Ascend C算子加速：优化与创新
随着大模型的迅速发展和人工智能计算需求的剧增，优化硬件性能变得尤为重要。针对这一需求，昇腾推出了Ascend Operator Library（AOL）算子加速库，专注于为开发者提供高效的算子支持。通过集成高性能的基础算子与融合算子，开发者能够更加轻松地实现复杂网络的构建和运行，助力AI应用的落地。
为什么需要算子加速库？
算子是深度学习中的核心组件，它承载了网络中的计算逻辑。随着大模型的普及，手动实现每个算子的代码工作量极大，且需要考虑多方面的优化问题，如硬件指令适配、不同类型输入的支持、针对不同Shape的优化等。这些复杂性使得手动实现变得非常困难，因此需要一个通用的、优化好的算子库供开发者直接使用，从而降低开发难度并提升效率。
Ascend基础算子库
Ascend的基础算子加速库包含了超过1400种高性能算子，涵盖了深度学习中常见的操作。以下是几个主要的子库： 提升
NN（NeuralNetwork）算子库：该库支持深度学习框架中常见的操作，如Softmax、MatMul、Convolution等算子，是整个算子库的核心。
BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）算子库：支持基本线性代数运算，包括矩阵乘法、最大/最小值计算、加法等。
DVPP（Digital Vision Pre-Processing）算子库：提供图像和视频的预处理能力，支持高效的视频编解码和图像处理操作。
AIPP（AI Pre-Processing）算子库：针对图像数据的AI预处理进行优化，使得数据可以直接用于推理过程。
这些基础算子不仅能极大减少开发者的工作量，还通过硬件亲和性优化，提高了算子执行的速度和效率。
升级版：融合算子加速
大模型在实际应用中，如GPT-3等，常会面临内存和计算性能的瓶颈。为此，Ascend的融合算子如FlashAttention和MoE（Mixture of Experts）类算子，通过将多个操作融合在一个算子中，实现了内存和计算的有效优化。
例如，FlashAttention将attention的各个步骤整合到一个算子中，通过切分处理来减少内存访问，提高处理效率。在测试场景下，CANN的FlashAttention相比普通的attention实现获得了5倍的性能提升。
高性能算子的开放与定制
为了更好地支持开发者需求，昇腾还开放了部分融合算子的样例代码。开发者可以基于这些算子进行定制化的优化，以满足特定的大模型需求。开发者可以在昇腾社区上获取相关代码和开发文档，进一步了解如何基于这些算子库进行自定义开发。
结语
借助AOL算子加速库，开发者能够更快地构建出高效的大模型应用，从而更好地应对日益增长的AI计算需求。无论是基础算子还是融合算子，它们都为开发者提供了强大的性能优化工具，使得在大规模模型的构建与推理中更加高效。
