在深度学习推理场景中，单一硬件往往难以满足所有算子的最优执行需求。CPU 擅长处理复杂逻辑和控制流，而 NPU（Neural Processing Unit）则专精于大规模并行计算。异构算子调度​ 正是通过智能分配计算任务，让 CPU 与 NPU 协同工作，从而最大化系统吞吐量并降低延迟。本文将深入探讨异构调度的核心机制、实现策略及在 CANN 框架下的实践。

1. 为什么需要异构调度？

1.1 硬件特性互补

• NPU（如昇腾 AI 处理器）：算力密度高，擅长执行卷积、矩阵乘法等计算密集型算子，但对控制流（如条件判断、循环）支持较弱。

• CPU（x86/ARM）：通用性强，擅长处理分支预测、数据预处理、后处理等逻辑密集型任务，但算力有限。

1.2 性能瓶颈

如果将所有算子都强制在 NPU 上执行，遇到 NPU 不支持或效率低下的算子（如某些自定义算子或复杂 Reduce 操作）时，会导致整个计算图卡顿。反之，如果全部在 CPU 上执行，则无法利用 NPU 的高算力优势。

2. 异构调度核心机制

2.1 算子切分（Graph Partitioning）

调度器首先需要将完整的计算图（Computational Graph）切分为不同的子图，分别分配给 CPU 和 NPU 执行。

切分策略：

• 支持度优先：将 NPU 支持的算子尽可能聚合在一起，形成一个大的 NPU 子图，减少设备间的数据拷贝次数。

• 性能预估：基于算子的计算复杂度和数据量，预估在 CPU 和 NPU 上的执行时间，选择更快的设备。

2.2 数据流与内存管理

异构调度的最大开销在于设备间数据拷贝。高效的调度需要解决内存壁垒问题。

• 零拷贝技术：通过统一内存地址空间或 RDMA（远程直接内存访问）技术，避免数据在 CPU 和 NPU 内存之间的显式拷贝。

• 流水线设计：当 NPU 在执行当前子图时，CPU 可以并行处理下一个子图的数据预处理，实现计算重叠。

3. 实现流程与代码示例

以下是一个简化的异构调度流程，展示了如何将模型中的算子动态分配到不同设备上。

3.1 调度流程图

graph TD
    A[加载模型计算图] --> B{遍历所有算子节点}
    B --> C{NPU 是否支持?}
    C -->|是| D[标记为 NPU 节点]
    C -->|否| E[标记为 CPU 节点]
    D --> F[合并相邻 NPU 节点<br/>形成 NPU 子图]
    E --> G[保留为 CPU 子图]
    F --> H[生成异构执行计划]
    G --> H
    H --> I[执行：CPU 与 NPU 协同计算]

3.2 关键数据结构

在调度器中，通常需要维护一个算子支持度列表和设备执行上下文。

# 示例：伪代码展示调度逻辑
class HeterogeneousScheduler:
    def __init__(self):
        self.npu_supported_ops = ['Conv2D', 'MatMul', 'Relu']  # NPU 支持的算子列表
        self.cpu_context = CPURuntime()
        self.npu_context = NPURuntime()

    def partition_graph(self, computation_graph):
        """图切分：将计算图划分为 CPU 和 NPU 子图"""
        subgraphs = []
        current_subgraph = SubGraph(device='cpu')  # 默认从 CPU 开始

        for node in computation_graph.nodes:
            if node.op_type in self.npu_supported_ops:
                # 如果当前是 CPU 子图，且遇到 NPU 算子，需要切分
                if current_subgraph.device == 'cpu':
                    if current_subgraph.nodes:  # 如果当前 CPU 子图不为空，先保存
                        subgraphs.append(current_subgraph)
                    current_subgraph = SubGraph(device='npu')  # 创建新的 NPU 子图
                current_subgraph.add_node(node)
            else:
                # 如果当前是 NPU 子图，且遇到 CPU 算子，需要切分
                if current_subgraph.device == 'npu':
                    subgraphs.append(current_subgraph)
                    current_subgraph = SubGraph(device='cpu')
                current_subgraph.add_node(node)

        subgraphs.append(current_subgraph)  # 添加最后一个子图
        return subgraphs

    def execute(self, subgraphs, input_data):
        """执行异构计算图"""
        current_data = input_data
        for subgraph in subgraphs:
            if subgraph.device == 'npu':
                current_data = self.npu_context.run(subgraph, current_data)
            else:
                current_data = self.cpu_context.run(subgraph, current_data)
        return current_data

4. 性能优化策略

4.1 算子融合（Operator Fusion）

在子图切分后，可以对边界处的算子进行融合，以减少数据传递开销。例如，将 NPU 子图末尾的 Transpose 操作与 CPU 子图开头的 Reshape 操作合并。

4.2 异步执行

利用多线程或事件机制，实现 CPU 和 NPU 的异步执行。CPU 准备数据的同时，NPU 进行计算，两者通过信号量同步。

5. 总结

异构算子调度是释放混合硬件算力的关键。通过智能的图切分、高效的内存管理以及异步执行机制，可以显著提升深度学习模型的推理效率。在 CANN 等 AI 框架中，这一机制通常由 图优化器（Graph Optimizer）​ 和 运行时调度器（Runtime Scheduler）​ 共同完成，对开发者透明，极大降低了应用开发的复杂度。

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相关资源：

• CANN 组织链接: https://atomgit.com/cannops-nn

• 仓库链接: https://atomgit.com/cann/ops-nn