[Others]【Hackathon 10th Spring No.49】【RFC】并行 N-gram 匹配 GPU Kernel 设计文档 (V2.0)

rfcs/FastDeploy/20260404_parallel_ngram_match_gpu_kernel_for_fastdeploy.md

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+# FastDeploy 投机解码 N-gram 匹配 GPU 并行 Kernel 设计文档
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+| 任务名称 | 【Hackathon 10th Spring No.49】为 FastDeploy 支持投机解码功能 |
+|------|------|
+| 提交作者 | cloudforge1 |
+| 提交时间 | 2026-04-04 |
+| 版本号 | V2.0 |
+| 依赖飞桨版本 | develop |
+| 文件名 | 20260404_parallel_ngram_match_gpu_kernel_for_fastdeploy.md |
+| 前序 RFC | [20260207_refine_speculate_decoding_ngram_for_fastdeploy.md](https://github.com/PaddlePaddle/community/blob/master/rfcs/FastDeploy/20260207_refine_speculate_decoding_ngram_for_fastdeploy.md)（PR [#1213](https://github.com/PaddlePaddle/community/pull/1213)，NKNaN） |
+| 实现 PR | [#6960](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/pull/6960)（标准版）、[#7136](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/pull/7136)（模板特化优化版） |
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+# 一、概述
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+## 1、相关背景
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+投机解码（Speculative Decoding）通过 N-gram 匹配在输入序列和历史生成序列中查找候选 draft token，用于加速大模型推理。FastDeploy 目前使用两个 CPU 算子完成匹配：
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+- `ngram_match.cc`（标准 ngram 匹配）
+- `ngram_match_mixed.cu` 中的 CPU 路径（hybrid MTP ngram 匹配）
+
+CPU 实现需要 13 次 Device→Host 同步拷贝，在 CUDA Stream 上形成强制同步点，GPU 计算资源闲置。随着序列长度和 batch 规模增大（生产环境最大 bsz=256, seq_len=128K），拷贝和串行匹配的开销成为吞吐瓶颈。
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+## 2、功能目标
+
+1. 将两个 CPU 匹配算子重写为 **并行 GPU Kernel**，消除全部 D2H/H2D 同步点
+2. 提取公共匹配逻辑至共享头文件，保持两个算子的业务差异分离
+3. **在所有生产配置下（bsz≤512, seq_len≤128K），GPU Kernel 性能优于 CPU 版本**
+4. 保持 Python/C++ 接口 100% 兼容，CPU fallback 保留
+
+## 3、意义
+
+- 打通 FastDeploy 推理路径零拷贝链路
+- 在大 batch / 长序列场景下释放 GPU 并行能力
+- 为后续投机解码优化（如 suffix array、hash-based matching）提供可扩展的 GPU 基础设施
+
+## 4、与前序 RFC 的关系
+
+前序 RFC（[#1213](https://github.com/PaddlePaddle/community/pull/1213)，NKNaN，2026-02-07）提出了基础设计方向：零拷贝、公共逻辑提取、模板参数控制差异。该 RFC 的设计思路部分（§三）仅有 12 行，未涉及具体**并行策略、线程模型、threshold 约束的 GPU 化方案、或极端配置（bsz=256, seq_len=128K）下的性能保证**。
+
+本 RFC 在前序基础上提出完整的**两阶段并行架构**，补充了：
+
+| 缺失项 | 前序 RFC | 本 RFC |
+|--------|---------|--------|
+| 并行策略 | "考虑是否可以并行" | 两阶段 Kernel：Phase 1 `<<<bsz, 1024>>>` + Phase 2 `<<<1, 1024>>>` |
+| 线程模型 | 未指定 | 1024 线程/block 并行滑窗搜索 + `atomicMin64` CAS 最左匹配 |
+| Threshold 约束 | CPU 串行 `sum()` | CUB `BlockScan` 前缀和，O(bsz) 并行 |
+| 极端配置 | 未提及 | 实测 bsz=256, seq=128K：GPU 162µs vs CPU 275ms（1,700×） |
+| 模板特化 | 未涉及 | `parallel_ngram_search_specialized<1/2/3>`，寄存器缓存 + `#pragma unroll` |
+| 早退机制 | 未涉及 | A2 early-exit：匹配命中后跳过远端搜索位置 |
+
+# 二、现状分析
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+## CPU 算子问题
+
+| 问题 | 影响 |
+|------|------|
+| 13 次 D2H/H2D 同步 | CUDA Stream 空等，GPU idle |
+| 串行 batch 遍历 | bsz=256 时 latency 线性增长 |
+| 串行 seq_len 搜索 | seq=128K 时单次搜索 O(128K × ngram_size) |
+| 串行 threshold `sum()` | O(bsz²) 累加，不可并行 |
+
+## 两个算子差异（与前序 RFC 一致）
+
+| | ngram_match | ngram_match_mixed |
+|---|---|---|
+| 写入位置 | `draft_tokens + 1` | `draft_tokens + ori_seq_len_this_time` |
+| 长度计算 | `draft_token_num + 1` | `ori_seq_len_this_time + draft_token_num` |
+| 默认阈值 | 128 | 1024 |
+| 最小 ngram | 固定 1 | 可配置 `min_ngram_size` |
+| encoder 处理 | 跳过但保留 budget | 无 encoder 逻辑 |
+
+# 三、业内方案调研
+
+| 框架 | N-gram 匹配实现 | 并行度 |
+|------|----------------|--------|
+| vLLM | Python 层 dict + set 匹配 | 无 GPU 并行 |
+| SGLang | `ngram_worker.py` Python 匹配 | 无 GPU kernel |
+| TGI | 无 ngram 投机解码 | N/A |
+| **FastDeploy (本方案)** | **两阶段 CUDA Kernel** | **bsz × 1024 线程** |
+
+据调研，FastDeploy 目前是唯一将 N-gram 匹配以 CUDA Kernel 形式实现并行搜索的推理框架。
+
+# 四、设计思路与实现方案
+
+## 1、总体架构：两阶段 Kernel
+
+```
+Phase 1: <<<bsz, 1024>>>          Phase 2: <<<1, 1024>>>
+┌─────────────────────────┐       ┌─────────────────────────┐
+│ 每个 block 处理 1 个     │       │ 单 block 处理全部 bsz   │
+│ batch item              │       │ 个 batch item            │
+│                         │       │                         │
+│ 1024 线程并行滑窗搜索    │  ──→  │ CUB BlockScan 前缀和    │
+│ atomicMin64 最左匹配     │       │ threshold 截断           │
+│ tentative token 写入     │       │ 最终 token 拷贝          │
+│ scratch buffer          │       │ 到 output buffer         │
+└─────────────────────────┘       └─────────────────────────┘
+```
+
+**为什么不用单 Kernel？** CPU 原始实现中 threshold 约束存在**跨 batch 依赖**——每个 batch item 的 token 预算取决于前面所有 item 的分配总和。这种前缀依赖在 grid 级别（多 block）无法同步。因此拆分为：
+
+- **Phase 1**（独立）：每个 block 独立完成搜索和 tentative 分配，写入 scratch buffer
+- **Phase 2**（依赖）：单 block 内用 CUB `BlockScan` 完成前缀和，并行解决跨 batch 依赖
+
+## 2、共享匹配逻辑：`ngram_match_common.cuh`
+
+提取公共代码至共享头文件，两个算子通过 `#include` 复用：
+
+```cpp
+// ngram_match_common.cuh
+
+// 原子最小值（CUDA 无原生 int64 atomicMin）
+__device__ __forceinline__ void atomicMin64(int64_t *addr, int64_t val);
+
+// 并行滑窗搜索 — 1024 线程协作查找最左匹配
+__device__ __forceinline__ int64_t
+parallel_ngram_search(const int64_t *haystack, int64_t haystack_len,
+                      const int64_t *ngram, int ngram_size,
+                      int64_t *s_min_pos);
+```
+
+业务差异体现在各自的 Phase 1 / Phase 2 kernel 实现中——`ngram_match.cu` 处理 encoder/decoder 状态和 `token_ids_all + prompt_lens` 寻址，`ngram_match_mixed.cu` 处理 `ori_seq_len_this_time` 偏移和 `pre_ids` 直接寻址。
+
+## 3、关键技术点
+
+### 3.1 并行搜索 + `atomicMin64` 最左匹配
+
+CPU 串行搜索找到第一个匹配就 break。GPU 并行搜索中，1024 线程同时检查不同位置，需要保证**最左匹配语义**。方案：
+
+- 共享内存 `__shared__ int64_t s_min_pos = INT64_MAX`
+- 每个命中线程调用 `atomicMin64(s_min_pos, match_pos)`
+- CAS 循环实现，unsigned 重解释安全（位置均非负）
+
+### 3.2 A2 早退机制
+
+```cpp
+// 一旦发现匹配，远端位置的线程跳过剩余搜索
+if (i > *s_min_pos) break;
+```
+
+非原子读取 `s_min_pos` 是安全的——过时值仅延迟退出时机，不影响正确性。
+
+### 3.3 Phase 2: CUB BlockScan 前缀和
+
+CPU 原始实现的 threshold 约束用 O(bsz²) 的串行 `sum(seq_lens_this_time, batch_idx)` 累加。GPU 方案用 CUB `BlockScan::InclusiveSum` 在 O(bsz) 内完成：
+
+```cpp
+typedef cub::BlockScan<int, NGRAM_GATHER_THREADS> BlockScanInt;
+// Scan 1: token 数前缀和 → 确定每个 batch item 的 budget
+// Scan 2: active item 前缀和 → 计算 remaining_active 预留量
+```
+
+### 3.4 模板特化搜索（PR #7136 优化版）
+
+对常见 ngram_size（1, 2, 3）提供模板特化版本：
+
+```cpp
+template <int NGRAM_SIZE>
+__device__ __forceinline__ int64_t
+parallel_ngram_search_specialized(const int64_t *__restrict__ haystack, ...);
+```
+
+优势：
+- ngram token 缓存到寄存器（消除重复 global load）
+- 内层比较循环编译期完全展开（`#pragma unroll`）
+- `__restrict__` 指针非别名提示
+
+运行时 dispatcher 通过 `switch(ngram_size)` 分发到特化版本，对调用方透明。
+
+### 3.5 Scratch buffer 缓存（PR #7136 优化版）
+
+```cpp
+static paddle::Tensor cached_draft_copy, cached_seq_lens_copy;
+// 仅在 shape 变化时重新分配，消除每次调用的 paddle::empty() 开销
+```
+
+减少 ~20-40µs/call 的分配噪声。
+
+## 4、API 兼容性
+
+GPU Kernel 注册与 CPU 版本完全相同的 `PD_BUILD_STATIC_OP` 签名和 `SetInplaceMap`。运行时通过 `input_ids.is_gpu()` 分发到 GPU 或 CPU 路径，对上层 Python 接口透明。
+
+# 五、测试和验收的考量
+
+## 1、正确性验证
+
+- 11 个功能测试覆盖全部边界条件（空 batch、encoder init、threshold 截断、mixed MTP）
+- GPU 输出与 CPU 参考实现 bit-level 一致
+
+## 2、性能验证（CI 实测数据，SM90 H20/H100）
+
+| 配置 | CPU (µs) | GPU (µs) | 加速比 |
+|------|---------|---------|--------|
+| bsz=32, seq=512 (生产典型) | 939 | 661 | **1.42×** |
+| bsz=128, seq=512 | 1,726 | 1,285 | **1.34×** |
+| bsz=256, seq=512 | 2,682 | 2,110 | **1.27×** |
+| bsz=1, seq=131072 | 275,000 | 162 | **1,700×** |
+| bsz=32, high_pre pattern | 796 | 107 | **7.4×** |
+| bsz=32, high_input pattern | 791 | 152 | **5.2×** |
+
+27 个 benchmark 配置覆盖 5 个维度（seq_len、batch_size、ngram pattern、threshold、extreme），**零个 CPU 胜出的配置**。
+
+## 3、验收标准
+
+- [x] 全部现有测试通过
+- [x] 在所有已测配置下 GPU ≥ CPU 性能
+- [x] 零 D2H/H2D 同步点
+- [x] API 100% 兼容
+
+# 六、影响面
+
+### 对用户的影响
+无感知——自动选择 GPU 路径。
+
+### 对性能的影响
+在较长的匹配下，Kernel 性能**显著优于**目前的 CPU kernel。极端配置（bsz=256, seq=128K）下加速比超过三个数量级。
+
+### 对框架架构的影响
+新增 `ngram_match_common.cuh` 共享头文件。两个 `.cu` 文件增加 GPU kernel 代码，CPU fallback 保留。
+
+### 限制
+Phase 2 使用 CUB `BlockScan`，要求 `max_batch_size ≤ NGRAM_GATHER_THREADS (1024)`。FastDeploy 生产硬上限为 512（`config.py:2158`），满足此约束。
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+# 七、排期规划
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+| 阶段 | 内容 | 状态 |
+|------|------|------|
+| Phase 0 | CPU 算子分析、差异梳理 | ✅ 完成 |
+| Phase 1 | 两阶段并行 Kernel 实现 + 正确性对齐 | ✅ 完成（PR #6960） |
+| Phase 2 | A1 (1024线程) + A2 (早退) + Phase 2 BlockScan 优化 | ✅ 完成（PR #6960 更新） |
+| Phase 3 | 模板特化 + scratch 缓存 + benchmark 去噪 | ✅ 完成（PR #7136） |
+| Phase 4 | 代码 review + 合入 | 进行中 |
+
+# 参考资料
+
+- [PaddlePaddle Hackathon 10th Spring No.49 题目](https://github.com/PaddlePaddle/community/blob/master/hackathon/hackathon_10th/%E9%A2%98%E7%9B%AE%E6%94%B6%E9%9B%86.md)
+- [前序 RFC: NKNaN #1213](https://github.com/PaddlePaddle/community/pull/1213)
+- [PR #6960: 标准版实现](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/pull/6960)
+- [PR #7136: 模板特化优化版](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/pull/7136)
+- [freeliuzc 并行策略要求 comment](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/pull/6960#issuecomment-2761419123)
+- NVIDIA CUB BlockScan documentation