本文以CANN开源生态下的ops-nn算子库为核心，探讨AIGC场景下的高性能算子开发与优化方法。AIGC模型面临计算密度高、访存瓶颈突出和硬件适配要求高等挑战，CANN架构通过图引擎优化、高性能算子库和Ascend C编程语言等组件实现软硬协同优化。ops-nn作为神经网络核心算子库，具有开放性、标准化和高性能三大设计理念，为开发者提供高效算子实现。文章详细介绍了Ascend C算子的开发流程，

本文以CANN开源生态下的ops-nn算子库为核心，探讨AIGC场景下的高性能算子开发与优化方法。AIGC模型面临计算密度高、访存瓶颈突出和硬件适配要求高等挑战，CANN架构通过图引擎优化、高性能算子库和Ascend C编程语言等组件实现软硬协同优化。ops-nn作为神经网络核心算子库，具有开放性、标准化和高性能三大设计理念，为开发者提供高效算子实现。文章详细介绍了Ascend C算子的开发流程，

本文探讨了如何利用华为CANN架构的ops-nn算子库优化AIGC大模型在昇腾AI处理器上的运行效率。文章详细解析了CANN的异构计算架构特性，重点介绍了ops-nn算子库包含的基础算子、通信算子和融合算子，并分析了其在AIGC模型中的三大价值：计算效率提升、内存优化和并行加速。通过GPT类模型自注意力计算的优化案例，展示了算子融合、内存重用和指令级并行等关键技术，最终实现2倍以上的吞吐量提升。文

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