CSC与Block-CSC：列优先与块稀疏的特殊需求，昇腾CANN稀疏算子库正是面向昇腾NPU硬件特性深度优化的稀疏计算加速方案

前言

在大模型参数量爆炸式增长的当下，稀疏计算已成为突破算力瓶颈的关键路径。昇腾CANN稀疏算子库正是面向昇腾NPU硬件特性深度优化的稀疏计算加速方案，覆盖了从稀疏矩阵存储格式到稀疏矩阵乘法、从结构化剪枝到非结构化剪枝的完整技术栈。CANN作为昇腾AI基础设施的核心软件栈，其稀疏算子库直接对接底层AI Core的Cube与Vector计算单元，将稀疏性带来的零元素跳过能力转化为实实在在的算力节省与显存压缩。对于在昇腾NPU上部署大模型的工程师而言，理解和掌握这套稀疏算子库，意味着能在同等硬件条件下承载更大的模型、获得更快的推理速度。本文从工程实践角度出发，深入剖析稀疏矩阵存储格式的设计权衡、稀疏矩阵乘法的硬件映射策略、结构化与非结构化剪枝的实现细节，以及稀疏注意力机制在长序列场景下的加速原理，帮助读者在实际项目中精准选择稀疏方案并落地部署。

稀疏矩阵存储格式：从COO到CSR的工程抉择

稀疏计算的第一步是选择合适的存储格式。一个99%稀疏度的矩阵，如果仍以稠密格式存储，意味着99%的存储空间和计算资源被零元素浪费。昇腾CANN稀疏算子库支持主流的稀疏存储格式，每种格式在内存占用、访问模式和计算适配性上各有侧重。

COO格式：直观但非计算最优

COO（Coordinate Format）用三元组(row, col, value)记录每个非零元素的位置和数值：

importnumpyasnpfromscipy.sparseimportcoo_matrix# 构造一个4x4的稀疏矩阵，仅有4个非零元素row=np.array([0,1,2,3])col=np.array([0,2,1,3])data=np.array([1.0,3.0,2.0,4.0])sparse_mat=coo_matrix((data,(row,col)),shape=(4,4))print(sparse_mat.toarray())# [[1. 0. 0. 0.]# [0. 0. 3. 0.]# [0. 2. 0. 0.]# [0. 0. 0. 4.]]

WHY解释：COO格式的优势在于构造简单、支持重复坐标自动累加，适合稀疏矩阵的组装阶段。但在计算阶段，COO的无序存储导致访问模式不可预测，对缓存极不友好。在昇腾NPU的AI Core上，Cube单元依赖连续的矩阵分块输入，COO的随机访问模式会严重打乱数据预取节奏，因此CANN在执行稀疏矩阵乘法时会将COO转换为CSR或CSC格式。

CSR格式：行优先计算的天然选择

CSR（Compressed Sparse Row）是CANN稀疏矩阵乘法的核心输入格式。它用三个数组压缩存储：

• indptr：行指针数组，长度为行数+1，indptr[i]到indptr[i+1]表示第i行的非零元素在indices和data中的范围
• indices：列索引数组，记录每个非零元素的列号
• data：数值数组，记录非零元素的值

fromscipy.sparseimportcsr_matrix# 将COO转为CSRcsr_mat=sparse_mat.tocsr()print("indptr:",csr_mat.indptr)# [0 1 2 3 4]print("indices:",csr_mat.indices)# [0 2 1 3]print("data:",csr_mat.data)# [1. 3. 2. 4.]# CSR格式下的行切片访问高效row_1=csr_mat.getrow(1)# 直接通过indptr[1]:indptr[2]定位print("Row 1 non-zeros:",row_1.nnz)

WHY解释：CSR格式的行压缩特性与昇腾NPU上稀疏矩阵乘法的行优先计算逻辑完全匹配。在SpMV（稀疏矩阵-向量乘法）中，每行的非零元素连续存储，AI Core的Vector单元可以流水线式地加载data[indptr[i]:indptr[i+1]]段，避免零元素的无用计算。CANN稀疏算子库在底层对CSR格式的indptr数组做了对齐优化，确保AI Core的DMA引擎能以最大带宽搬运数据块。

CSC与Block-CSC：列优先与块稀疏的特殊需求

当稀疏模式呈现块状结构（例如注意力矩阵中的局部窗口模式），Block-CSC格式将稀疏粒度从单个元素提升到固定大小的块（如16×16），大幅压缩索引开销。CANN的稀疏注意力算子内部即采用Block-CSC格式组织注意力掩码，将索引开销从O(nnz)降低到O(nnz/block_size²)。

稀疏矩阵乘法：SpMM与SpMV的硬件映射

稀疏矩阵乘法是稀疏算子库的核心计算原语，分为SpMV（稀疏矩阵乘稠密向量）和SpMM（稀疏矩阵乘稠密矩阵）两类。昇腾NPU的AI Core包含Cube和Vector两类计算单元，CANN稀疏算子库针对不同稀疏模式设计了差异化的硬件映射策略。

SpMV：Vector单元的高效利用

SpMV的计算模式为y = A × x，其中A为稀疏矩阵，x为稠密向量。由于每行的非零元素数量不固定，Cube单元的固定尺寸矩阵乘法难以直接适配，CANN选择将SpMV映射到Vector单元：

// CANN SpMV伪代码：CSR格式下的行遍历计算// indptr: 行指针数组, indices: 列索引数组// values: 非零元素值, x: 稠密向量, y: 输出向量voidspmv_csr(constint*indptr,constint*indices,constfloat*values,constfloat*x,float*y,introws){for(inti=0;i<rows;i++){floatsum=0.0f;for(intj=indptr[i];j<indptr[i+1];j++){sum+=values[j]*x[indices[j]];// Vector单元FMA}y[i]=sum;}}

WHY解释：这段伪代码展示了CSR格式下SpMV的基本计算逻辑。在昇腾AI Core上，CANN将内层循环映射为Vector单元的FMA（Fused Multiply-Add）流水线，values[j] * x[indices[j]]这一步利用Vector单元的标量-向量乘法能力。关键优化在于x[indices[j]]的访存模式——稀疏的列索引导致对向量x的访问是不连续的。CANN通过软件预取策略，在处理第i行时提前将x的对应段加载到Vector单元的本地缓冲区，掩盖随机访问延迟。对于超大规模稀疏矩阵，CANN还支持多核并行：不同行范围分配到不同AI Core，通过indptr数组的分段实现零通信的并行计算。

SpMM：混合稀疏模式下的Cube-Vector协作

SpMM的计算模式为C = A × B，其中A为稀疏矩阵，B为稠密矩阵。当B的列数较大时（如Batch MatMul中的批量维度），利用Cube单元的矩阵乘加能力比纯Vector实现更高效。CANN的SpMM算子采用自适应策略：

• 稀疏度极高（>95%）时，走Vector路径，逐行计算非零元素与B对应行的点积
• 稀疏度中等（70%-95%）时，走Cube路径，将稀疏行拆分为稠密子块后调用Cube矩阵乘法
• 结构化稀疏（如2:4模式）时，直接使用Cube单元的硬件稀疏支持

2:4结构化稀疏：硬件级加速

NVIDIA Ampere架构引入了2:4稀疏支持，昇腾NPU同样提供了对结构化稀疏的硬件加速。2:4稀疏要求每4个元素中恰好有2个为零，硬件可在矩阵乘法时自动跳过零元素，理论上获得2倍加速。CANN稀疏算子库提供了2:4稀疏矩阵的自动转换与校验接口：

importacl# 昇腾CANN Python接口# 将稠密权重转换为2:4稀疏格式# dense_weight: [out_features, in_features] 稠密权重矩阵dense_weight=load_pretrained_weight()sparse_weight,mask=acl.sparse.prune_2_out_of_4(dense_weight)# 校验2:4稀疏约束是否满足is_valid=acl.sparse.validate_2_4_sparsity(sparse_weight)print(f"2:4 sparsity valid:{is_valid}")# 稀疏矩阵乘法（硬件自动跳过零元素）output=acl.sparse.matmul(sparse_weight,input_tensor)

WHY解释：2:4稀疏是一种结构化稀疏模式，其约束条件（每4个元素中2个为零）确保了硬件可以在矩阵乘法的微架构层面直接跳过零元素的计算。与纯软件的稀疏实现不同，2:4稀疏不需要额外的索引数组，硬件通过掩码位自动识别零元素位置，因此不存在索引开销。CANN的prune_2_out_of_4函数采用贪心策略选择每4元素组中绝对值最小的2个置零，在满足2:4约束的同时最小化精度损失。实际部署中，2:4稀疏后通常需要微调恢复精度，CANN提供了配套的稀疏感知训练工具链。

结构化剪枝：从通道级到层级的系统性压缩

结构化剪枝以规则的粒度（通道、层、注意力头）移除冗余结构，剪枝后的模型无需专用稀疏算子即可运行，部署兼容性极佳。CANN稀疏算子库提供了结构化剪枝的工具链支持。

通道剪枝的实现路径

通道剪枝是最常见的结构化剪枝方式，通过移除卷积层或线性层的整个输入/输出通道来压缩模型。剪枝后的权重矩阵直接变为更小的稠密矩阵，无需稀疏存储格式：

# 通道剪枝示例：基于L1范数的自动剪枝importtorchimporttorch.nn.utils.pruneasprune model=load_resnet50()# 对每个卷积层应用L1非结构化剪枝作为重要性评估forname,moduleinmodel.named_modules():ifisinstance(module,torch.nn.Conv2d):prune.l1_unstructured(module,name='weight',amount=0.3)# 基于评估结果执行结构化通道剪枝# CANN工具链提供自动通道选择与模型重构pruned_model=acl.sparse.structured_prune(model,prune_ratio=0.3,criterion='l1_norm',granularity='channel')# 验证剪枝后模型精度accuracy=evaluate(pruned_model,val_dataset)print(f"Post-prune accuracy:{accuracy:.2f}%")

WHY解释：通道剪枝的关键挑战不是剪枝本身，而是剪枝后模型结构的重构——被剪通道的输出特征图维度变化会级联影响后续层的输入维度。CANN的结构化剪枝工具链自动处理这种级联维度变化，重新计算BatchNorm的统计量，并插入维度适配的调整层。选择L1范数作为重要性度量的原因在于：L1范数直接反映通道激活的绝对强度，L1范数接近零的通道对输出的贡献微乎其微，剪除它们的精度损失最小。

层级剪枝与残差连接的处理

对于深层网络，并非所有层同等重要。层级剪枝通过评估每层对最终输出的敏感度，决定是否移除整层。但在ResNet等带残差连接的架构中，直接移除层会破坏残差路径的维度一致性。CANN的处理策略是将被剪层替换为恒等映射（Identity），同时在残差分支上插入1×1卷积进行维度对齐，确保前向传播的数学等价性。

注意力头剪枝

Transformer模型中，不同注意力头的重要性差异显著。CANN稀疏算子库支持按头粒度剪枝：通过计算每个头对最终输出的贡献度（通常用注意力权重的熵或梯度加权范数衡量），移除低贡献头。剪枝后的Multi-Head Attention退化为更少头数的版本，KV缓存占用按比例减少，推理延迟显著降低。

非结构化剪枝：极致压缩与稀疏推理的权衡

非结构化剪枝以单个权重为粒度置零，理论上能实现更高的压缩率，但产生的稀疏模式不规则，必须依赖稀疏算子库才能获得实际加速。

幅度剪枝与梯度剪枝

最简单的非结构化剪枝策略是幅度剪枝（Magnitude Pruning）：将绝对值最小的k%权重置零。CANN稀疏算子库封装了完整的稀疏感知训练流程：

# 稀疏感知训练：渐进式幅度剪枝importacl.sparseassparse model=load_bert_model()optimizer=torch.optim.AdamW(model.parameters(),lr=2e-5)# 配置渐进式剪枝：从0%稀疏度线性增长到80%prune_config=sparse.GradualPruneConfig(initial_sparsity=0.0,final_sparsity=0.8,start_step=0,end_step=10000,prune_frequency=100# 每100步剪枝一次)# 训练循环中自动执行剪枝与梯度掩码scheduler=sparse.SparsityScheduler(model,prune_config)forstep,batchinenumerate(dataloader):scheduler.step()# 更新稀疏度与掩码output=model(batch)loss=compute_loss(output,batch.labels)loss.backward()# 梯度掩码：已剪枝权重不接收梯度更新sparse.apply_gradient_mask(model,scheduler.mask)optimizer.step()optimizer.zero_grad()# 导出稀疏模型（CSR格式）sparse_model=sparse.export_sparse(model,format='csr')

WHY解释：渐进式剪枝的核心思想是"边训练边剪枝"——逐步增加稀疏度，给模型足够的时间通过权重重分配来补偿被剪枝的连接。一步到位的80%剪枝会导致模型性能崩塌，而线性增长的稀疏度调度让模型在每一步只损失极少量信息。梯度掩码（apply_gradient_mask）确保已被置零的权重不会被梯度更新重新激活，维持稀疏结构的稳定性。导出为CSR格式是为了直接对接CANN稀疏推理引擎，避免推理时的格式转换开销。

稀疏微调：LoRA与稀疏的协同

在实际部署中，非结构化剪枝后的模型往往需要微调恢复精度。CANN支持将稀疏剪枝与LoRA（Low-Rank Adaptation）结合：主干权重保持稀疏状态，仅训练低秩适配器。这种方案的精妙之处在于——稀疏剪枝压缩了主干计算量，LoRA以极少的可训练参数恢复精度，两者在计算预算上互补而非叠加。

稀疏注意力：长序列推理的破局之道

标准注意力机制的O(N²)复杂度严重制约了长序列处理能力。稀疏注意力通过限制每个token只关注部分位置，将复杂度降低到O(N·k)（k为局部窗口大小），是长上下文推理的关键优化。

局部窗口稀疏注意力

最直观的稀疏注意力模式是局部窗口：每个token只关注其前后w个token。CANN稀疏注意力算子支持灵活的窗口配置：

# 稀疏注意力：局部窗口 + 全局token混合importacl.sparse_attnassparse_attn# 配置稀疏注意力模式attn_config=sparse_attn.SparseAttentionConfig(local_window=256,# 局部窗口大小global_tokens=1,# 首个[CLS]token关注所有位置block_size=64,# Block-CSC的块大小dropout=0.1)# 构建稀疏注意力掩码（Block-CSC格式）mask=sparse_attn.build_attention_mask(seq_length=4096,config=attn_config)# 稀疏注意力前向计算# Q, K, V: [batch, heads, seq_len, head_dim]output=sparse_attn.sparse_attention(query=Q,key=K,value=V,sparse_mask=mask)

WHY解释：局部窗口稀疏注意力的加速原理在于注意力矩阵从稠密的N×N变为带状稀疏。以seq_length=4096, local_window=256为例，稠密注意力需要计算4096×4096=16M个注意力分数，而局部窗口仅需4096×256≈1M，计算量降为1/16。Block-CSC格式将掩码按64×64分块，非零块以列压缩格式存储，GPU/NPU可以整块跳过零块的计算。global_tokens=1的设置确保[CLS]token仍能聚合全局信息，避免纯局部注意力的信息隔离问题。

稀疏注意力的变体模式

除局部窗口外，CANN稀疏注意力算子库还支持多种稀疏模式：

• 膨胀窗口（Dilated Window）：类似膨胀卷积，通过跳步扩大感受野而不增加计算量。膨胀因子d=2时，窗口覆盖范围从w扩展到2w，计算量不变
• 随机注意力（Random Attention）：在局部窗口之外随机采样少量全局连接，增强信息流动。Longformer即采用局部+随机的混合策略
• Stride注意力：每隔s个token建立全局连接，适合需要周期性全局信息的任务（如文档摘要）

CANN将这些稀疏模式统一抽象为Block-CSC掩码，同一套稀疏注意力算子通过不同的掩码配置即可支持所有模式，工程复用度极高。

KV缓存压缩与稀疏的协同

在自回归推理中，KV缓存是显存占用的主要来源。稀疏注意力天然减少了对KV的访问量——局部窗口模式下，每步推理只需读取窗口范围内的KV缓存，而非全部历史。CANN稀疏算子库进一步结合KV量化与稀疏掩码联合优化：对掩码中标记为"不关注"的位置，其KV缓存可以降低精度甚至换出到主机内存，实现显存占用的二次压缩。

模型压缩：稀疏与量化的联合优化

稀疏剪枝与量化是模型压缩的两大支柱技术。单独使用任一技术都有其理论极限——稀疏度的上限受限于模型精度容忍度，量化的极限受限于数值精度下溢。CANN稀疏算子库支持稀疏与量化的联合优化，突破单一技术的压缩天花板。

稀疏感知量化

稀疏后量化的核心挑战在于：非零权重的分布因剪枝而改变。幅度剪枝移除了大量接近零的权重，剩余非零权重的分布更集中，量化时的最优clipping阈值与稠密模型不同。CANN提供了稀疏感知的校准算法：

# 稀疏感知量化校准importacl.quantizeasquantize# 对已剪枝模型执行INT8量化校准calib_config=quantize.CalibConfig(calib_data=calibration_dataloader,num_calib_batches=32,algorithm='sparse_aware_amax',# 稀疏感知的AMAX校准sparsity_mask=prune_scheduler.mask# 传入剪枝掩码)quantized_sparse_model=quantize.calibrate(model=pruned_model,config=calib_config)# 稀疏INT8推理output=quantized_sparse_model(input_tensor)

WHY解释：sparse_aware_amax算法的核心改进在于：计算量化的AMAX（Absolute MAX）阈值时，仅统计非零权重的分布，而非全部权重。如果按传统方式统计全量权重，大量零值会拉低分布的方差估计，导致量化阈值偏小、非零权重的量化精度不足。稀疏感知校准排除了零值干扰，为非零权重分配更合理的量化范围。CANN底层还优化了稀疏INT8矩阵乘法的访存路径：权重以INT8 CSR格式存储，计算时动态解量化为FP16再执行乘法，兼顾存储压缩与计算精度。

使用前vs使用后：效率对比

注：以上数据基于昇腾Atlas 300I Duo测试环境，模型分别为BERT-base（110M参数）和GPT-2-medium（345M参数），稀疏度与量化配置见各栏说明。

开源仓库：https://atomgit.com/cann/ops-sparse