在 CANN 异构计算架构中，实现高性能定制化算子依赖于对硬件微架构的直接、精细化控制。asc-devkit仓库定义的编程范式，正是为解决这一挑战而设计的领域特定语言（DSL）。它基于 C/C++ 语法，通过引入特殊的类型和内置函数，赋予开发者直接管理 AI Core 算力、DMA 引擎和片上内存（Unified Buffer, UB）的能力。

在 CANN 异构计算架构中，实现高性能定制化算子依赖于对硬件微架构的直接、精细化控制。asc-devkit仓库定义的编程范式，正是为解决这一挑战而设计的领域特定语言（DSL）。它基于 C/C++ 语法，通过引入特殊的类型和内置函数，赋予开发者直接管理 AI Core 算力、DMA 引擎和片上内存（Unified Buffer, UB）的能力。

库是专为 Transformer 架构设计的高级加速层。它超越了通用算子组合，通过对硬件指令集、内存层级和 KV 缓存管理的深度定制，解决了 LLM 推理中和这两大核心瓶颈。

库是专为 Transformer 架构设计的高级加速层。它超越了通用算子组合，通过对硬件指令集、内存层级和 KV 缓存管理的深度定制，解决了 LLM 推理中和这两大核心瓶颈。

在当前 AI 大模型快速迭代的背景下，Transformer 架构已成为算力消耗的主力军。其计算特征决定了模型执行效率高度依赖于底层存储层级的调度能力。作为计算平台推出的专项加速库，致力于打破原子算子间的执行边界，通过构建定制化的融合算子管线，解决长文本处理和高吞吐场景下的性能瓶颈。

在当前 AI 大模型快速迭代的背景下，Transformer 架构已成为算力消耗的主力军。其计算特征决定了模型执行效率高度依赖于底层存储层级的调度能力。作为计算平台推出的专项加速库，致力于打破原子算子间的执行边界，通过构建定制化的融合算子管线，解决长文本处理和高吞吐场景下的性能瓶颈。

GE 引擎是 CANN 架构的静态优化大脑。它通过将复杂的控制流转换为可预测的谓词执行序列，并依赖精确的资源预估和算子融合技术，确保了即使在处理动态形状和条件分支的场景下，NPU 也能以数据流驱动的方式，实现最高效的硬件利用率。

在 CANN 异构计算架构中，**GE（Graph Engine，图引擎）**是实现计算图到硬件指令流转换的核心编译单元。它的任务是将上层深度学习框架的抽象模型，通过一系列复杂的优化（如算子融合、内存分配、Tiling 策略选择），转化为最优的、可直接在 NPU 上执行的离线模型（OM）。其中，Tiling（分块）策略的选择和管理是 GE 性能优化的最关键环节，它直接决定了数据局部性、并行度以及内

CANN Runtime 构成了异构计算的执行闭环。它通过Stream/Event 机制实现高效的异步并发调度，通过静态内存池技术和生命周期分析实现显存的极致复用，并通过深度集成的维测组件提供了前所未有的系统可观测性。理解 Runtime 的工作原理，是确保 LLM 等复杂模型能够在异构硬件上稳定、高性能运行的根本。CANN 组织链接Runtime 仓库链接。

CANN Runtime 不仅是执行环境，更是系统性能和稳定性的基石。其深度体现在对显存的定制化池化管理、基于 Event 的高效异步调度、对硬件对齐的严格遵守，以及对性能和错误的全面可观测性。Runtime 成功地将复杂的硬件资源管理和并发控制抽象化，为上层应用提供了高性能、隔离性强的计算基础。