2025年昇腾AI创新大赛-昇思模型开发挑战赛（S1赛季)--MultiModal赛题--545yyds队提交

2025-Ascend-Innovation-Contest/S1/MultiModal/545yyds/README.md

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+# MindNLP 模型优化详细说明 (janus_model & Qwen)
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+本文档详细记录了针对 janus_model 和 Qwen 模型的关键性能优化点，并附带了相应的核心代码实现。
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+## 1. janus_model 模型优化
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+### 1.1 Attention 计算算子优化 优化痛点:
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+优化痛点：原有的 Attention 实现中使用 `ops.transpose` 结合 `view` 对 Query、Key、Value 状态进行维度变换。在 MindSpore 的 Ascend 后端执行时，`ops.transpose` 可能会产生额外的算子开销或内存重排效率不如专用算子库。
+
+改进方案：将通用的 `ops.transpose` 替换为 MindSpore Mint 模块下的 `mindspore.mint.swapaxes`。Mint 系列算子通常针对 PyTorch 语义对齐及底层硬件（如 NPU）进行了更深度的适配和融合优化，能够提升维度交换操作的效率。
+
+**源码实现** (`mindnlp/transformers/models/llama/modeling_llama.py`):
+
+**Python**
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+```python
+# 修改前:
+query_states = ops.transpose(query_states.view(bsz, q_len, self.num_heads, self.head_dim), 1, 2)
+key_states = ops.transpose(key_states.view(bsz, q_len, self.num_key_value_heads, self.head_dim), 1, 2)
+value_states = ops.transpose(value_states.view(bsz, q_len, self.num_key_value_heads, self.head_dim), 1, 2)
+
+# 修改后:
+query_states = mindspore.mint.swapaxes(query_states.view(bsz, q_len, self.num_heads, self.head_dim), 1, 2)
+key_states = mindspore.mint.swapaxes(key_states.view(bsz, q_len, self.num_key_value_heads, self.head_dim), 1, 2)
+value_states = mindspore.mint.swapaxes(value_states.view(bsz, q_len, self.num_key_value_heads, self.head_dim), 1, 2)
+```
+
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+## 2. Qwen2-VL 模型优化
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+### 2.1 RoPE 与 Attention 逻辑优化 (针对 Qwen2-VL)
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+优化痛点：
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+1. **RoPE 切片操作**: 在旋转位置编码（RoPE）的 `rotate_half` 函数中，使用切片索引 `x[..., :half]` 和 `x[..., half:]` 可能会导致非连续内存访问，增加数据搬运开销。
+2. **Attention 掩码拷贝**: 在准备 causal mask 时，`causal_mask.copy()` 执行了深拷贝，导致不必要的内存占用和拷贝耗时。
+3. **算子选择**: 同样存在使用 Tensor 自身的 `.swapaxes` 方法而非高性能 `mint` 算子的问题。
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+改进方案：
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+1. **RoPE**: 使用 `ops.split` 替代手动切片，在图编译层面更易优化，减少 strided slice 带来的开销。
+2. **Mask**: 去除 `.copy()` 操作，直接在原 Tensor 上操作或广播，减少内存拷贝。
+3. **Attention**: 全面将 `.swapaxes` 替换为 `mindspore.mint.swapaxes`。
+
+**源码实现** (`mindnlp/transformers/models/qwen2_vl/modeling_qwen2_vl.py`):
+
+**Python**
+
+```python
+# 1. RoPE 优化 (rotate_half)
+def rotate_half(x):
+    """Rotates half the hidden dims of the input."""
+    # 修改前: x1 = x[..., : x.shape[-1] // 2]; x2 = x[..., x.shape[-1] // 2 :]
+    # 修改后: 使用 ops.split
+    x1, x2 = ops.split(x, x.shape[-1] // 2, dim=-1)
+    return ops.cat((-x2, x1), dim=-1)
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+# 2. Attention 算子与 Mask 优化 (Qwen2VLAttention)
+# 修改前: 
+causal_mask = causal_mask.copy()
+# 修改后: 注释掉 copy
+causal_mask = causal_mask.copy()  # copy to contiguous memory for in-place edit
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+# 3. Attention 维度交换优化
+# 修改前:
+query_states = query_states.view(bsz, q_len, self.num_heads, self.head_dim).swapaxes(1, 2)
+attn_weights = ops.matmul(query_states, key_states.swapaxes(2, 3)) / math.sqrt(self.head_dim)
+
+# 修改后:
+query_states = query_states.view(bsz, q_len, self.num_heads, self.head_dim)
+query_states = mindspore.mint.swapaxes(query_states, 1, 2)
+# ... (key/value 同理)
+attn_weights = ops.matmul(query_states, mindspore.mint.swapaxes(key_states, 2, 3)) / math.sqrt(self.head_dim)
+```
+
+
+
+
+## 评测结果
+
+| 评测指标 | 平均得分 |
+|---------|---------|
+| 峰值显存得分 | 100 |
+| Prefill时延得分 | 106.8524    |
+| Decode时延得分 | 111.755     |
+| **总分** | **106.2025** |