本文详细介绍了在昇腾 CANN 的 ops-nn 仓库中新增 SwiGLU 激活函数算子的完整流程。首先分析了 ops-nn 的架构定位与算子注册机制，然后基于 SwiGLU 的数学定义设计了前向计算和反向梯度推导方案，进而拆解出从算子注册、Shape 推导到 Tiling 策略、Ascend C 实现等七个关键开发步骤。重点探讨了 Tiling 策略的设计原理与实现细节，并提供了完整的代码实现框

本文详细介绍了在昇腾 CANN 的 ops-nn 仓库中新增 SwiGLU 激活函数算子的完整流程。首先分析了 ops-nn 的架构定位与算子注册机制，然后基于 SwiGLU 的数学定义设计了前向计算和反向梯度推导方案，进而拆解出从算子注册、Shape 推导到 Tiling 策略、Ascend C 实现等七个关键开发步骤。重点探讨了 Tiling 策略的设计原理与实现细节，并提供了完整的代码实现框

本文详细介绍了在昇腾 CANN 的 ops-nn 仓库中新增 SwiGLU 激活函数算子的完整流程。首先分析了 ops-nn 的架构定位与算子注册机制，然后基于 SwiGLU 的数学定义设计了前向计算和反向梯度推导方案，进而拆解出从算子注册、Shape 推导到 Tiling 策略、Ascend C 实现等七个关键开发步骤。重点探讨了 Tiling 策略的设计原理与实现细节，并提供了完整的代码实现框

摘要 catlass是一个专为昇腾NPU设计的GEMM模板库，灵感源自NVIDIA CUTLASS，通过分层模板设计封装硬件细节，实现高性能矩阵运算。其核心架构包含四层：1) TilePolicy定义分块策略，匹配昇腾张量核心特性；2) ThreadMap优化数据映射，确保高效内存访问；3) Mainloop实现流水线计算，支持多级并行；4) Epilogue链式后处理，支持算子融合。开发者通过组

摘要 catlass是一个专为昇腾NPU设计的GEMM模板库，灵感源自NVIDIA CUTLASS，通过分层模板设计封装硬件细节，实现高性能矩阵运算。其核心架构包含四层：1) TilePolicy定义分块策略，匹配昇腾张量核心特性；2) ThreadMap优化数据映射，确保高效内存访问；3) Mainloop实现流水线计算，支持多级并行；4) Epilogue链式后处理，支持算子融合。开发者通过组

摘要 catlass是一个专为昇腾NPU设计的GEMM模板库，灵感源自NVIDIA CUTLASS，通过分层模板设计封装硬件细节，实现高性能矩阵运算。其核心架构包含四层：1) TilePolicy定义分块策略，匹配昇腾张量核心特性；2) ThreadMap优化数据映射，确保高效内存访问；3) Mainloop实现流水线计算，支持多级并行；4) Epilogue链式后处理，支持算子融合。开发者通过组

FlashAttention 在昇腾 NPU 上的工程实践 摘要：本文详细介绍了在华为昇腾 NPU 上部署和优化 FlashAttention 算子的全流程实践。通过分析 ops-transformer 仓库的实现架构，阐述了 FlashAttention 三个版本（v1/v2/v3）的核心差异及适用场景，并针对不同昇腾硬件（910/910B/910C）的特性给出了优化建议。文章重点讲解了编译环境

FlashAttention 在昇腾 NPU 上的工程实践 摘要：本文详细介绍了在华为昇腾 NPU 上部署和优化 FlashAttention 算子的全流程实践。通过分析 ops-transformer 仓库的实现架构，阐述了 FlashAttention 三个版本（v1/v2/v3）的核心差异及适用场景，并针对不同昇腾硬件（910/910B/910C）的特性给出了优化建议。文章重点讲解了编译环境

FlashAttention 在昇腾 NPU 上的工程实践 摘要：本文详细介绍了在华为昇腾 NPU 上部署和优化 FlashAttention 算子的全流程实践。通过分析 ops-transformer 仓库的实现架构，阐述了 FlashAttention 三个版本（v1/v2/v3）的核心差异及适用场景，并针对不同昇腾硬件（910/910B/910C）的特性给出了优化建议。文章重点讲解了编译环境

本文介绍了华为昇腾 CANN 官方示例库 cann-samples 的基本结构和使用方法，重点解析了 AscendCL（Ascend Computing Language）的核心调用流程。文章首先概述了 cann-samples 的项目结构，包括推理、算子开发、媒体处理等不同场景的示例分类。随后详细阐述了 AscendCL 的 7 个关键步骤生命周期管理，从初始化到资源释放的完整过程，并深入解读了