（独家披露）2025全球C++大会演讲实录：构建高性能推理引擎的4层抽象模型

第一章：2025全球C++大会演讲背景与国产AI芯片发展现状

在2025全球C++大会上，来自中芯智算的首席架构师发表了题为《C++在异构计算环境下的优化实践》的主题演讲，聚焦国产AI芯片在高性能计算场景中的编译器适配与运行时优化。此次演讲标志着国内自主芯片生态在系统级编程语言支持方面取得关键突破。

国产AI芯片的技术演进路径

近年来，以寒武纪、壁仞科技和天数智芯为代表的国产AI芯片企业持续推进架构创新。这些芯片普遍采用类GPGPU设计，支持大规模并行计算，并通过自定义指令集提升深度学习推理效率。当前主流产品已实现INT8算力超过200TOPS，功耗比优于国际同类产品15%以上。

生态系统建设的关键挑战

尽管硬件性能持续提升，但软件栈的成熟度仍是制约其广泛应用的核心瓶颈。主要问题包括：

• C++标准库在专有架构上的兼容性不足
• 缺乏高效的内存管理模型支持异构设备间数据迁移
• 调试工具链不完善，难以定位底层并发问题

典型优化案例：向量加法内核实现

以下是在某国产AI芯片上使用C++结合专有扩展实现的向量加法代码片段：

// 使用芯片专用SIMD扩展进行向量加法
#include <ai_vector.h>

void vector_add(const float* a, const float* b, float* c, int n) {
    #pragma unroll(4)  // 提示编译器展开循环
    for (int i = 0; i < n; i += 4) {
        ai_vector<float, 4> va = ai_load(a + i);  // 加载4个浮点数
        ai_vector<float, 4> vb = ai_load(b + i);
        ai_vector<float, 4> vc = va + vb;         // 向量并行加法
        ai_store(c + i, vc);                      // 存储结果
    }
}

该代码利用芯片提供的向量类型 ai_vector 实现单指令多数据操作，配合循环展开可提升吞吐率达3.2倍。

厂商	峰值算力 (INT8)	内存带宽 (GB/s)	支持C++标准
寒武纪 MLU370	256 TOPS	512	C++17
壁仞 BR100	280 TOPS	600	C++14
天数智芯 Tianshu 2	200 TOPS	480	C++17

第二章：高性能推理引擎的架构设计原则

2.1 四层抽象模型的理论基础与设计动机

在分布式系统架构演进中，四层抽象模型为复杂系统的模块化设计提供了理论支撑。该模型通过分层解耦，将系统划分为接口层、逻辑层、数据层与资源层，每一层仅与相邻层交互，显著提升可维护性与扩展性。

分层结构的核心价值

• 接口层：统一对外暴露服务协议，支持多客户端适配；
• 逻辑层：封装业务规则，实现核心处理流程；
• 数据层：管理数据存取与一致性，屏蔽存储细节；
• 资源层：对接底层基础设施，如数据库、文件系统等。

典型代码结构示意

// 示例：逻辑层调用数据层获取用户信息
func (s *UserService) GetUser(id int) (*User, error) {
    user, err := s.DataStore.GetUserByID(id) // 抽象数据访问
    if err != nil {
        return nil, fmt.Errorf("failed to fetch user: %w", err)
    }
    return user, nil
}

上述代码体现了逻辑层对数据层的依赖抽象，通过接口注入避免硬编码，增强测试性与灵活性。

2.2 计算图表示层的设计与C++模板元编程实践

在深度学习框架中，计算图表示层是连接高层模型定义与底层执行引擎的核心。通过C++模板元编程，可在编译期构建类型安全的节点关系，提升运行时性能。

静态图结构设计

采用模板特化表达操作符类型，利用CRTP（Curiously Recurring Template Pattern）实现节点间的静态多态：

template<typename Derived>
struct Node {
    void evaluate() { 
        static_cast<Derived*>(this)->compute(); 
    }
};

上述代码通过基类模板调用派生类的compute()方法，避免虚函数开销，实现零成本抽象。

类型推导与编译期优化

使用std::enable_if_t和constexpr if对张量运算进行条件实例化，结合SFINAE机制屏蔽非法操作，确保图构建的类型安全性。

2.3 算子调度层的多后端适配机制实现

在异构计算环境中，算子调度层需支持多种硬件后端（如CPU、GPU、TPU）的统一调度。为实现这一目标，系统采用插件化后端接口设计，通过抽象设备上下文与执行引擎，实现运行时动态绑定。

核心接口设计

定义统一的后端适配接口，关键方法包括初始化、内存管理与算子执行：

type Backend interface {
    Init(config map[string]interface{}) error  // 初始化后端配置
    AllocateMemory(size int) (DevicePtr, error) // 分配设备内存
    Launch(kernel Kernel, args ...interface{}) error // 启动算子执行
}

该接口屏蔽底层差异，使调度器无需感知具体硬件细节。

运行时注册机制

系统启动时通过注册机制加载可用后端：

• 每个后端实现独立编译为动态库
• 调度层通过工厂模式按名称获取实例
• 配置文件指定默认后端与备选策略

调度决策流程

请求算子执行 → 查询设备支持列表 → 根据负载选择最优后端 → 转换数据布局 → 提交执行

2.4 内存管理抽象层的零拷贝优化策略

在高性能系统中，减少数据在用户空间与内核空间之间的冗余拷贝至关重要。零拷贝技术通过内存映射和直接引用，显著降低CPU开销与内存带宽消耗。

核心实现机制

典型的零拷贝手段包括 mmap、sendfile 和 splice 系统调用，避免传统 read/write 中的数据多次复制。

#include <sys/sendfile.h>
ssize_t sendfile(int out_fd, int in_fd, off_t *offset, size_t count);

该函数将文件描述符 in_fd 的数据直接发送至 out_fd，无需经过用户缓冲区，内核空间内完成数据搬运。

应用场景对比

方法	数据路径	适用场景
传统 read/write	磁盘 → 内核缓冲区 → 用户缓冲区 → 内核缓冲区 → 网络	通用小数据传输
sendfile	磁盘 → 内核缓冲区 → 网络	静态文件服务

2.5 执行引擎层的异步流水线构建方法

在执行引擎层中，构建高效的异步流水线是提升任务吞吐量的核心手段。通过将任务分解为多个阶段并采用非阻塞处理机制，系统能够并发执行多个任务阶段。

流水线阶段划分

典型流水线包含三个核心阶段：解析、调度与执行。

• 解析：将用户请求转换为可执行指令
• 调度：分配资源并确定执行顺序
• 执行：调用底层服务完成实际操作

异步处理实现

使用事件循环驱动各阶段通信：

func (e *Engine) Submit(task Task) {
    select {
    case e.pipelineChan <- task:
        // 提交任务至流水线
    default:
        // 触发背压控制
    }
}

该代码片段展示了任务提交的非阻塞写入逻辑，e.pipelineChan 作为通道缓冲，防止高负载下系统崩溃。

性能对比

模式	吞吐量(QPS)	延迟(ms)
同步	1,200	85
异步流水线	4,700	23

第三章：C++在国产AI芯片适配中的关键技术突破

3.1 基于C++20协程的轻量级任务调度框架

C++20引入的协程特性为异步编程提供了语言级支持，使得构建轻量级任务调度器成为可能。通过`co_await`、`co_yield`和`co_return`关键字，开发者可以以同步风格编写异步逻辑，极大提升代码可读性。

核心组件设计

调度框架主要由三部分构成：

• Task类型：封装协程返回对象，支持延迟执行与结果获取
• Awaiter机制：定义等待行为，实现非阻塞挂起
• Scheduler：管理就绪任务队列，驱动事件循环

struct Task {
    struct promise_type {
        auto get_return_object() { return Task{}; }
        auto initial_suspend() { return std::suspend_always{}; }
        auto final_suspend() noexcept { return std::suspend_always{}; }
        void return_void() {}
    };
};

上述代码定义了一个最简化的`Task`协程类型，`initial_suspend`返回`suspend_always`表示协程创建后立即挂起，交由调度器控制恢复时机。`final_suspend`同样挂起，可用于任务完成后的资源清理或回调通知。

调度流程

创建协程 → 挂起并注册到调度器 → 被唤醒 → 执行 → 完成

3.2 利用constexpr与编译期计算提升初始化性能

在C++中，constexpr允许函数和对象在编译期求值，从而将计算开销从运行时转移到编译期，显著提升初始化性能。

编译期常量计算

使用constexpr定义的函数可在编译期执行，前提是传入的是编译期常量：

constexpr int factorial(int n) {
    return (n <= 1) ? 1 : n * factorial(n - 1);
}

constexpr int fact_5 = factorial(5); // 编译期计算为120

该递归阶乘函数在编译时完成计算，避免了运行时调用开销。参数n必须为常量表达式才能触发编译期求值。

性能对比

方式	计算时机	初始化开销
普通函数	运行时	高
constexpr函数	编译期	零

通过将初始化数据预计算，可大幅减少程序启动时间，尤其适用于查找表、数学常量等场景。

3.3 面向异构内存的统一访问接口设计与实测分析

在异构内存架构中，DRAM、PMEM与HBM等存储介质性能差异显著。为实现统一访问，需抽象底层硬件差异，提供一致的编程视图。

统一内存访问接口设计

通过虚拟内存映射机制，将不同类型的物理内存注册至内核地址空间。用户态通过mmap系统调用访问同一逻辑地址区间，由页表和NUMA策略调度实际存储位置。

// 示例：异构内存映射接口
void* unified_alloc(size_t size, mem_type type) {
    int fd = get_memory_fd(type); // 按类型获取设备句柄
    return mmap(NULL, size, PROT_READ | PROT_WRITE, MAP_SHARED, fd, 0);
}

该函数根据内存类型选择对应设备文件描述符，实现透明化分配。mem_type枚举涵盖DRAM、PMEM等类别，封装硬件细节。

性能实测对比

在双路EPYC平台测试延迟与带宽：

内存类型	读取带宽 (GB/s)	访问延迟 (ns)
DDR4	89	85
PMEM	62	150
HBM	220	45

结果表明，统一接口下HBM展现最优性能，PMEM适合持久化场景，系统可通过策略引擎动态分配资源。

第四章：典型国产AI芯片的推理引擎落地案例

4.1 寒武纪MLU平台上的算子融合优化实践

在寒武纪MLU平台上，算子融合是提升深度学习模型推理性能的关键手段。通过将多个细粒度算子合并为单一执行单元，显著减少内存访问开销与任务调度延迟。

融合策略设计

常见的融合模式包括卷积+激活、批量归一化与卷积的吸收等。MLU支持使用Cambricon Kernel Suite（CKS）定义融合规则，示例如下：

// 示例：定义Conv+ReLU融合核
FusedKernel conv_relu;
conv_relu.add_op("conv2d", conv_params);
conv_relu.add_op("relu", nullptr);
conv_relu.compile_to_binary("conv_relu.bin");

该代码片段声明了一个卷积后接ReLU激活的融合算子，并编译为可在MLU上运行的二进制指令。参数conv_params包含卷积的stride、padding等配置信息，由驱动自动优化内存布局。

性能对比

模式	耗时（ms）	带宽利用率
非融合	18.7	42%
融合优化	11.3	68%

融合后整体吞吐提升约39%，验证了其在实际部署中的有效性。

4.2 华为昇腾Ascend C++ API深度集成方案

运行时环境初始化

在集成Ascend C++ API前，需完成Device与Context的初始化。通过aclInit接口加载算子库并建立硬件连接：

aclInit(nullptr);
aclrtSetDevice(0);
aclrtCreateContext(&context, 0);

上述代码依次完成运行时初始化、设备绑定与上下文创建。其中`aclrtSetDevice(0)`指定使用第0号AI Core，是后续内存分配与算子执行的前提。

高效数据流管理

采用异步流（Stream）机制实现计算与通信重叠，提升吞吐效率：

• 通过aclrtCreateStream创建独立执行流
• 利用aclrtMemcpyAsync实现设备间异步拷贝
• 结合事件同步保障依赖顺序

该模式显著降低端到端延迟，适用于高并发推理场景。

4.3 飞腾+DCU组合架构下的跨设备通信优化

在飞腾CPU与国产DCU（深度计算单元）协同工作的异构计算环境中，跨设备通信效率直接影响整体计算性能。为降低主机与加速器之间的数据传输延迟，需优化PCIe链路层的数据调度策略。

零拷贝内存共享机制

通过预分配统一可访问内存区域，避免传统DMA传输中的多次数据复制：

void* buffer = mmap_device_memory(size, PROT_READ | PROT_WRITE, MAP_SHARED);
dcu_register_buffer(buffer, size); // DCU端注册同一物理页

上述代码实现主机与DCU共享同一物理内存页，mmap_device_memory映射设备内存，dcu_register_buffer通知DCU直接访问该区域，减少数据搬运开销。

通信延迟对比

通信方式	平均延迟(μs)	带宽(GB/s)
传统PCIe拷贝	85	6.4
零拷贝共享	32	12.1

4.4 龙芯架构上基于LLVM的代码生成适配路径

在龙芯架构（LoongArch）上实现LLVM的后端支持，需构建完整的指令选择、寄存器分配与汇编输出链路。核心工作在于定义目标机器的指令集描述（.td文件），并通过TableGen生成匹配代码。

指令集描述示例

// LoongArchInstrInfo.td
def ADDu_W : InstLOONGARCH <"add.w", (outs GPR:$rd), (ins GPR:$ra, GPR:$rb),
                   "add.w $rd, $ra, $rb",
                   [(set GPR:$rd, (add GPR:$ra, GPR:$rb))]>;

该片段定义了32位加法指令add.w，映射到LLVM IR中的add操作。通过InstLOONGARCH模板生成汇编语法与二进制编码规则。

关键适配组件

• 目标机器描述（TargetMachine）：配置数据布局与调用约定
• 指令选择（Instruction Selection）：将LLVM IR转换为LoongArch DAG
• 寄存器分配：基于SSA形式优化物理寄存器使用

最终生成的汇编代码需符合LoongArch ABI规范，确保与系统工具链兼容。

第五章：未来展望——C++标准演进与AI芯片生态协同方向

现代C++特性赋能异构计算架构

C++20的模块化（Modules）显著提升大型AI框架的编译效率。以NVIDIA的CUDA C++扩展为例，通过模块接口单元分离计算内核与主机逻辑，构建时间减少40%以上。实际项目中可采用如下结构：

export module ai_kernel;
export namespace dl {
    void launch_gemm_kernel(float* A, float* B, float* C, int N);
}

AI芯片原生支持C++运行时优化

寒武纪MLU、华为昇腾等AI芯片逐步提供对C++17及以上标准的完整ABI支持。例如，昇腾Ascend C++ Runtime允许直接调用std::execution::par_unseq实现向量化算子融合，避免传统OpenCL的显式内存管理开销。

• C++23的std::mdspan为张量操作提供零成本抽象
• Intel oneAPI利用SYCL与C++20协程实现跨芯片任务调度
• Google TPU v5e支持通过LLVM-Passes自动向量化C++模板表达式

标准化并行模型对接专用指令集

C++执行策略与AI芯片SIMT架构深度耦合。下表展示主流平台映射关系：

C++ Execution Policy	NVIDIA GPU	AMD CDNA	Graphcore IPU
par_unseq	Warp-level shuffle	Wavefront	Tile vector ALU
unseq	PTX .v4 float ops	MMA instruction	Parallel predicate group

AI编译器前端：Clang AST → C++ Concepts约束检查 → LLVM IR生成 → Target-Specific Pass（如CUDA/HIP转换）→ 芯片固件加载