刚接触昇腾CANN那会，我以为 ops-transformer 就是个普通的算子仓库，和 ops-math、ops-nn 没什么区别。后来跑一个 70B 模型的推理任务，显存直接爆了，才发现大模型的注意力计算才是真正的吞显存怪兽——而 ops-transformer 里那个 FlashAttention，是昇腾NPU上唯一能把这头怪兽关进笼子的东西。ops-transformer 是昇腾CANN

摘要： torchtitan-npu是昇腾NPU与PyTorch生态的桥梁，通过五层优化机制实现“零改造”适配：1）NPU融合算子减少CPU-NPU交互；2）图优化提升执行效率；3）图下沉降低CPU参与频率；4）算子自动融合动态优化新算子组合；5）显存池化管理降低分配开销。该插件无需修改PyTorch源码或学习AscendCL，仅需替换设备名即可复用GPU代码，在Llama-2等模型上实现最高2.

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昇腾NPU算子开发入门指南：通过cann-samples快速上手 摘要：本文介绍了如何利用昇腾官方提供的cann-samples资源库快速掌握NPU算子开发。cann-samples包含从基础算子到优化实现的完整示例，是连接理论知识与实践的重要工具。文章详细说明了环境准备、示例编译和运行验证的关键步骤，特别强调了版本匹配和常见错误的解决方法。通过对比基础实现与优化版本（如融合算子）的性能差异，开发

昇腾NPU算子开发入门指南：通过cann-samples快速上手 摘要：本文介绍了如何利用昇腾官方提供的cann-samples资源库快速掌握NPU算子开发。cann-samples包含从基础算子到优化实现的完整示例，是连接理论知识与实践的重要工具。文章详细说明了环境准备、示例编译和运行验证的关键步骤，特别强调了版本匹配和常见错误的解决方法。通过对比基础实现与优化版本（如融合算子）的性能差异，开发

摘要：矩阵乘法在昇腾NPU上需要精细优化才能发挥Cube单元性能，传统手写方式需200-300行AscendC代码。catlass模板库通过三层抽象设计（TLA逻辑层、MLA映射层、PLA物理层）实现高性能矩阵乘的快速开发，代码量减少80%且性能接近手写。与CUTLASS不同，catlass专为昇腾达芬奇架构定制，利用硬件流水特性实现计算与搬运重叠。该模板库适用于99%的矩阵乘场景，显著提升开发效

摘要：矩阵乘法在昇腾NPU上需要精细优化才能发挥Cube单元性能，传统手写方式需200-300行AscendC代码。catlass模板库通过三层抽象设计（TLA逻辑层、MLA映射层、PLA物理层）实现高性能矩阵乘的快速开发，代码量减少80%且性能接近手写。与CUTLASS不同，catlass专为昇腾达芬奇架构定制，利用硬件流水特性实现计算与搬运重叠。该模板库适用于99%的矩阵乘场景，显著提升开发效