本文档基于C++ extensions方式，torch_npu单算子API进行自定义NPU算子适配开发的完整流程，流程涵盖了算子定义、算子适配、ATen IR注册绑定。本样例重点阐述结构化内核适配方法，该方法适用于aclnn接口与ATen IR语义一致，且适配层逻辑仅需负责output tensor申请的场景。

在开始之前，请确保您已完成以下环境的安装。

1. 请参考《》安装昇腾NPU驱动和CANN软件（包含Toolkit、ops和NNAL包），并配置环境变量。
2. 请参考《》完成PyTorch框架的安装。

[object Object]

1. 算子适配层c++代码目录（csrc）中，通过[object Object]文件完成结构化适配的配置。

   • [object Object]：PyTorch侧暴露的算子签名（ATen IR格式）。

   • [object Object]：指定输出张量的形状（size）和数据类型（dtype）由哪个输入张量推导（例如self或grad）。

   • [object Object]：指定实际调用的底层aclnn接口名称。

   具体示例如下：

   [object Object]

2. 在[object Object]目录下的[object Object]文件中，读取so文件。

   [object Object]

完成了算子适配开发后，即可实现C++ extensions的方式调用自定义算子。

1. 完成自定义算子工程创建、算子开发及编译部署流程，具体可参考《》。

2. 下载示例代码。

   [object Object]

3. 完成算子适配，具体可参考。

4. 执行如下命令，完成编译、安装、测试。

   [object Object]

   得到结果如下即为执行成功。

   [object Object]