算子原型主要描述了算子的输入输出、属性等信息以及算子在AI处理器上相关实现信息，并关联等函数。算子原型通过自定义的算子类来承载，该算子类继承自OpDef类。完成算子的原型定义等操作后，需要调用OP_ADD接口，传入算子类型（自定义算子类的类名），进行算子原型注册。下面是一个简单的Add算子原型定义和注册的例子。
[object Object]
算子原型定义描述了算子的输入输出、属性等信息。输入输出支持的datatype、format格式的数量需要一致，并保持一一对应的关系。
如下的代码片段呈现了Add算子输入x的描述信息。
表 1 输入输出参数说明
[object Object][object Object]
[object Object]从上文的原型定义中可以看出，列出了输入输出所有datatype和format的组合，保持一一对应。使用如下接口，可以达到简化这种代码逻辑的目的。
在指定输入/输出的datatype信息时，如果某个输入/输出的datatype支持和其他所有输入/输出的datatype/format组合使用，其datatype可以通过DataTypeList来表达；在指定输入/输出的format信息时，如果某个输入/输出的format支持和其他所有输入/输出的datatype/format组合使用，其format可以通过FormatList来表达。示例如下，以下两种代码表达含义相同。
[object Object]通过Follow接口指定当前输入/输出的datatype/format/shape信息与之前定义过的某个输入一致。示例如下：输出“y1”Follow输入“x1”场景，此时“y1”的datatype、format以及shape都将会和“x1”保持一致。使用Follow接口指定shape一致时通常比函数逻辑更加简单，能用Follow表达的逻辑，建议使用Follow接口，则无需再编写注册InferShape函数。
[object Object]
原型定义中还包括算子属性信息，如下的代码片段呈现了ReduceMax算子的属性reduceDim和isKeepDim的描述信息。
具体参数说明如下：
表 2 属性参数说明
[object Object][object Object]
[object Object]通过AddConfig注册算子支持的AI处理器型号以及相关的配置信息。AddConfig接口原型如下：soc参数表示AI处理器型号，aicore_config表示其他配置信息。
通过该接口注册AI处理器型号的样例如下，ascendxxx填写规则请参考算子工程目录下编译配置项文件CMakePresets.json中的ASCEND_COMPUTE_UNIT字段，该字段取值在时自动生成。
其他AI Core配置信息的配置方式请参考OpAICoreConfig。
通过SetInferShape、SetInferDataType、SetTiling接口来注册对应的Tiling实现和Shape推导等函数，样例如下。注册的Tiling实现等函数由框架侧进行调用，并在调用时传入对应的Context上下文，供开发者使用。Tiling函数的实现方法请参考，入图相关的Shape推导等函数实现请参考。
算子类继承基类OpDef，使用Input、Output、Attr等注册算子原型信息，硬件平台支持相同的算子原型的情况下，直接通过AICore().AddConfig添加支持的AI处理器型号即可；不同的硬件形态算子原型定义不同的情况，可以通过新增OpAICoreConfig的方式，针对不同的AI处理器型号注册差异化的算子原型。
差异化的算子原型生效规则如下：
- 对于算子类的输入输出原型信息，OpAICoreConfig未配置的会继承OpDef定义的原型，比如算子类中定义了输出y，OpAICoreConfig中没有定义输出y，OpAICoreConfig会继承y的原型定义；
- 对于算子类和新增OpAICoreConfig中定义的算子原型相同的情况，新增OpAICoreConfig中定义的算子原型信息会覆盖OpDef定义的原型信息，比如算子类中定义了输入x支持DT_FLOAT16数据类型，新增OpAICoreConfig中也定义了输入x，但是支持DT_FLOAT16、DT_BF16数据类型，则以OpAICoreConfig新增定义为准。
如下样例中ascendxxx1、ascendxxx2（AI处理器型号）使用相同的算子原型，算子类通过继承基类OpDef，使用Input、Output、Attr等注册算子原型信息，再通过AICore().AddConfig添加支持的AI处理器型号；对于ascendxxx3支持的算子原型需要定制化处理，新增了DT_BF16的类型，通过新增OpAICoreConfig的方式进行注册，x，y，z的定义会覆盖算子类中对应定义的原型信息。
如下的样例中，只有几个参数原型信息在不同硬件平台不一致，开发者也可以通过OpAICoreConfig定制部分算子原型信息，复用OpDef定义的其他算子原型信息，达到部分原型信息硬件平台定制化的目的。