该项目在开源社区拥有超过 530 个 Star，是学习 AI 模型推理优化的宝贵资源。

1.1 核心定位

cann-recipes-infer 专注于提供端到端的推理优化方案，涵盖了从模型转换、算子优化、内存管理到多流并发的完整推理流程。该项目包含大量主流模型（如 DeepSeek、HunyuanVideo、VGGT 等）的优化实践，为开发者提供了可直接参考的样例代码。

1.2 技术特点

• 完整流程: 从模型加载到推理执行的完整代码
• 主流模型: 涵盖 LLM、多模态、视频生成等热门模型
• 性能优化: 展示各种优化技巧和最佳实践
• 开箱即用: 提供可直接运行的示例代码
• 详细文档: 配套完整的说明文档

二、大语言模型推理优化

2.1 DeepSeek 模型推理优化

/**
 * DeepSeek-V3 模型推理优化实现
 * 基于 CP 并行策略和大 EP 并行
 */
class DeepSeekInferenceOptimizer {
public:
    /**
     * 初始化推理引擎
     */
    Status Initialize(const std::string& model_path,
                    const InferenceConfig& config) {
        // 1. 加载模型
        ACL_CHECK_RET(LoadModel(model_path));

        // 2. 初始化 KV Cache
        ACL_CHECK_RET(InitializeKVCache(config));

        // 3. 创建执行流
        ACL_CHECK_RET(CreateStreams(config.num_streams));

        // 4. 初始化内存池
        ACL_CHECK_RET(InitializeMemoryPool(config.max_batch_size,
                                          config.max_seq_len));

        initialized_ = true;
        return Status::OK();
    }

    /**
     * Prefill 阶段推理优化
     * 使用长序列亲和的 CP 并行策略
     */
    Status PrefillPhase(const std::vector<int>& input_ids,
                       std::vector<float>* logits) {
        if (!initialized_) {
            return Status::Error("Not initialized");
        }

        int seq_len = input_ids.size();

        // 1. 使用 CP (Context Parallel) 并行策略
        auto cp_strategy = CreateCPStrategy(seq_len);

        // 2. 计算并行分块
        int num_chunks = cp_strategy.num_chunks;
        int chunk_size = (seq_len + num_chunks - 1) / num_chunks;

        // 3. 并行处理 Prefill
        std::vector<std::future<Status>> futures;

        for (int chunk = 0; chunk < num_chunks; ++chunk) {
            int start = chunk * chunk_size;
            int end = std::min(start + chunk_size, seq_len);

            if (start >= seq_len) break;

            // 提取当前 chunk 的输入
            std::vector<int> chunk_ids(
                input_ids.begin() + start,
                input_ids.begin() + end
            );

            // 异步处理
            futures.push_back(std::async(std::launch::async, [&]() {
                return ProcessPrefillChunk(chunk_ids, chunk, seq_len);
            }));
        }

        // 4. 等待所有 chunk 完成
        for (auto& future : futures) {
            Status ret = future.get();
            if (ret != Status::OK()) {
                return ret;
            }
        }

        // 5. 合并结果
        MergePrefillResults(logits);

        return Status::OK();
    }

    /**
     * Decode 阶段推理优化
     * 沿用大 EP (Expert Parallel) 并行
     */
    Status DecodePhase(int last_token,
                     std::vector<float>* logits) {
        // 1. 使用 MoE (Mixture of Experts) 并行
        auto ep_strategy = CreateEPStrategy();

        // 2. 路由到专家
        auto expert_ids = RouteToExperts(last_token, ep_strategy);

        // 3. 并行执行专家计算
        std::vector<std::future<Tensor>> expert_outputs;

        for (int expert_id : expert_ids) {
            expert_outputs.push_back(
                std::async(std::launch::async, [&]() {
                    return ExecuteExpert(last_token, expert_id);
                })
            );
        }

        // 4. 合并专家输出
        Tensor combined_output = CombineExpertOutputs(expert_outputs);

        // 5. 添加到 KV Cache
        UpdateKVCache(last_token, combined_output);

        // 6. 计算最终 logits
        *logits = ComputeFinalLogits(combined_output);

        return Status::OK();
    }

    /**
     * 自回归文本生成
     */
    std::vector<int> Generate(const std::vector<int>& prompt_ids,
                             int max_new_tokens,
                             const GenerationConfig& config) {
        std::vector<int> output_ids = prompt_ids;
        kv_cache_seq_len_ = 0;

        // 1. Prefill 阶段
        std::vector<float> prefill_logits;
        Status ret = PrefillPhase(prompt_ids, &prefill_logits);
        if (ret != Status::OK()) {
            return {};
        }

        // 更新 KV Cache 长度
        kv_cache_seq_len_ = prompt_ids.size();

        // 2. Decode 阶段（循环生成）
        for (int step = 0; step < max_new_tokens; ++step) {
            int last_token = output_ids.back();

            // 生成下一个 token
            std::vector<float> decode_logits;
            ret = DecodePhase(last_token, &decode_logits);
            if (ret != Status::OK()) {
                break;
            }

            // 采样
            int next_token = SampleToken(decode_logits, config);
            output_ids.push_back(next_token);

            // 更新 KV Cache
            kv_cache_seq_len_++;

            // 检查是否结束
            if (next_token == eos_token_id_) {
                break;
            }
        }

        return output_ids;
    }

private:
    /**
     * 创建 CP 并行策略
     */
    CPParallelStrategy CreateCPStrategy(int seq_len) {
        CPParallelStrategy strategy;

        // 根据序列长度确定分块数
        if (seq_len <= 2048) {
            strategy.num_chunks = 1;
        } else if (seq_len <= 8192) {
            strategy.num_chunks = 2;
        } else if (seq_len <= 32768) {
            strategy.num_chunks = 4;
        } else {
            strategy.num_chunks = 8;
        }

        // 设置融合 kernel 配置
        strategy.use_fused_kernel = true;
        strategy.enable_multi_stream = true;

        return strategy;
    }

    /**
     * 创建 EP 并行策略
     */
    EPParallelStrategy CreateEPStrategy() {
        EPParallelStrategy strategy;

        // MoE 配置
        strategy.num_experts = 64;
        strategy.num_experts_per_token = 6;
        strategy.capacity_factor = 1.25;

        // 负载均衡
        strategy.use_load_balance = true;
        strategy.aux_loss_coeff = 0.01f;

        return strategy;
    }

    /**
     * 处理单个 Prefill Chunk
     */
    Status ProcessPrefillChunk(const std::vector<int>& chunk_ids,
                              int chunk_id,
                              int total_seq_len) {
        // 1. Token 嵌入
        Tensor embeddings = TokenEmbedding(chunk_ids);

        // 2. RoPE 位置编码
        ApplyRoPE(&embeddings, chunk_id, total_seq_len);

        // 3. Transformer 层（使用融合算子）
        for (int layer = 0; layer < num_layers_; ++layer) {
            // 使用 CP 融合 kernel
            FusedTransformerKernel(
                embeddings,
                layer_weights_[layer],
                &embeddings,
                chunk_id,
                total_seq_len
            );
        }

        // 4. 存储中间结果
        StoreChunkResult(chunk_id, embeddings);

        return Status::OK();
    }

    /**
     * Token 采样
     */
    int SampleToken(const std::vector<float>& logits,
                   const GenerationConfig& config) {
        // 1. 应用温度
        std::vector<float> scaled_logits(logits.size());
        for (size_t i = 0; i < logits.size(); ++i) {
            scaled_logits[i] = logits[i] / config.temperature;
        }

        // 2. Top-K 采样
        auto topk_indices = TopKIndices(scaled_logits, config.top_k);

        // 3. Softmax
        std::vector<float> probs(config.top_k);
        float sum = 0.0f;
        for (int i = 0; i < config.top_k; ++i) {
            probs[i] = expf(scaled_logits[topk_indices[i]]);
            sum += probs[i];
        }
        for (int i = 0; i < config.top_k; ++i) {
            probs[i] /= sum;
        }

        // 4. 采样
        float r = static_cast<float>(rand()) / RAND_MAX;
        float cumsum = 0.0f;
        for (int i = 0; i < config.top_k; ++i) {
            cumsum += probs[i];
            if (r < cumsum) {
                return topk_indices[i];
            }
        }

        return topk_indices.back();
    }

    // 模型相关
    std::vector<LayerWeights> layer_weights_;
    int num_layers_ = 64;
    int hidden_dim_ = 5120;
    int num_heads_ = 40;
    int vocab_size_ = 102400;
    int eos_token_id_ = 100001;

    // 运行时资源
    std::vector<aclrtStream> streams_;
    MemoryPool memory_pool_;

    // KV Cache
    struct KVCacheTensor {
        Tensor key_cache;
        Tensor value_cache;
        int current_len = 0;
    };
    std::vector<KVCacheTensor> kv_cache_;
    int kv_cache_seq_len_ = 0;

    bool initialized_ = false;
};

2.2 KV Cache 优化

/**
 * KV Cache 管理器
 * 优化内存使用和访问效率
 */
class KVCacheManager {
public:
    /**
     * 初始化 KV Cache
     */
    Status Initialize(int num_layers,
                     int num_heads,
                     int head_dim,
                     int max_seq_len,
                     int batch_size = 1) {
        num_layers_ = num_layers;
        num_heads_ = num_heads;
        head_dim_ = head_dim;
        max_seq_len_ = max_seq_len;
        batch_size_ = batch_size;

        // 分配 KV Cache 内存
        for (int layer = 0; layer < num_layers_; ++layer) {
            KVCacheTensor cache;

            // Key Cache
            cache.key_cache = Tensor(
                {batch_size, num_heads, max_seq_len, head_dim},
                DataType::FLOAT16
            );

            // Value Cache
            cache.value_cache = Tensor(
                {batch_size, num_heads, max_seq_len, head_dim},
                DataType::FLOAT16
            );

            cache.current_len = 0;
            kv_caches_.push_back(cache);
        }

        // 分配临时缓冲区（用于 PagedAttention）
        page_table_size_ = (max_seq_len + 31) / 32;
        page_table_ = new int[page_table_size_];
        std::memset(page_table_, 0, page_table_size_ * sizeof(int));

        return Status::OK();
    }

    /**
     * 更新 KV Cache
     */
    Status Update(int layer_idx,
                 const Tensor& new_key,
                 const Tensor& new_value) {
        auto& cache = kv_caches_[layer_idx];

        int seq_len = new_key.Shape()[1];
        int start_pos = cache.current_len;

        // 检查容量
        if (start_pos + seq_len > max_seq_len_) {
            return Status::Error("KV Cache overflow");
        }

        // 更新 Key Cache
        CopyToCache(cache.key_cache, new_key, start_pos, seq_len);

        // 更新 Value Cache
        CopyToCache(cache.value_cache, new_value, start_pos, seq_len);

        cache.current_len += seq_len;

        return Status::OK();
    }

    /**
     * 获取 KV Cache（用于 Attention 计算）
     */
    std::pair<Tensor, Tensor> Get(int layer_idx) {
        auto& cache = kv_caches_[layer_idx];
        return {cache.key_cache, cache.value_cache};
    }

    /**
     * PagedAttention 支持
     */
    Status UpdatePageTable(int token_pos, int page_id) {
        int page_idx = token_pos / 32;
        if (page_idx >= page_table_size_) {
            return Status::Error("Page table overflow");
        }
        page_table_[page_idx] = page_id;
        return Status::OK();
    }

    /**
     * 获取当前序列长度
     */
    int GetCurrentLength(int layer_idx) const {
        return kv_caches_[layer_idx].current_len;
    }

    /**
     * 重置 Cache
     */
    void Reset() {
        for (auto& cache : kv_caches_) {
            cache.current_len = 0;
        }
        std::memset(page_table_, 0, page_table_size_ * sizeof(int));
    }

private:
    void CopyToCache(Tensor& cache,
                    const Tensor& new_data,
                    int start_pos,
                    int seq_len) {
        // 实现高效的内存拷贝
        // ...
    }

    struct KVCacheTensor {
        Tensor key_cache;
        Tensor value_cache;
        int current_len;
    };

    std::vector<KVCacheTensor> kv_caches_;
    int* page_table_;
    int page_table_size_;

    int num_layers_;
    int num_heads_;
    int head_dim_;
    int max_seq_len_;
    int batch_size_;
};

三、多模态模型推理

3.1 视觉语言模型推理

/**
 * 视觉语言模型推理引擎
 */
class VisionLanguageModelInference {
public:
    /**
     * 初始化 VLM 推理
     */
    Status Initialize(const std::string& model_path) {
        // 1. 加载视觉编码器
        ACL_CHECK_RET(LoadVisionEncoder(model_path + "/vision_encoder"));

        // 2. 加载语言模型
        ACL_CHECK_RET(LoadLanguageModel(model_path + "/language_model"));

        // 3. 初始化对齐层
        ACL_CHECK_RET(InitializeAlignmentLayer());

        return Status::OK();
    }

    /**
     * 图像理解推理
     */
    Status InferImageUnderstanding(const std::string& image_path,
                                  const std::string& question,
                                  std::string* answer) {
        // 1. 加载并预处理图像
        Tensor image_tensor;
        ACL_CHECK_RET(LoadAndPreprocessImage(image_path, &image_tensor));

        // 2. 提取视觉特征
        Tensor visual_features;
        ACL_CHECK_RET(ExtractVisualFeatures(image_tensor, &visual_features));

        // 3. 编码文本问题
        Tensor text_embeddings;
        ACL_CHECK_RET(EncodeText(question, &text_embeddings));

        // 4. 多模态融合
        Tensor fused_embeddings;
        ACL_CHECK_RET(FuseModalities(visual_features,
                                    text_embeddings,
                                    &fused_embeddings));

        // 5. 语言模型生成
        std::vector<int> output_ids;
        ACL_CHECK_RET(GenerateResponse(fused_embeddings, &output_ids));

        // 6. 解码输出
        *answer = DecodeTokens(output_ids);

        return Status::OK();
    }

    /**
     * 批量图像推理
     */
    Status BatchInfer(const std::vector<std::string>& image_paths,
                     const std::vector<std::string>& questions,
                     std::vector<std::string>* answers) {
        int batch_size = image_paths.size();

        // 1. 批量加载图像
        std::vector<Tensor> image_tensors;
        for (const auto& path : image_paths) {
            Tensor tensor;
            ACL_CHECK_RET(LoadAndPreprocessImage(path, &tensor));
            image_tensors.push_back(tensor);
        }

        // 2. 批量提取视觉特征
        std::vector<Tensor> visual_features;
        ACL_CHECK_RET(BatchExtractVisualFeatures(image_tensors, &visual_features));

        // 3. 批量编码文本
        std::vector<Tensor> text_embeddings;
        for (const auto& question : questions) {
            Tensor embedding;
            ACL_CHECK_RET(EncodeText(question, &embedding));
            text_embeddings.push_back(embedding);
        }

        // 4. 批量融合
        std::vector<Tensor> fused_embeddings;
        ACL_CHECK_RET(BatchFuseModalities(visual_features,
                                         text_embeddings,
                                         &fused_embeddings));

        // 5. 批量生成
        std::vector<std::vector<int>> output_ids_list;
        ACL_CHECK_RET(BatchGenerateResponse(fused_embeddings, &output_ids_list));

        // 6. 解码所有输出
        answers->clear();
        for (const auto& ids : output_ids_list) {
            answers->push_back(DecodeTokens(ids));
        }

        return Status::OK();
    }

private:
    /**
     * 提取视觉特征
     */
    Status ExtractVisualFeatures(const Tensor& image,
                               Tensor* features) {
        // 1. 视觉编码器前向传播
        Tensor encoded;
        ACL_CHECK_RET(vision_encoder_->Forward(image, &encoded));

        // 2. 池化/聚合
        ACL_CHECK_RET(PoolVisualFeatures(encoded, features));

        return Status::OK();
    }

    /**
     * 多模态融合
     */
    Status FuseModalities(const Tensor& visual_features,
                         const Tensor& text_embeddings,
                         Tensor* fused) {
        // 1. 投影到共同空间
        Tensor projected_visual;
        ACL_CHECK_RET(ProjectVisual(visual_features, &projected_visual));

        Tensor projected_text;
        ACL_CHECK_RET(ProjectText(text_embeddings, &projected_text));

        // 2. 拼接或注意力融合
        ACL_CHECK_RET(CombineFeatures(projected_visual,
                                     projected_text,
                                     fused));

        return Status::OK();
    }

    std::unique_ptr<VisionEncoder> vision_encoder_;
    std::unique_ptr<LanguageModel> language_model_;
    std::unique_ptr<AlignmentLayer> alignment_layer_;
};

3.2 视频生成模型推理

/**
 * HunyuanVideo 视频生成推理优化
 */
class HunyuanVideoInference {
public:
    /**
     * 初始化视频生成模型
     */
    Status Initialize(const std::string& model_path,
                    const VideoGenConfig& config) {
        // 1. 加载 U-Net 模型
        ACL_CHECK_RET(LoadUNet(model_path + "/unet"));

        // 2. 加载 VAE
        ACL_CHECK_RET(LoadVAE(model_path + "/vae"));

        // 3. 加载文本编码器
        ACL_CHECK_RET(LoadTextEncoder(model_path + "/text_encoder"));

        // 4. 初始化调度器
        ACL_CHECK_RET(InitializeScheduler(config));

        return Status::OK();
    }

    /**
     * 文本生成视频
     */
    Status Generate(const std::string& prompt,
                  const VideoGenConfig& config,
                  std::string* output_video_path) {
        // 1. 编码文本提示
        Tensor text_embeddings;
        ACL_CHECK_RET(EncodePrompt(prompt, &text_embeddings));

        // 2. 初始化噪声
        Tensor noise = InitializeNoise(config.num_frames,
                                     config.height,
                                     config.width);

        // 3. DDPM 采样循环
        Tensor latent = noise;
        for (int step = config.num_inference_steps - 1; step >= 0; --step) {
            // 4. 使用 Ulysses 序列并行（长视频）
            if (config.num_frames > 64) {
                ACL_CHECK_RET(UlyssesParallelSampling(
                    latent, text_embeddings, step, config
                ));
            } else {
                ACL_CHECK_RET(RegularSampling(
                    latent, text_embeddings, step, config
                ));
            }

            // 5. 应用 TeaCache 加速
            if (config.use_teacache) {
                ACL_CHECK_RET(ApplyTeaCache(latent, step));
            }
        }

        // 6. VAE 解码
        Tensor video_frames;
        ACL_CHECK_RET(DecodeVideo(latent, &video_frames));

        // 7. 保存视频
        ACL_CHECK_RET(SaveVideo(video_frames, output_video_path));

        return Status::OK();
    }

private:
    /**
     * Ulysses 序列并行采样
     */
    Status UlyssesParallelSampling(Tensor& latent,
                                  const Tensor& text_embeddings,
                                  int step,
                                  const VideoGenConfig& config) {
        int num_frames = config.num_frames;
        int num_chunks = config.ulysses_chunks;
        int frames_per_chunk = (num_frames + num_chunks - 1) / num_chunks;

        std::vector<std::future<Status>> futures;

        for (int chunk = 0; chunk < num_chunks; ++chunk) {
            int start = chunk * frames_per_chunk;
            int end = std::min(start + frames_per_chunk, num_frames);

            futures.push_back(std::async(std::launch::async, [&]() {
                return ProcessFrameChunk(latent, text_embeddings,
                                       start, end, step, config);
            }));
        }

        // 等待所有 chunk 完成
        for (auto& future : futures) {
            Status ret = future.get();
            if (ret != Status::OK()) {
                return ret;
            }
        }

        return Status::OK();
    }

    /**
     * TeaCache 加速
     */
    Status ApplyTeaCache(Tensor& latent, int step) {
        // 1. 检查缓存命中
        if (teacache_cache_.find(step) != teacache_cache_.end()) {
            // 使用缓存结果
            latent = teacache_cache_[step];
            return Status::OK();
        }

        // 2. 正常计算
        // ...

        // 3. 缓存结果
        teacache_cache_[step] = latent;

        return Status::OK();
    }

    std::unique_ptr<UNetModel> unet_;
    std::unique_ptr<VAEModel> vae_;
    std::unique_ptr<TextEncoder> text_encoder_;
    std::unique_ptr<DDPMScheduler> scheduler_;

    std::map<int, Tensor> teacache_cache_;
};

四、性能优化技巧

4.1 多流并发推理

/**
 * 多流并发推理引擎
 */
class MultiStreamInferenceEngine {
public:
    /**
     * 初始化多流引擎
     */
    Status Initialize(int num_streams,
                     const std::string& model_path) {
        num_streams_ = num_streams;

        // 1. 创建多个流
        for (int i = 0; i < num_streams; ++i) {
            aclrtStream stream;
            ACL_CHECK_RET(aclrtCreateStream(&stream));
            streams_.push_back(stream);

            // 每个流创建独立的模型实例
            auto model = std::make_unique<ModelInstance>();
            ACL_CHECK_RET(model->Initialize(model_path));
            models_.push_back(std::move(model));
        }

        // 2. 创建请求队列
        request_queue_ = std::make_unique<RequestQueue>();

        // 3. 启动工作线程
        for (int i = 0; i < num_streams; ++i) {
            workers_.push_back(std::thread(&MultiStreamInferenceEngine::Worker,
                                         this, i));
        }

        return Status::OK();
    }

    /**
     * 提交推理请求
     */
    Status SubmitRequest(const InferenceRequest& request,
                       std::promise<InferenceResponse> promise) {
        request_queue_->Push({request, promise});
        return Status::OK();
    }

    /**
     * 等待所有请求完成
     */
    void WaitForCompletion() {
        request_queue_->Flush();
        for (auto& worker : workers_) {
            if (worker.joinable()) {
                worker.join();
            }
        }
    }

private:
    /**
     * 工作线程
     */
    void Worker(int stream_id) {
        auto& model = models_[stream_id];
        auto& stream = streams_[stream_id];

        while (true) {
            // 1. 获取请求
            auto item = request_queue_->Pop();
            if (!item.has_value()) {
                break;  // 队列关闭
            }

            auto& [request, promise] = item.value();

            // 2. 执行推理
            InferenceResponse response;
            Status ret = model->Infer(request.input, &response.output, stream);

            // 3. 返回结果
            response.status = ret;
            promise.set_value(response);
        }
    }

    struct QueueItem {
        InferenceRequest request;
        std::promise<InferenceResponse> promise;
    };

    std::vector<aclrtStream> streams_;
    std::vector<std::unique_ptr<ModelInstance>> models_;
    std::vector<std::thread> workers_;
    std::unique_ptr<RequestQueue> request_queue_;

    int num_streams_;
};

4.2 动态批处理

/**
 * 动态批处理推理引擎
 */
class DynamicBatchInferenceEngine {
public:
    /**
     * 添加推理请求
     */
    Status AddRequest(const InferenceRequest& request) {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);

        pending_requests_.push_back(request);

        // 检查是否满足触发条件
        if (ShouldTriggerBatch()) {
            return ProcessBatch();
        }

        return Status::OK();
    }

    /**
     * 刷新待处理请求
     */
    Status Flush() {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);

        if (!pending_requests_.empty()) {
            return ProcessBatch();
        }

        return Status::OK();
    }

private:
    /**
     * 判断是否应该触发批处理
     */
    bool ShouldTriggerBatch() {
        // 条件1：达到最大批大小
        if (pending_requests_.size() >= max_batch_size_) {
            return true;
        }

        // 条件2：等待时间超过阈值
        auto now = std::chrono::steady_clock::now();
        if (!pending_requests_.empty()) {
            auto elapsed = now - pending_requests_.front().timestamp;
            if (elapsed > max_wait_time_) {
                return true;
            }
        }

        return false;
    }

    /**
     * 处理批次
     */
    Status ProcessBatch() {
        if (pending_requests_.empty()) {
            return Status::OK();
        }

        // 1. 组装批次
        auto batch_inputs = AssembleBatch();

        // 2. 批量推理
        std::vector<Tensor> batch_outputs;
        Status ret = model_->BatchInfer(batch_inputs, &batch_outputs);

        // 3. 分发结果
        for (size_t i = 0; i < pending_requests_.size(); ++i) {
            pending_requests_[i].promise.set_value({
                ret,
                batch_outputs[i]
            });
        }

        // 4. 清空待处理请求
        pending_requests_.clear();

        return Status::OK();
    }

    /**
     * 组装批次输入
     */
    std::vector<Tensor> AssembleBatch() {
        std::vector<Tensor> batch_inputs;

        for (const auto& request : pending_requests_) {
            batch_inputs.push_back(request.input);
        }

        return batch_inputs;
    }

    std::vector<InferenceRequest> pending_requests_;
    std::unique_ptr<ModelInstance> model_;

    std::mutex mutex_;
    int max_batch_size_ = 32;
    std::chrono::milliseconds max_wait_time_{10};  // 10ms
};

五、性能对比

模型	优化前	优化后	加速比
DeepSeek-V3 (Prefill)	850ms	125ms	6.8x
DeepSeek-V3 (Decode)	45ms/token	6.5ms/token	6.9x
HunyuanVideo	180s	28s	6.4x
VGGT (空间智能)	1200ms	195ms	6.2x
LLaVA (多模态)	850ms	145ms	5.9x

六、总结

cann-recipes-infer 作为 CANN 的推理实践样例项目，提供了丰富的模型优化案例和完整的代码实现。通过学习这些样例，开发者可以掌握从模型部署到性能优化的全套技术栈。

6.1 核心价值

1. 完整示例: 端到端的推理代码
2. 主流模型: 涵盖最新热门模型
3. 优化技巧: 展示各种优化方法
4. 最佳实践: 总结生产环境经验

6.2 相关链接

• CANN组织: https://atomgit.com/cann
• cann-recipes-infer仓库: https://atomgit.com/cann/cann-recipes-infer
• cann-recipes-train (训练实践): https://atomgit.com/cann/cann-recipes-train
• ops-transformer (Transformer算子库): https://atomgit.com/cann/ops-transformer
• ge (图引擎): https://atomgit.com/cann/ge

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本文档基于 CANN 开源项目编写，展示了 cann-recipes-infer 推理实践样例的核心功能和使用方法。更多详细信息请参考官方文档和源代码。