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title: 昇腾超节点百TB级内存语义池化应用实践-官方技术文章-昇腾社区
description: 当前，生成式人工智能浪潮正深刻改变着全球的计算格局，随着模型规模不断扩大、数据复杂性持续上升，AI工作负载对内存系统提出了前所未有的挑战，传统分散的、孤立的、静态的内存架构已难以支撑AI大规模并行计算对效率、弹性和资源协同的严苛要求。在这一背景下，AI超节点内存池化技术应运而生，成为打破“内存墙”的关键路径。然而，在AI超节点上软件使能内存池化并非易事，如何屏蔽硬件差异实现跨节点异构设备之间的直接
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# 昇腾超节点百TB级内存语义池化应用实践-官方技术文章-昇腾社区

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描述: 当前，生成式人工智能浪潮正深刻改变着全球的计算格局，随着模型规模不断扩大、数据复杂性持续上升，AI工作负载对内存系统提出了前所未有的挑战，传统分散的、孤立的、静态的内存架构已难以支撑AI大规模并行计算对效率、弹性和资源协同的严苛要求。在这一背景下，AI超节点内存池化技术应运而生，成为打破“内存墙”的关键路径。然而，在AI超节点上软件使能内存池化并非易事，如何屏蔽硬件差异实现跨节点异构设备之间的直接
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昇腾超节点百TB级内存语义池化应用实践

昇腾超节点百TB级内存语义池化应用实践

模型推理超节点后训练vLLMSGLang

发表于: 2025/12/03

当前，生成式人工智能浪潮正深刻改变着全球的计算格局，随着模型规模不断扩大、数据复杂性持续上升，AI工作负载对内存系统提出了前所未有的挑战，传统分散的、孤立的、静态的内存架构已难以支撑AI大规模并行计算对效率、弹性和资源协同的严苛要求。在这一背景下，AI超节点内存池化技术应运而生，成为打破“内存墙”的关键路径。然而，在AI超节点上软件使能内存池化并非易事，如何屏蔽硬件差异实现跨节点异构设备之间的直接访问？如何理清复杂的底层软件设计出完整健全的解决方案？如何提供灵活、简洁、适用性强的编程接口？这些问题都亟待解决。近来，通过MindCluster的 MemCache(以下简称MemCache)组件成功突破上述技术屏障，创新性地使用内存语义统一编址的方式，支持跨机跨介质数据直接访问，在昇腾超节点实现百TB级的混合内存池化。

## 分布式内存池化

MemCache是亲和昇腾/鲲鹏硬件的开源软件，提供分布式内存池化和对象缓存能力，可应用于KVCache缓存池等多种场景，其架构层次如图1所示。

图1. 架构层次

内存池化基于分层解耦的设计思想，在不同的层次提供不同的语义及对应的接口，其中，MemCache提供对象的Put/Get语义，属于池化技术的应用层语义；MemFabric提供统一编址的内存语义，属于池化技术的基础能力。本文重点介绍MemFabric，包含当前的挑战、设计思想、关键技术、性能表现、场景应用结果。

基于昇腾/鲲鹏等多种硬件实现内存池化及高效内存访问，面临如下多个方面的挑战：

1.底层互联的多样化

随着业务对性能要求的不断攀升，Device与Device间、Host与Host间的互联技术与搬运引擎也在不断的演进与加强，如从Device RoCE到灵衢互联、从MTE/SDMA到MTE/UDMA等等。上层应用如何使用这多样化的硬件，如何发挥出各种硬件的极致性能，都是极大的挑战。

2.如何实现跨节点跨介质的异构内存直接访问

灵衢总线将NPU与CPU在物理层以对等的方式连接，为异构内存间直接访问提供了物理基础，但如何在软件上端到端打通、如何实现高性能，仍然存在较大的挑战。

3.如何提供简洁的软件抽象与接口

实现DRAM与显存的池化，在不同的层次都存在异构，如介质、互联、搬运引擎、发起者等等，如何从软件角度进行抽象、如何为上层应用提供统一的、简化的接口，也是一个挑战。

MemFabric正是为解决上述挑战而设计，其核心思想为以下三点：

- 异构设备的统一池化：将多节点的异构设备内存(CPU内存 | NPU显存等)池化，提供高性能的全局内存“直接访问“的能力
- 简单的北向接口：内存语义访问接口，即xcopy with global virtual address，向传统的memcpy概念靠近
- 南向高可扩展：通过插件的方式支持多种DMA引擎和LD/ST及多种网络/灵衢互联 (Device UB、Device RoCE、Host UB、Host RoCE等)

图2. MemFabric理念与系统架构

如图2所示，MemFabric通过构建逻辑上的全局内存语义统一编址，对分布在不同层级、不同节点的内存单元进行统一管理与使用，使系统能够像管理单一物理资源一样，对跨 CPU、NPU的内存资源进行统一寻址和透明访问，核心目的是实现内存资源的整合与统一调度，从而显著提升硬件的算力释放效率。

## 内存语义统一编址有什么好处？

为什么要进行统一编址？当前的内存系统普遍面临如下痛点：

1) 内存池访问通常需要开发者手动管理内存具体信息，比如内存位于那个节点？内存是CPU内存还是NPU显存？这类操作实现繁琐，不仅增加了代码复杂度，还容易引发数据一致性等问题，显著增加系统出错概率。

2) 在CPU内存与NPU显存之间进行数据交互，特别是涉及跨节点交互时，往往需要数据中转传输，这不仅需要复杂的控制面参与搬运，还会导致延迟放大、带宽浪费、进而造成性能下降。使用NPU高带宽网络搬运数据的典型方式如下图3所示。

图3中列举了典型搬运路径D2RH（本机NPU显存到跨机CPU内存）、RH2D（跨机CPU内存到本机NPU显存）、RH2H（跨机CPU内存到本机CPU内存）。

图3. 非内存语义跨机异构内存数据流和控制流

而通过内存语义统一编址的方式，可以有力地解决上述痛点：

1) 对所有的进程，其池化地址空间相同，进程像管理单机资源一样管理全局资源；无需开发者手动管理数据传输路径和方向，避免管理数据地址和类型，降低代码复杂度。

2) 内存语义统一编址叠加MemFabric池化底层技术，支持在跨节点的异构内存介质间直接访问数据，减少控制面搬运的复杂性与开销，避免不必要的数据中转。

MemFabric以动态库的形式支持应用进程加载，为集群中的所有进程提供全对称的统一编址的虚拟地址空间（Global virtual address，GVA），在这片空间中，GVA具有如下的特点：

- 它是一个简单的uint64
- 所有进程的GVA的起始地址一致
- 所有进程的GVA按线性排布且一致

如下图4所示，集群中有两个进程，进程1和进程2，每个进程均申请16GB NPU显存+128GB CPU内存作为内存池的一部分。两个进程具有完全相同的虚拟地址空间段：0x280000000000UL~0x280000000000UL+32GB为NPU显存空间，0x280000000000UL+32GB~0x280000000000UL+288GB为CPU内存空间。在这段地址空间中，业务进程通过类似memcpy(void* dest, const void* src, size_t n)的接口调用方式即可完成①~⑥所在区间数据之间的相互拷贝，无需关注src、dest地址属于哪个节点，属于什么介质。

图4. MemFabric将跨机的多层级内存介质映射为统一地址空间

## 昇腾超节点上百TB级内存池化应用实践

Atlas 900 A3 SuperPoD超节点（后续简称昇腾A3超节点）与其他主流AI服务器相比，在网络传输方面有一些特点和优势，主要表现在：

1) 昇腾的高带宽网络在NPU卡侧不在Host侧，业界基于Host侧网络构建的池化软件不能充分利用硬件资源。

2) 昇腾硬件支持通过NPU卡侧网络实现RH2D、D2RH、RH2H等数据操作的“零拷贝”操作（无中转，无控制面消息，一次完成）。

如何充分利用和释放昇腾硬件的性能，这便是MemFabric要解决的核心问题。如下图5所示，MemFabric开发了一系列配套的昇腾底层技术将NPU显存和CPU内存映射到UB 1.0灵衢互联上，完成了介质在物理地址上的全局编址，打通了跨节点跨介质数据报文的物理链路。

图5. 超节点内跨机异构内存映射到UB 1.0灵衢互联

基于上述打通的数据物理通路，最终MemFabric在昇腾A3超节点上成功实现支持跨节点跨介质的内存语义直接访问、最大支持128TB CPU内存+48TB NPU显存的混合内存池。基于前述内存池，内存语义访问数据流和控制流如下图6所示，对比图3的非内存语义方式，显著减少了控制面复杂度和数据冗余中转拷贝。

图6. 内存语义跨机异构内存数据流和控制流

为充分证明上述方案的竞争力和价值，针对上述内存池设计了一系列相关的性能验证测试。

### 一、时延测试

读写时延是衡量内存池性能的重要指标，为对比测试内存语义和非内存语义，我们将MemFabric对接到MoonCake TE（MoonCake是业界开源的一款分布式缓存软件）进行如下的测试：

- 测试环境：昇腾A3超节点中2个节点，节点1每个die对应一个写进程，节点2每个die对应一个读进程，共32个进程
- 测试步骤：

1) 构造block模拟DeepSeek-R1模型KV大小，即：61*128K + 61*16K = 8784KB ≈ 8.57MB，共122个离散地址。

2) 节点1所有进程调用put接口每次写入指定个数（8、16、32）的block，每个进程共写512次，统计写总耗时。

3) 节点2所有进程调用get接口读取所有写入的block，每个进程共计读取512次，统计读总耗时。

分别对内存语义（Memory标识，下同）和非内存语义（Message标识，下同）统计测试结果，绘制曲线对比如图7，测试数据反映MemFabric在该场景相比非内存语义方案，时延变化线性，性能优势较明显。

图7. 带宽时延测试对比（内存语义 vs 非内存语义）

### 二、单DIE带宽测试

单die跨机传输带宽是衡量传输性能的重要指标，反映了对硬件资源的利用能力，为此，针对MemFabric做如下测试。

- 测试环境：昇腾A3超节点中2个节点
- 测试步骤：

1) 构造单次拷贝数据大小1GB/2GB，连续内存

2) 进行RH2LD测试，循环调用RH2LD拷贝1000次，取时延平均值

3) 进行LD2RH测试，循环调用LD2RH拷贝1000次，取时延平均值

4) 进行LD2RD测试，循环调用LD2RD拷贝1000次，取时延平均值

5) 进行RD2LD测试，循环调用RD2LD拷贝1000次，取时延平均值

录取测试结果如表1所示，测试结果反映，MemFabric能比较充分的发挥出单die带宽的硬件能力。

表1. 单die跨机带宽测试

| 数据传输方向 | 单次数据量/GB | 耗时/ms | 估算带宽/GB/s |
| --- | --- | --- | ---|
| 跨机RH2LD | 1 | 9.741 | 102.66 |
| 2 | 19.49 | 102.62 |  |
| 跨机LD2RH | 1 | 14.405 | 69.42 |
| 2 | 28.81 | 69.42 |  |
| 跨机LD2RD | 1 | 7.78 | 128.53 |
| 2 | 15.56 | 128.53 |  |
| 跨机RD2LD | 1 | 6.45 | 155.04 |
| 2 | 12.9 | 155.04 |  |

### 三、 PrefixCache吞吐测试

在大模型推理中，尤其是需要长上下文或高并发处理请求时，KVCache的高效复用与调度成为关键，此类缓存需要在NPU显存、CPU内存乃至 SSD之间频繁迁移，若无良好的池化支持，将导致显存拥堵和请求阻塞，因此，此场景是内存池化软件重要的应用场景。MemCache联合国内某头部互联网AI部门，基于vLLM推理框架在昇腾A3超节点进行Prefill吞吐QPS测试，测试系统示意图如下图8所示：

图8. Prefill QPS吞吐测试系统

- 性能评估指标：昇腾A3超节点的4个节点组成2P1D（D是2机），观察P节点归一化QPS的提升，测试模型为DeepSeek-R1
- PrefixCache KVPool配置：每台机器贡献40GB*16die共640GB的CPU内存，组成4机共2.5TB的KVPool，存储最高水位85%，超过最高水位后淘汰5%
- benchmark 配置：请求输入token长度为4K，输出token为1；一共400组不同的前缀，每组25个请求，共约1w条请求；
- 命中率构造：每组请求通过相同前缀长度来构造命中率，在请求时，先每组的第一个请求（400个），再每组的第二个请求（400个）以此类推；在每组第二个请求时，保障了其第一个请求不会被换出。
- 分别对无KVPool（Baseline标识），内存语义KVPool（Memory标识）和非内存语义KVPool（Message标识）进行测试，绘制QPS吞吐对比曲线如图9，测试数据反映MemCache在此场景能够带来较大性能收益，相比非内存语义方案，吞吐提升较明显。

图9. Prefill QPS吞吐对比测试

## 加入我们，共建内存语义池化基础设施

MemCache正处于开源建设阶段，很多功能还在不断完善中，欢迎大家访问试用，提出宝贵的建议或意见，开源地址：

https://gitcode.com/Ascend/memcache [了解详情](https://gitcode.com/Ascend/memcache)

同时，内存语义核心组件MemFabric也已经开源，欢迎大家访问试用，提出宝贵的建议或意见，MemFabric开源社区地址：

https://gitcode.com/Ascend/memfabric_hybrid [了解详情](https://gitcode.com/Ascend/memfabric_hybrid)

MemFabric性能测试Benchmark：

https://gitcode.com/Ascend/memfabric_hybrid/blob/master/example/bm/BmBenchmark/README.md [了解详情](https://gitcode.com/Ascend/memfabric_hybrid/blob/master/example/bm/BmBenchmark/README.md)

MemFabric使用样例：

https://gitcode.com/Ascend/memfabric_hybrid/blob/master/example/bm/BmCpp/README.md [了解详情](https://gitcode.com/Ascend/memfabric_hybrid/blob/master/example/bm/BmCpp/README.md)

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