通过本文对 AddCustom 动态 Shape 算子的端到端开发流程解析，可以看到 CANN 在算子生态上的体系化设计：从 msopgen 自动工程化生成、Ascend C 的 AI Core 编程范式，到 Host 侧的 Tiling 决策与原型注册，再到最终的算子包部署与 ST 测试，每一个环节都形成了清晰、可复用的标准路径。开发者不仅能够快速实现一个简单算子，也能在这一过程中理解昇腾 AI

通过本文对 AddCustom 动态 Shape 算子的端到端开发流程解析，可以看到 CANN 在算子生态上的体系化设计：从 msopgen 自动工程化生成、Ascend C 的 AI Core 编程范式，到 Host 侧的 Tiling 决策与原型注册，再到最终的算子包部署与 ST 测试，每一个环节都形成了清晰、可复用的标准路径。开发者不仅能够快速实现一个简单算子，也能在这一过程中理解昇腾 AI

通过本文对 AddCustom 动态 Shape 算子的端到端开发流程解析，可以看到 CANN 在算子生态上的体系化设计：从 msopgen 自动工程化生成、Ascend C 的 AI Core 编程范式，到 Host 侧的 Tiling 决策与原型注册，再到最终的算子包部署与 ST 测试，每一个环节都形成了清晰、可复用的标准路径。开发者不仅能够快速实现一个简单算子，也能在这一过程中理解昇腾 AI

在大模型时代，AI 基础设施不再以纯硬件算力为核心竞争力，真正决定训练与推理效率的，是算力能否被充分释放。而在华为 Ascend 处理器体系中，这一切的底层基础能力都通过 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）提供的算子机制得以构建。算子不仅是算力的最小调度单元，更是模型图编译、跨设备调度、内存布局优化以及融合策略的核心。

在大模型时代，AI 基础设施不再以纯硬件算力为核心竞争力，真正决定训练与推理效率的，是算力能否被充分释放。而在华为 Ascend 处理器体系中，这一切的底层基础能力都通过 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）提供的算子机制得以构建。算子不仅是算力的最小调度单元，更是模型图编译、跨设备调度、内存布局优化以及融合策略的核心。

在大模型时代，AI 基础设施不再以纯硬件算力为核心竞争力，真正决定训练与推理效率的，是算力能否被充分释放。而在华为 Ascend 处理器体系中，这一切的底层基础能力都通过 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）提供的算子机制得以构建。算子不仅是算力的最小调度单元，更是模型图编译、跨设备调度、内存布局优化以及融合策略的核心。

在昇腾 AI 处理器的算子开发体系中，Ascend C 构建了一套完整的设备端编程模型，让开发者能够以接近传统 C/C++ 的形式，直接操控多核 AI Core 的执行。无论是高性能数学库、深度学习算子，还是自定义算子，都依托于一个核心思想：SPMD（Single Program, Multiple Data）并行模型。

在昇腾 AI 处理器的算子开发体系中，Ascend C 构建了一套完整的设备端编程模型，让开发者能够以接近传统 C/C++ 的形式，直接操控多核 AI Core 的执行。无论是高性能数学库、深度学习算子，还是自定义算子，都依托于一个核心思想：SPMD（Single Program, Multiple Data）并行模型。

在昇腾 AI 处理器的算子开发体系中，Ascend C 构建了一套完整的设备端编程模型，让开发者能够以接近传统 C/C++ 的形式，直接操控多核 AI Core 的执行。无论是高性能数学库、深度学习算子，还是自定义算子，都依托于一个核心思想：SPMD（Single Program, Multiple Data）并行模型。

本文试图从程序员视角出发，将华为 Ascend AI Core 的核心计算机制、数据路径、不同架构上的行为特征进行系统解释，并结合大量细节讨论，让开发者不仅“知道如何写算子”，而且“知道算子为什么要这么写”、“代码背后硬件实际做了什么”、“性能为什么会差一个量级”。这篇文章会比常规文档更深入，也更强调算子执行本质的理解。