在人工智能计算架构（CANN）的技术栈中，数学算子库（ops-math）承担着底层数学计算的核心职责。作为神经网络计算的基石，数学算子库提供了矩阵运算、向量运算、统计计算等基础功能，其性能直接影响上层深度学习框架的整体效率。本文将深入剖析ops-math算子库的设计理念、核心算法实现以及针对NPU硬件特性的优化策略。

随着大语言模型（LLM）和多模态模型的广泛应用，推理性能优化成为实际部署的关键挑战。cann-recipes-infer作为CANN生态中的推理优化样例仓库，针对典型模型和加速算法提供了基于CANN平台的优化方案。本文将深入剖析该仓库中的优化技术，包括连续批处理、PagedAttention、KV Cache压缩等核心技术。