Catlass 模板库通过“分层架构+组件复用”，解决了昇腾算子开发“门槛高、效率低、性能难优化”的痛点。未来，随着昇腾 AI 处理器迭代，Catlass 将进一步支持稀疏计算、动态 Shape 等场景，成为 AI 原生开发的核心基础设施。CANN 与 Catlass 关系：图：CANN AI架构计算架构图CANN AI架构计算架构图展示其分层结构：上层为深度学习框架适配、创新算子与库、AI应用；

Catlass 模板库通过“分层架构+组件复用”，解决了昇腾算子开发“门槛高、效率低、性能难优化”的痛点。未来，随着昇腾 AI 处理器迭代，Catlass 将进一步支持稀疏计算、动态 Shape 等场景，成为 AI 原生开发的核心基础设施。CANN 与 Catlass 关系：图：CANN AI架构计算架构图CANN AI架构计算架构图展示其分层结构：上层为深度学习框架适配、创新算子与库、AI应用；

Catlass 模板库通过“分层架构+组件复用”，解决了昇腾算子开发“门槛高、效率低、性能难优化”的痛点。未来，随着昇腾 AI 处理器迭代，Catlass 将进一步支持稀疏计算、动态 Shape 等场景，成为 AI 原生开发的核心基础设施。CANN 与 Catlass 关系：图：CANN AI架构计算架构图CANN AI架构计算架构图展示其分层结构：上层为深度学习框架适配、创新算子与库、AI应用；

Catlass 模板库通过“分层架构+组件复用”，解决了昇腾算子开发“门槛高、效率低、性能难优化”的痛点。未来，随着昇腾 AI 处理器迭代，Catlass 将进一步支持稀疏计算、动态 Shape 等场景，成为 AI 原生开发的核心基础设施。CANN 与 Catlass 关系：图：CANN AI架构计算架构图CANN AI架构计算架构图展示其分层结构：上层为深度学习框架适配、创新算子与库、AI应用；

背景：某客户船脸识别模型含120个小矩阵乘（多头注意力），GPU上性能达标，昇腾NPU迁移后性能下降40%。问题分析：通过msprof定位到“内核启动开销占比52%”（小矩阵乘单次计算量小，频繁启动内核）。解决方案：用Catlass GroupGEMM替换循环调用GEMM，复用BlockMmad组件，一次内核处理所有小矩阵。效果：内核启动开销降至5%，整体性能提升38%（数据来源：客户验收报告）。

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