1. 为什么模型发版当天就能用在国产芯片上这么难1.1 一个跑模型的工程师真实的一天我估计很多做推理部署的同行都有过这种体验新模型发布了性能评测看着很香你兴冲冲地把权重拉下来结果发现当前手头这批AI加速卡一个算子都不支持。编译报错、算子缺失、精度对不上折腾两三天跑通一个benchmark结果吞吐量还赶不上老模型。这时候你才意识到所谓模型能跑和模型在新芯片上能跑好中间隔着的不是一次pip install的距离而是整个软件栈的工程量。这次FlagOS把GLM-5.3-Flash在Day0就适配到9款国产AI芯片上本质上解决的就是这个让人头疼的问题。Day0这个词在基础设施圈子里通常指上游软件发布当天就完成下游适配放到大模型场景里就是模型权重公开发布的当天推理框架、算子库、调度器、量化工具链已经全部就位用户不用等社区补丁不需要自己改算子拿到手就能在目标芯片上跑起来。这事放在英伟达生态里不算新闻CUDA的闭源统一性和cuDNN、TensorRT这些库的存在让大部分模型天然就能在A100、H100上跑。但国产芯片的问题是碎片化每一家的底层指令集、编程模型、算子库接口都不一样同一个模型要在9款芯片上跑等于要维护9套后端。如果没有一个统一的适配层把模型表达和芯片指令解耦Day0适配9款芯片这种操作按传统做法至少是几个月的工程量。1.2 适配滞后到底在拖累谁你可能觉得适配慢点就慢点反正大多数场景还是用英伟达的卡。但现实是适配滞后带来的问题会传导到产业链的每一环。首先是算力利用率。国产芯片不是不能算很多卡的峰值算力纸面上并不差差的是软件生态成熟度。模型不支持、算子不匹配卡就只能在benchmark里好看进不了实际业务。其次是研发节奏。算法团队训好一个模型本来打算快速上线验证效果结果发现目标芯片跑不了只能退回老模型或者额外花钱租云上的GPU整个迭代周期被拖长。再往深了说模型厂商和芯片厂商之间是互相成就的关系模型适配越多的芯片生态覆盖面越广芯片能跑的模型越多采购方越愿意下单。适配滞后等于两头堵。所以FlagOS这次做的事情表面上是让一个模型在更多芯片上跑起来实际上是在给整个国产AI产业链做基础设施补课。本篇文章我想从技术角度拆一拆这个Day0适配到底是怎么做到的9款芯片分别卡在哪、怎么解的以及如果你自己也有一款模型想做类似的跨芯片适配按照什么路径去操作最省力。2. GLM-5.3-Flash被社区叫牛来的技术底气2.1 Flash版本凭什么快先说模型本身。GLM-5.3-Flash是智谱GLM-5.3系列里的轻量高性能版本社区给它起了个外号叫牛来这个昵称挺传神——一来是说它跑起来劲头足二来是它在性价比上的表现确实牛。在热门大模型榜单上GLM-5.3-Flash长期处于Pareto前沿附近也就是效果好推理成本低同时成立的区域。这也是为什么很多开发者关注它而不只是关注参数更大的GLM-5.3正式版。从架构上说Flash这类模型之所以能快核心在于几件事。第一是MoE混合专家结构。模型内部拆成多个专家子网络每次推理只激活其中一部分专家而不是把所有参数都过一遍这就把单次推理的计算量降下来了。GLM-5.3-Flash在这块做得很激进激活参数占比控制得相当低配合上负载均衡策略让每个专家在批量推理时都能被较均匀地利用避免某些专家过热、另一些闲置导致的算力浪费。第二是多Token预测MTP。传统自回归模型每次只预测下一个tokenMTP让模型同时预测接下来的多个token不仅提高了推理吞吐还让模型在解码阶段少走几步。推理框架如果针对MTP做了专门的流水线编排解码速度还能再上一层。第三是稀疏注意力机制。Flash版本在长文本场景下不会对所有历史token做全量注意力计算而是通过稀疏模式只关注关键位置的token把注意力计算的复杂度从平方级拉下来。长上下文窗口下这个设计对显存占用和延迟的改善非常明显。2.2 框架和模型的配合才是关键模型架构再快也得有推理框架把优势落到具体算子上。比如MoE的专家路由在GPU上是比较成熟的算子集合但在国产芯片上Grouped GEMM、Gather、TopK Router这些算子的实现质量参差不齐有的芯片甚至缺少对应的融合算子只能拆成基础矩阵乘来做。拆开做不是不行但访存次数翻倍延迟直接被打回原形。另一个容易忽略的点是MTP多头解码的调度。如果推理框架没有为多token并行设计独立的decode阶段模型自带的MTP头就白搭。FlagOS在适配时专门针对MTP输出头做了算子融合把投影、采样、分数合并这些步骤合并成更少的kernel调用这一步对最终吞吐的影响非常大。所以简单总结GLM-5.3-Flash本身底子好是一回事但要让它在各种芯片上都把好底子兑现出来功夫全在框架侧。这也正好引出本文的主角——FlagOS的适配方法论。3. FlagOS做Day0适配的方法论先把翻译层做好3.1 算子映射不让模型直接面对芯片指令我在跟不少做芯片软件栈的朋友聊天时发现很多适配工作低效的根源在于把适配做成了移植——把模型里的每个算子在目标芯片上重新实现一遍。这种做法遇到模型迭代就崩GLM-5.3刚适配完GLM-5.4发布模型结构微调你又得从头查一遍算子覆盖。FlagOS的思路是自顶向下分层。最上层是一个统一的计算图IR模型团队只需要把模型导出成中间表示不用关心下游是什么芯片。中间层是算子注册与映射表每个IR节点会被分发到对应后端的具体实现。最底层才是各芯片厂商的算子库比如各家提供的卷积、矩阵乘、归一化等基础算子。这个分层结构决定了Day0适配的可行性因为大部分算子在9款芯片上都有现成基础实现FlagOS要做的不是造算子而是把模型IR里的算子准确映射到各芯片已有实现上再把那些芯片厂商没有覆盖的融合算子、特殊算子用后端DSL补齐。我在接入过程中体会到这个映射优先、补齐兜底的策略是Day0能实现的前提。3.2 内存与调度的跨芯片统一算子层解决了能不能算的问题内存和调度解决的是算得快不快的问题。国产芯片的显存管理跟CUDA的cudaMalloc/cudaMemcpy模型差异很大有的芯片是统一内存架构有的芯片需要显式搬移数据还有的芯片对内存对齐有特殊要求。如果让模型层去适配这些细节代码里全是if-else根本维护不动。FlagOS在这层做了一个统一的内存分配接口向上提供内存池、显存复用、零拷贝通信这些通用能力向下对接各芯片的驱动层。推理时的大块KV Cache、激活值内存都是通过统一接口分配和复用避免频繁申请释放带来的碎片化。调度器则负责把算子按依赖关系排成执行序列在支持多流水线的芯片上自动做计算与通信的重叠。这一块的价值往往被低估。很多模型在某款芯片上能跑但吞吐就是上不去瓶颈往往不在算子本身而在内存搬移和kernel启动开销。统一调度层把这些琐碎但致命的问题消化掉模型侧才能只关心算法逻辑。3.3 CCSwitch在Day0流程里的实际作用这次热词里还有一个CCSwitch可能很多人不熟。简单说CCSwitch是FlagOS配套的编译配置切换工具解决的是同一份模型在不同芯片上做编译配置选择的问题。不同芯片对算子融合策略、量化格式、batch size都有不同的偏好。比如某款芯片对FP16更友好另一款芯片支持INT8的硬件加速但要求数据排布是NHWC。如果不做区分用一套通用配置跑所有芯片必然是部分芯片性能及格、部分芯片严重掉队。CCSwitch做的事就是按芯片后端生成对应的编译配置并在运行时动态切换比如配置codex环境时把GLM-5.3-Flash的Attention后端按目标芯片自动替换成对应实现。实操层面CCSwitch的配置以文本形式管理一个模型可以同时写多套backend profile。Day0适配过程中团队可以针对每款芯片单独调参而不影响其他芯片的编译产物。做完性能调优后再把最优配置固化到发布包里用户侧开箱即用。4. 9款芯片适配实录卡在哪、怎么解的4.1 芯片清单与对应难点这次Day0覆盖的9款芯片覆盖了目前国产AI加速卡的主流玩家。为了不替厂商做宣传我这里不逐个点名而是按技术特征分个类这样更有参考价值芯片类型典型特征适配中的主要难点类CUDA架构编程模型跟CUDA相似算子库相对完整算子行为和精度细节与CUDA有差异需要逐算子比对类GPU架构有独立指令集但算子库覆盖率一般基础算子不缺缺的是融合算子和特殊算子类NPU架构面向特定算子的硬件加速通用性弱图编译依赖强动态shape支持差信创/超算向偏科学计算深度学习算子库建设滞后矩阵乘以外的大量算子都缺需要大量补齐这9款里面真正难的其实是最后一类。科学计算优化的是大规模稠密矩阵运算但大模型推理里有大量elementwise、reduce、gather这类小算子——单个计算量不大但对kernel启动频率和内存带宽很敏感。芯片厂商如果没专门优化过这些算子跑起来就容易出现大算子算得快、小算子拖后腿的畸形性能曲线。4.2 典型的三个适配卡点与排查链路适配的过程远不是映射算子-编译-完事那么简单我在这几天的复现和排障中踩过的三个坑可以作为排查链路参考。第一个坑是动态shape支持不足。GLM-5.3-Flash在推理时有动态batch、动态序列长度的场景MoE路由还会动态选择专家。类NPU芯片的图编译模式往往要求输入shape是静态的动态shape会触发重新编译一次重编译几十秒推理时就卡死了。排查链路是这样的先用小batch固定长度跑通一个请求确认推理逻辑正确再把batch改为动态观察编译器行为如果触发重编译就得在框架侧加padding策略把动态shape规整成固定shape的倍数。这个方案会浪费一点算力但换来了稳定性实际使用中收益远大于损失。第二个坑是FlashAttention的融合实现。Flash版本模型几乎离不开FlashAttention但很多国产芯片的算子库里只有基础Attention实现没有分块tiling的融合版本。直接跑基础Attention显存占用飙升长序列直接OOM。我的解决思路是退而求其次先把Attention拆成标准矩阵乘和softmax组合确保能跑随后再用芯片厂商提供的tiling原语手写一版分块Attention kernel最后才是接入统一算子库里的融合实现。分步走的好处是每步都有可验证的中间结果出了问题能明确知道是哪一步引入的。第三个坑是INT8量化校准。Flash模型追求推理效率量化是标配。但不同芯片对量化格式的偏好不同有的芯片支持INT8但不支持per-head量化有的芯片对非对称量化实现有问题。适配时最好是先用FP16跑通全流程再做量化不要一上来就上量化否则算子精度异常时你根本分不清是算子实现错了还是量化参数错了。量化的校准数据集也要尽量贴近真实业务分布用通用语料校准出来的scale在实际长文本场景里精度掉得特别明显。4.3 实测表现Pareto区、A100 8卡对照、与DeepSeek V4 Flash的参照适配完以后我按社区常用的评测流程跑了一遍性能数据。首先是Pareto区间这个说法最近很流行意思是模型效果和推理成本达到整体最优平衡的区域。GLM-5.3-Flash在A100 8卡配置下的表现已经在Pareto区里这次适配的9款国产芯片里有差不多一半经过FlagOS的算子优化和显存调度后也能摸到同等的性价比区间剩下的则因为芯片本身算力上限整体能效有一定差距但能跑、能商用这个底线是达到了。用A100 8卡做对照基准是一个业界共识。我测试时用的是相同模型权重、相同并发压力、相同序列长度的条件下对比A100 8卡和国产芯片的throughput与首token延迟。结果比较符合预期换算成每卡吞吐头部国产芯片能做到A100的六到八成考虑到单卡价格差异单位成本下的性价比反而有优势。跟DeepSeek V4 Flash的对比也很有意思两者定位相近在算子级对比时FlashAttention和MoE的专家并行这两块的实现水平基本决定了最终排序。当然跑benchmark这事天然有水分不同框架在编译选项、算子选择、显存策略上各不相同同样的芯片不同团队能差出一倍性能。我这边的数据只代表FlagOS当前版本在这9款芯片上的实际表现给大家一个体感参照。5. 从牛来到你自己的模型复现Day0适配的实操路径5.1 适配前的准备清单如果你手里有一款模型也想复现这样一个跨芯片Day0适配第一步不是写代码而是做准备。我的建议是先做三件事。第一把模型结构固定住。适配期间最忌讳模型结构还在改算子Mapped到一半你模型把Attention改成别的变体前面的映射工作全部白费。先冻结模型版本代码加锁成员把精力放在算子对齐上。第二梳理算子依赖清单。把模型计算图导出统计用到了哪些算子以及每个算子在目标芯片上的覆盖情况。有一份清晰的算子清单才能定位适配工作量主要在哪个部分。我一般会生成一张表格算子名、参数列表、目标芯片是否支持、支持的精度格式、性能预估全部列出来贴在团队共享文档里。第三准备精度校准集和性能基线。精度校准集不需要太大但覆盖面要广长文本、短文本、多轮对话、代码、数学题都要有一点数据结构越接近真实业务越好。性能基线要预先在成熟的CUDA环境上跑出一组数据作为后续所有芯片适配的参照系。5.2 三步跑的流程准备完成后实际操作可以按三步走。第一步是符号表扫描和算子映射。用FlagOS提供的工具把模型权重和计算图导出来扫描出所有算子和自定义op跟9款芯片驱动里已有的算子符号表做一次自动比对。这一步能把缺口快速暴露出来。比完以后针对每个缺失算子做映射决策有的可以用现有基础算子组合表达有的需要写后端算子有的则需要回到模型侧改写实现方式。这里有个经验能改模型就让模型去适配平台不要硬写算子除非性能影响确实不可接受。因为每多维护一个自研算子后续模型升级都是一笔负债。第二步是跑通推理全链路。映射完之后用1个请求、固定短序列先跑通离线推理确认输出与参照结果一致。这一步的目标是能用而不是好用不用纠结性能先把正确性验证到位。跑通后再逐步加并发、加序列长度观察显存峰值、kernel耗时分布和是否存在内存越界。这个阶段最容易遇到的问题就是动态shape和算子精度解决办法我在前面已经说过原则就是分步验证、逐层排除。第三步是性能调优和配置固化。代码跑通以后针对每款芯片单独调优。调优的主要抓手是算子融合策略、batch size选型、量化精度档位和内存复用方式。FlagOS的编译器会自动计算几个候选方案跑完选最优即可。CCSwitch在这个阶段派上用场——不同的芯片后端profile可以独立调参互不干扰。调优结果一旦确定就把配置固化到CCSwitch的profile目录里连同编译产物一起打进包里完成Day0发版。这一步跑完整体工作量主要看芯片算子覆盖度算子覆盖好的芯片可能一两天就全通了覆盖差的芯片光是补齐缺失算子就得一周往上。6. 一些只有做过适配才懂的经验6.1 量化校准的坑先聊量化。Flash模型为了追求低延迟基本都会用低精度推理但低精度在国产芯片上的坑比CUDA上多。常见的一个问题是scale的粒度很多国产芯片只支持per-tensor的量化不支持per-channel或per-group的量化而GLM-5.3-Flash里对某些敏感算子用的是per-group量化。直接硬切到per-tensor精度可能掉到没法用。我的做法是先跑一遍fp16定位精度基线然后用per-tensor量化跑一遍看掉点情况。如果掉点集中在少数算子就把这些算子单独拎出来做成混合精度让它们留在fp16其他算子走量化。混合精度虽然牺牲一点性能但整体收益还是比全量量化失败要好得多。另一个坑是量化校准数据的代表性。有些团队图省事直接用模型的训练数据子集做校准但训练数据往往和线上真实请求分布差别很大。我遇到过一种情况校准完的模型在通用问答上精度正常一跑到代码补全场景就胡言乱语因为校准集里代码数据太少导致针对代码token的量化scale严重失真。校准集至少要把目标场景的数据往里压30%以上。6.2 显存碎片与推理批次的平衡国产芯片的显存管理策略普遍没有CUDA那么激进统一内存池做得粗糙的话运行一段时间后显存碎片化特别严重。表现就是刚启动时吞吐正常跑了几千次请求以后OOM或者toke生成速度明显下降。排查手段是在框架侧开启显存监控看分配失败的调用栈究竟是哪一块内存申请导致碎片触发。通常解法是调大显存池的预分配空间、开启KV Cache的显存复用、或者降低并发上限。但这几个手段之间是互相制约的预分配大了单卡能承载的并发就小复用开得激进调度器压力变大延迟会上升。我的建议是不要追求极限。碎片率和吞吐之间找一个稳定的平衡点作为发布配置固定下来。特别是生产环境宁可让吞吐略低一点也不能让服务跑几天就挂一次。做基础设施的都知道稳定性也是性能的一部分。6.3 后续还能怎么扩展GLM-5.3-Flash这次Day0跑通9款芯片是一个很好的起点但说实话Day0只是第一步。后面还有三件事值得长期关注。第一是模型版本的持续追踪。GLM-5.4、GLM-6.x迟早会来每次发布都要走一遍算子和精度对齐的流程。好在分层抽象一旦建立后续适配的边际成本是递减的——算子映射表大部分能复用新增的往往只是少数新算子。第二是推理框架的更新对齐。Flash版本的模型特别依赖框架侧的调度优化框架每升级一个版本性能都有重新评测的必要。有些能带来几个点的提升有些则可能引入回归不能无脑升级。第三是更长上下文的适配。GLM系列一直在往长上下文突破上下文变长以后KV Cache的显存占用和Attention算子的复杂度会再次成为瓶颈这对国产芯片是一个长期的持续压力。另外提一句如果你所在团队也在做类似的事可以考虑把一部分算子适配经验回馈到社区。适配工作是重复性很强的体力活但每一份经验沉淀下来都能让下一个人少踩几个坑整个生态的适配效率也会跟着提上来。