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openYuanrong数据系统异构对象详解：如何实现HBM内存抽象与卡间直通传输

【免费下载链接】yuanrong-datasystemopenYuanrong 数据系统是以内存为中心、近计算的分布式异构多级缓存，为AI训推、Agent、大数据、微服务等分布式应用提供高性能的数据对象（KV）与数据流访问、HBM/DRAM/SSD 多级缓存以及实例间零拷贝数据共享能力。项目地址: https://gitcode.com/openeuler/yuanrong-datasystem

前往项目官网免费下载：https://ar.openeuler.org/ar/

openYuanrong数据系统（yuanrong-datasystem）是一款以内存为中心、近计算的分布式异构多级缓存系统，专为AI训推、Agent、大数据等分布式应用提供高性能数据访问能力。其核心优势在于实现了HBM内存抽象与卡间直通传输技术，构建了高效的异构对象管理机制，让开发者能够轻松驾驭异构计算环境中的数据流动。

一、异构对象：解锁HBM内存的核心能力 🚀

在AI计算场景中，HBM（高带宽内存）作为NPU等加速卡的"专属粮仓"，其数据访问效率直接决定了模型训练与推理的性能上限。openYuanrong数据系统通过异构对象接口实现了对HBM内存的抽象管理，提供三大核心能力：

1.1 HBM内存抽象：让设备内存像文件一样易用

异构对象将物理HBM内存抽象为逻辑上的键值对存储，开发者无需关注底层内存地址分配、设备亲和性等复杂细节，只需通过简单的API即可完成HBM数据的创建、访问与销毁。这种抽象层实现了：

• 设备无关性：统一的接口适配昇腾等多种异构计算设备
• 内存安全管理：自动处理内存泄漏与生命周期维护
• 多级缓存联动：无缝衔接DRAM/SSD存储层次

1.2 卡间直通传输：突破PCIe瓶颈的高速通道 ⚡

传统的跨设备数据传输需要经过"设备→主机→设备"的迂回路径，受限于PCIe带宽成为性能瓶颈。openYuanrong创新性地实现了卡间直通传输技术，通过：

图：openYuanrong数据系统逻辑架构，展示了异构对象在整体系统中的位置与数据流向

• DevPublish/DevSubscribe语义：数据生成端通过DevPublish将HBM数据发布为异构对象，接收端申请HBM内存后执行DevSubscribe，系统直接通过设备间高速链路传输数据
• 零拷贝技术：数据无需经过主机内存中转，直接写入目标设备HBM
• 自动清理机制：数据接收完成后自动解除内存关联，避免资源占用

1.3 H2D/D2H高速迁移：打通内存层次壁垒

除了设备间传输，异构对象还提供MGetH2D和MSetD2H接口，实现HBM与DRAM之间的高效数据swap，满足：

• 训练过程中模型参数从DRAM加载到HBM
• 推理结果从HBM回写到主机内存
• 冷热数据在多级存储间的智能调度

二、核心应用场景：异构对象如何加速AI任务？

异构对象技术在AI计算场景中展现出强大的赋能能力，尤其在以下场景效果显著：

2.1 LLM长序列推理KVCache加速 🧠

基于异构对象构建的分布式多级缓存，为大语言模型推理提供了关键支撑：

• 多级存储协同：HBM存放热数据，DRAM作为二级缓存，SSD提供容量扩展
• 高吞吐数据访问：D2D/H2D/D2H传输能力保障KVCache的快速读写
• 实例间数据共享：Prefill/Decode阶段的KVCache高效传递，提升整体推理吞吐

2.2 模型推理实例弹性伸缩 🔄

在云服务场景中，推理实例需要根据负载动态调整数量。异构对象通过：

• 卡间直通传输：实现模型参数的快速复制
• P2P数据分发：支持一对多高效数据传输
• 内存抽象管理：简化多实例部署的内存配置流程

2.3 训练CheckPoint快速加载 ⚡

训练过程中，CheckPoint的加载速度直接影响重启效率。异构对象方案：

1. 各节点将Checkpoint分片加载到本地异构对象
2. 利用卡间直通传输能力分发到目标节点
3. 直接写入HBM内存，省去中间环节

图：openYuanrong数据系统部署架构，展示了异构对象在分布式环境中的部署方式

三、快速上手：异构对象使用指南

3.1 环境准备

使用异构对象功能需要：

• 昇腾NPU设备及CANN环境
• 编译时启用异构对象支持（默认开启）
• 如需禁用可在编译时添加-X参数：./build_cmake.sh -X HETEROOJECT

3.2 基本操作示例

通过异构对象接口操作HBM数据的基本流程：

# 伪代码示例：异构对象基本操作 client = HeteroClient() # 创建HBM内存对象 hbm_data = client.create_hetero_object("llm_kv_cache", size=1024*1024*1024) # 发布HBM数据到其他设备 client.dev_publish("llm_kv_cache", device_id=1) # 在目标设备订阅接收 target_client = HeteroClient(device_id=1) target_hbm = target_client.dev_subscribe("llm_kv_cache")

3.3 高级配置选项

在部署配置中可优化异构对象性能：

• enable_p2p_transfer：开启点对点传输（默认false）
• global.performance.enableP2pTransfer：K8s环境下的P2P开关
• 更多参数配置详见部署指南

四、深入学习与资源

• 官方文档：异构对象开发指南
• 代码实现：异构对象核心源码
• 编译指南：CMake构建说明

openYuanrong数据系统的异构对象技术，通过创新的HBM内存抽象与卡间直通传输，为AI应用提供了高性能的数据层解决方案。无论是大模型推理还是分布式训练，都能显著提升数据访问效率，降低异构计算环境的使用门槛。

想要体验这一强大能力？只需通过以下命令获取源码：

git clone https://gitcode.com/openeuler/yuanrong-datasystem

立即开始你的异构计算加速之旅吧！

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