{model_name} 模型优化报告【免费下载链接】cannbot-skillsCANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。项目地址: https://gitcode.com/cann/cannbot-skills生成时间{date} 优化执行者{agent / manual}1. 模型信息项目内容模型名称{model_name}模型架构{architecture: LLM / MoE / Diffusion / 多模态}模型路径{model_path}硬件平台{Atlas A2 / A3}卡数 (world_size){world_size}量化模式{BF16 / W8A8 / W8A8C8 / W4A16}执行模式{eager / ge_graph / acl_graph}1.1 模型结构概要{模型网络结构简图例如} Embedding └─ Transformer Block × N ├─ Attention (type: GQA/MHA/MLA) │ ├─ Norm → QKV Projection → RoPE → KV Cache → Flash Attention → O Projection │ └─ Prefill / Decode 分支差异说明 ├─ FFN / MoE │ ├─ Norm → Gate → Expert Compute → Combine │ └─ Shared Expert若有 └─ Residual Connection └─ LM Head2. 性能基线优化前的原始性能数据作为后续各阶段优化效果的对比基准。指标值测试条件Prefill 耗时 (ms){value}input_len{}, batch_size{}Decode 单步耗时 (ms){value}batch_size{}端到端吞吐 (tokens/s){value}input_len{}, output_len{}, batch_size{}显存占用 (GB){value}-2.1 精度基线测试输入{标准输入内容或数据集} 基线输出{模型输出结果用于后续精度对比}3. 阶段 1并行化改造如适用单卡模型可标注为“跳过”。3.1 优化措施项目内容并行策略{单卡跳过 / TP / EP / DP / CP / 混合并行}parallel_config{attn_tp / dense_tp / moe_tp / embed_tp / lmhead_tp / oproj_tp / 其他}参考实现{参考的仓库模型或并行方案}修改文件列表{file1.py, file2.py, ...}关键参数配置参数值说明world_size{N}总卡数tp_size{N}Tensor Parallel 度ep_size{N}Expert Parallel 度dp_size{N}Data Parallel 度cp_size{N}Context Parallel 度3.2 阶段 1 精度验证验证项结果详情输出一致性通过/未通过/跳过{对比方法和结果描述}关键 tensor 误差{max_rel_error}阈值: {1e-3 / 1e-2}测试输入-{与基线相同的输入}测试输出-{并行化改造后的输出}精度判定通过 / 未通过 / 跳过精度问题说明若未通过{问题描述及处理方式}3.3 阶段 1 性能验证指标基线值优化后变化Prefill 耗时 (ms){baseline}{optimized}{-X% / X%}Decode 单步耗时 (ms){baseline}{optimized}{-X% / X%}端到端吞吐 (tokens/s){baseline}{optimized}{X% / -X%}显存占用 (GB){baseline}{optimized}{-X GB / X GB}性能判定有增益 / 无增益 / 有退化 / 跳过3.4 阶段 1 结论用户确认状态已确认 / 待确认 / 跳过结论{是否进入下一阶段以及原因}4. 阶段 2KVCache 优化4.1 优化措施项目内容KVCache 模式{连续缓存 / 分页注意力 / MLA 压缩}参考实现{参考的仓库模型}修改文件列表{file1.py, file2.py, ...}关键参数配置参数值说明enable_pa{True/False}是否启用分页注意力pa_block_size{128/256}PA 块大小input_layout{BSH/TND/TND_NTD/...}FA 算子输入布局sparse_mode{Prefill: 3, Decode: 0}FA 稀疏模式cache_mode{PA_NZ / 其他}缓存格式4.2 阶段 2 精度验证验证项结果详情输出一致性通过/未通过{对比方法和结果描述}关键 tensor 误差{max_rel_error}阈值: {1e-3 / 1e-2}测试输入-{与基线相同的输入}测试输出-{KVCache 优化后的输出}精度判定通过 / 未通过精度问题说明若未通过{问题描述及处理方式}4.3 精度调试记录若触发当 4.2 精度验证未通过时由model-infer-precision-debug技能进行系统化排查。项目内容触发原因{精度验证未通过的具体症状}问题定位{Prefill/DecodeKVCache 写入/FA 计算/量化参数}根因{具体根因描述}调试过程排查步骤操作结果快速诊断{执行的检查项}{发现/未发现问题}分模块定位{定位到的模块}{问题描述}精细定位如需{逐层对比结果}{首次偏差层及模块}修复措施修改文件修改内容修改原因{file}{change}{reason}修复后验证验证项结果详情输出一致性通过/未通过{修复后对比结果}关键 tensor 误差{max_rel_error}{修复后误差}修复判定已解决 / 部分解决 / 未解决遗留风险{如有列出修复后可能的后续风险}4.4 阶段 2 性能验证指标阶段 1 后阶段 2 后本阶段变化相对基线累计变化Prefill 耗时 (ms){stage1}{stage2}{-X%}{-X%}Decode 单步耗时 (ms){stage1}{stage2}{-X%}{-X%}端到端吞吐 (tokens/s){stage1}{stage2}{X%}{X%}显存占用 (GB){stage1}{stage2}{-X GB}{-X GB}性能判定有增益 / 无增益 / 有退化4.5 阶段 2 结论用户确认状态已确认 / 待确认结论{是否进入下一阶段以及原因}5. 阶段 3融合算子优化5.1 优化措施序号模块原始实现替换算子状态备注1{module_name}{原始代码描述}{torch_npu.npu_xxx}成功/失败/跳过{备注}2...5.2 阶段 3 精度验证验证项结果详情输出一致性通过/未通过{对比方法和结果描述}关键 tensor 误差{max_rel_error}阈值: {1e-3 / 1e-2}测试输入-{与基线相同的输入}测试输出-{融合算子优化后的输出}精度判定通过 / 未通过精度问题说明若未通过{问题描述及处理方式}5.3 阶段 3 性能验证指标阶段 2 后阶段 3 后本阶段变化相对基线累计变化Prefill 耗时 (ms){stage2}{stage3}{-X%}{-X%}Decode 单步耗时 (ms){stage2}{stage3}{-X%}{-X%}端到端吞吐 (tokens/s){stage2}{stage3}{X%}{X%}显存占用 (GB){stage2}{stage3}{-X GB}{-X GB}性能判定有增益 / 无增益 / 有退化5.4 阶段 3 结论用户确认状态已确认 / 待确认结论{是否进入下一阶段以及原因}6. 阶段 4图模式适配优化6.1 优化措施项目内容图模式类型{npugraph_ex / GE 图模式}适配范围Decode 阶段Prefill 保持 eager修改文件列表{file1.py, file2.py, ...}改造内容序号改造项改造说明状态1{改造项名称}{具体改造内容}完成/未完成2...解决的图中断 (Graph Break)序号Graph Break 位置原因解决方式1{file:line}{原因描述}{解决方式}2...6.2 阶段 4 精度验证验证项结果详情输出一致性通过/未通过{对比方法和结果描述}关键 tensor 误差{max_rel_error}阈值: {1e-3 / 1e-2}测试输入-{与基线相同的输入}测试输出-{图模式适配后的输出}精度判定通过 / 未通过精度问题说明若未通过{问题描述及处理方式}6.3 阶段 4 性能验证指标阶段 3 后阶段 4 后本阶段变化相对基线累计变化Prefill 耗时 (ms){stage3}{stage4}{-X%}{-X%}Decode 单步耗时 (ms){stage3}{stage4}{-X%}{-X%}端到端吞吐 (tokens/s){stage3}{stage4}{X%}{X%}显存占用 (GB){stage3}{stage4}{-X GB}{-X GB}性能判定有增益 / 无增益 / 有退化6.4 阶段 4 结论用户确认状态已确认 / 待确认结论{最终结论}7. 功能问题记录记录优化过程中发现的所有功能性问题精度异常、运行报错、功能缺失等。序号阶段问题描述影响范围处理方式状态日志/报错路径F-1{1/2/3/4}{问题描述}{影响的模块/功能}{修复/回退/绕过/待处理}已解决/未解决{路径或内容}F-2...8. 性能问题记录记录优化过程中发现的所有性能相关问题性能退化、瓶颈、未达预期等。序号阶段瓶颈描述优化措施优化前优化后增益状态P-1{1/2/3/4}{瓶颈描述}{采取的措施}{优化前数据}{优化后数据}{X%}已优化/未解决/已绕过P-2...9. 优化总结9.1 累计优化效果指标原始基线最终结果累计变化Prefill 耗时 (ms){baseline}{final}{-X%}Decode 单步耗时 (ms){baseline}{final}{-X%}端到端吞吐 (tokens/s){baseline}{final}{X%}显存占用 (GB){baseline}{final}{-X GB}9.2 各阶段贡献阶段精度状态性能变化关键措施基线--原始模型阶段 1并行化通过/未通过/跳过{X% / -X%}{TP / EP / DP / CP / 混合并行}阶段 2KVCache通过/未通过{X% / -X%}{连续缓存/分页注意力/MLA 压缩}阶段 3融合算子通过/未通过{X% / -X%}{替换了 N 个模块}阶段 4图模式通过/未通过{X% / -X%}{Decode 阶段启用图模式}累计-{X%}-9.3 遗留问题序号问题影响建议后续处理方式1{问题描述}{影响说明}{处理建议}...9.4 后续优化建议{建议 1}{建议 2}...10. Skill 反馈优化过程中发现的 skill 和流程问题用于持续改进。序号类型涉及环节描述S-1{内容 / 执行}{skill 名称或 agent/阶段}{具体问题和改进建议}...类型说明内容 skill 描述/流程/约束/参考不足 → 改 SKILL.md执行 skill 有要求但未被遵循 → 改 agent/hooks/dispatch【免费下载链接】cannbot-skillsCANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。项目地址: https://gitcode.com/cann/cannbot-skills创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考