本文系统解析了昇腾NPU上PyTorch算子注册与分发执行机制。通过两层注册体系——torch_npu框架层与op-plugin扩展层，结合PrivateUse1等DispatchKey实现算子路由。代码生成工具基于YAML配置自动生成注册代码，优先调用op-plugin实现，确保灵活性与高性能。该机制打通从算子声明到NPU执行的全链路，为开发者理解昇腾生态提供了关键支撑。

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基本框架明确 base case -> 明确「状态」-> 明确「选择」 -> 定义 dp 数组/函数的含义。**#参考labuladong算法教程**# 初始化 base casedp[0][0][...] = base# 进行状态转移for 状态1 in 状态1的所有取值：for 状态2 in 状态2的所有取值：for ...dp[状态1][状态2][...] = 求最值(选择

1、删除两个字符串的字符使他们相等转换为求两个字符串的最长公共子序列问题class Solution{public:int minDistance(string word1,string word2){int n1 = word1.size(),n2 = word2.size();vector<vector<int>> dp(n1+1,vector<int>(n

深度学习的目标检测算法对比分析：https://blog.csdn.net/kk55guang2/article/details/88853114

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