//
src/compiler/llvm_ir_pass.cc：自定义Shape-Aware
Memory
std::make_unique<ShapeFoldingPass>();
shapeFoldingPass->setTargetArch(llvm::Triple::nvptx64);
绑定NV架构
shapeFoldingPass->enableDynamicBatch(true);
启用动态batch感知
pm.addPass(std::move(shapeFoldingPass));
插入到LLVM优化流水线末尾

第二章：Seedance

2.0

Dump实证对比

IR级融合的核心机制

IR级算子融合在函数内联后、指令选择前触发，依赖InstCombine与LoopVectorize通道协同识别可合并的相邻计算模式（如add+mul→fma）。

典型融合前后IR对比

;
融合前
%c)

优化效果量化

2.2

TensorRT-LLM后端协同调度机制：从Kernel

Launch延迟到SM利用率的硬件级实测分析

GPU

Kernel

Compute实测发现，连续`cudaStreamSynchronize()`调用导致平均Launch延迟达8.7μs，远超理论最小值（<1μs）。

关键在于Host端调度器未对GEMM与Attention

TensorRT-LLM中关键调度点（简化）

cudaLaunchKernel((void*)kernel,

grid,

此处引入串行等待该同步阻塞使SM空闲周期增加32%，需改用事件驱动异步等待（`cudaEventRecord/Wait`）。

SM利用率提升路径

• 启用Multi-Instance

  GPU（MIG）切分，隔离推理任务资源争用

• 将LayerNorm

  Kernel，减少launch次数

2.3

2.0静态分配策略的吞吐提升归因拆解

核心差异：运行时Shape反馈驱动内存重调度

2.0采用编译期固定Tensor尺寸预分配，导致batch=1/16/32场景下显存碎片率波动达41%~67%。

本方案引入Runtime

Shape

Planner。

关键优化模块

• Shape-Aware

  Buddy

  Allocator：按log₂(ceil(∑dim))分桶管理块

• Temporal

  Locality

  Cache：复用相邻step中相似shape的buffer

  slot

吞吐归因分析

void
DynamicPlanner::on_shape_update(const
ShapeKey&
log2_ceil(key.total_elements());
按元素总量对齐桶
}

2.4

多模态Token对齐层的低开销实现：基于LLVM

Pass插桩验证的跨模态时序同步开销对比

插桩点选择策略

IR层级注入轻量级计时钩子，仅作用于`token_align`函数入口与跨模态同步屏障（如`wait_for_audio_frame`、`sync_to_vision_ts`）处，避免运行时分支预测干扰。

关键插桩代码片段

//
LLVM
Builder.CreateCall(getIntrinsic(Intrinsic::readcyclecounter));
I.insertBefore(Builder.GetInsertBlock(),
&I);
后续插入end读取与delta计算

TSC指令，精度达纳秒级；`getIntrinsic`确保跨平台兼容性，`I.insertBefore`保证时序采样紧邻目标指令，消除调度偏移。

同步开销实测对比

2.5

混合精度推理流水线重构：FP8/INT4混合权重加载路径的Cache

Miss率与带宽占用实测

权重分片加载策略

//
INT4参数（即4KB），对齐L2
cache
}

miss率从38.7%降至12.1%。

带宽占用对比

第三章：双栈协同性能建模方法论

3.1

LLVM

Dependence

联合分析工作流

MLIR

采样符号：

mlir-opt
--convert-scf-to-cf
的语义映射，且调试信息完整，使perf
级别依赖链。
识别循环携带依赖的关键指令
运行perf
annotate
--symbol=loop_kernel定位热点汇编行
交叉比对mlir-opt
--print-ir-after-all输出中对应
loop
地址表达式
检查是否存在跨迭代的同一内存地址读-写序列（如%ptr
=
%ptr）
典型
LCR
模式对照表
IR
annotate
表现
scf.for
=
}
反依赖（WAR）
高
cycles/instruction
非连续访存延迟
3.2
TensorRT-LLM引擎内核级可观测性增强：自定义Plugin
Profiler与Sora
2.0原生Profile结果对齐验证
Plugin
Profiler注入点设计
在`IPluginV2DynamicExt::enqueue`入口处插入高精度时间戳采样，与TensorRT-LLM的`ProfilingContext`共享同一时钟源（`CLOCK_MONOTONIC_RAW`）：
auto
start
clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC_RAW,
&ts);
clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC_RAW,
&te);
te.tv_nsec);
该实现规避了`std::chrono`跨编译器ABI差异，确保纳秒级时间戳与Sora
2.0
Profile事件严格对齐。
对齐验证结果
算子类型
Plugin
Profiler
(μs)
偏差
GQA
Attention
128.4
127.9
±0.4%
MoE
Router
8.7
8.6
±1.2%
关键同步机制
统一使用`nvtxRangePushEx()`标记GPU事件边界，启用`NVTX_DOMAIN_ID`隔离插件域
所有Profile数据经`cudaStreamSynchronize()`后批量写入环形缓冲区，避免PCIe竞争
3.3
Build→Inference
Execution三级Latency归属量化分析
延迟归属的三层可观测切面
跨栈延迟需在编译期与运行期协同建模。
IR生成阶段捕获算子融合与图优化耗时；Engine
Build阶段记录TensorRT序列化、内核选择与显存预分配开销；Inference
Execution则分离GPU
launch、H2D/D2H传输与实际计算时间。
典型延迟分解代码示例
#
latency_breakdown.py：基于Nsight
Compute
ncu_profile.parse("trt_engine.ncu-rep")
print(f"IR
{profile['ir_gen_ms']:.2f}ms")
图构建与ONNX→TRT
{profile['build_ms']:.2f}ms")
print(f"Kernel:
{profile['kernel_ms']:.2f}ms")
avg
Compute导出的JSON报告，提取三阶段关键字段。
`ir_gen_ms`含ONNX解析+Shape
inference；`build_ms`包含精度校准（INT8）、层融合策略决策；`kernel_ms`已剔除首帧warmup与内存拷贝。
各阶段延迟贡献占比（典型ResNet-50
border="1">阶段均值(ms)标准差(ms)占比IR生成12.41.88.2%Engine构建187.622.362.1%Inference执行91.33.729.7%
第四章：56项Benchmark深度解读与复现实验指南
4.1
视频生成类Benchmark（12项）：长时序一致性指标与FVD/VPD误差分布可视化对比
核心评估维度解耦
长时序一致性不再仅依赖帧间LPIPS均值，而是引入运动轨迹连续性（MTC）、关节角速度方差（JAV）和场景深度偏移率（SDR）三项新指标，协同刻画跨帧物理合理性。
FVD与VPD的误差分布差异
FVD对高频纹理失真更敏感，但易受镜头抖动干扰
VPD聚焦于体素级运动预测偏差，在慢动作序列中区分度提升37%
误差热力图生成示例
#
residuals
第6帧热力图
该代码对体素预测残差沿深度轴取均值，生成二维运动误差强度图；pred_voxels为模型输出的[T,D,H,W]张量，gt_voxels为真值，cmap='plasma'增强高低误差对比。
12项Benchmark性能对比
Benchmark
FVD↓
VPD↓
MTC↑
UCF-101-Long
182.3
0.41
0.89
Kinetics-700-60s
217.6
0.53
0.72
4.2
推理吞吐类Benchmark（18项）：Batch=1/4/16下P99延迟拐点与GPU
Util%饱和度映射关系
延迟拐点识别逻辑
P99延迟拐点定义为GPU
size。
该阈值经18项模型（Llama-2-7B至Qwen2-57B）交叉验证确定：
def
List[float],
返回util首次突破92%时的batch索引（0:
batch=1,
未饱和
该函数规避了插值误差，直接锚定硬件可观测饱和点，确保跨卡型（A10/A100/H100）对比一致性。
典型映射模式
Batch=1时GPU
Util%普遍低于45%，P99延迟稳定但吞吐低
Batch=4触发多数MoE模型Util%跃升至78–89%，出现首阶拐点
Batch=16在稠密模型中引发Util%冲高至95%+，P99延迟陡增＞35%
关键指标对比（Llama-2-13B
@
border="1">Batch
SizeP99
Batch=1112438%0%413786%+10.5%1621296%+70.2%
4.3
内存效率类Benchmark（14项）：KV
Cache峰值内存占用与Page
Fault次数的NVML实测对照
NVML监控核心指标
通过NVML
API实时采集GPU显存分配与页错误事件，关键字段包括：nvmlDeviceGetMemoryInfo返回的used与total，以及nvmlDeviceGetPageFaults获取的totalPageFaults。
KV
初始化NVML并绑定设备
nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle)
=
nvmlDeviceGetPageFaults(handle,
print(f"MemUsed:
{pf}")
该脚本以毫秒级粒度捕获KV
Cache动态增长过程中的内存尖峰与缺页中断，pf为累计GPU侧页面故障数，直接反映显存碎片化程度。
14项测试结果对比（节选）
模型
KV
Faults
Llama-2-7B
3842.6
127
Mixtral-8x7B
5198.3
419
4.4
编译开销类Benchmark（12项）：TRT
Engine
Time的Pipeline重叠率分析
重叠率定义与测量维度
Pipeline重叠率
=
TRT_Build_Time，反映LLVM编译与TensorRT引擎构建在时间轴上的协同程度。
典型重叠场景下的耗时分布
Benchmark
TRT
Build
Ratio
ResNet50-FP16
8.2
6.7
61%
GPT-J-2B-INT8
24.5
19.3
53%
关键同步点代码示意
//
builder
builder->setFlag(BuilderFlag::kFP16);
auto
builder->buildSerializedNetwork(network,
config);
隐式同步点
该模式将TRT序列化与LLVM目标码生成并行化，但wait()引入隐式屏障，实际重叠受CPU核数与内存带宽制约。
参数module需预完成MLIR
lowering，否则LLVM阶段将阻塞于Dialect转换。
第五章：源码下载
获取高质量、可审计的源码是构建可信软件生态的第一步。
现代开源项目普遍托管在
GitHub、GitLab
等平台，但直接克隆需兼顾版本稳定性、子模块完整性与构建依赖一致性。
推荐下载方式
使用带
tag
v1.23.0），避免不稳定主干分支；
启用--recurse-submodules参数同步嵌套仓库，尤其适用于
Kubernetes、Envoy
等多模块项目；
优先采用git
.git
构建环境。
典型命令示例
#
etcd
https://github.com/etcd-io/etcd.git
生成不含
--output=etcd-v3.5.12.tar.gz
v3.5.12
主流平台下载对比
平台
API
支持
归档格式
限速策略
GitHub
REST
API
60次/小时
Gitee
仅
REST
500次/天
CI
场景最佳实践
在
中，应禁用完整历史克隆：
-
uses:
recursive