融合算子接口列表
融合算子简介
融合算子由多个独立的小算子融合而成，其功能与多个小算子功能等价，性能方面通常优于独立的小算子。用户可根据实际业务场景诉求，按具体算法自由融合向量（Vector）、矩阵（Cube）算子以达到性能上的收益。
例如大语言模型（Large Language Model, LLM）核心计算Scaled dot product attention（基于矩阵乘法的注意力机制），其核心实现如下图，图中Matmul算子（Cube）、Scale算子（Vector）、Mask算子（Vector）、SoftMax算子（Vector）融合为一个大算子。
融合算子通常有如下优势：
- 减少计算量：可以将多个算子合并为一个，简化计算过程，减少计算量，提高计算效率。
- 减少内存占用：可以将多个算子的中间结果合并为一个，减少内存占用，提高内存利用率。
- 优化数据流：可以减少数据在不同算子之间的传输，优化数据流，提高数据处理效率。
- 简化代码实现：可以简化代码实现，减少代码量，提高代码可读性和可维护性。
融合算子归属领域
算子接口可被归属为如下领域，您可根据业务需要安装对应领域的算子二进制文件（Ascend-cann-kernels），无需全量安装，以提高应用开发效率，库文件安装指导请参见undefined中“附录A：参考信息 > 参数说明 > --feature”。
- aclnn_ops_infer：NN网络算子推理库
- aclnn_ops_train：NN网络算子训练库
- aclnn_math：数学算子库
- aclnn_rand：随机数算子库
其中推理库依赖数学库，训练库依赖推理库、数学库与随机库。每个算子接口所属领域如下所示。
注意1：表中标注的“代码开放”表示该算子接口已在Gitee cann-ops-adv仓提供了源码，您可以单击undefined获取接口实现详情和样例。
注意2：表中aclnnInit和aclnnFinalize接口属于框架公共接口，不区分归属领域。
| aclnn api | aclnn_ops_infer | aclnn_ops_train | aclnn_math | aclnn_rand |
|---|---|---|---|---|
| undefined | 不涉及 | 不涉及 | 不涉及 | 不涉及 |
| undefined | 不涉及 | 不涉及 | 不涉及 | 不涉及 |
| undefined | 是 | 是 | 否 | 否 |
| undefined | 否 | 是 | 否 | 否 |
| undefined | 是 | 否 | 否 | 否 |
| undefined | 是 | 是 | 否 | 否 |
| undefined | 是 | 是 | 否 | 否 |
| undefined | 是 | 否 | 否 | 否 |
| undefined | 是 | 否 | 否 | 否 |
| undefined | 是 | 是 | 否 | 否 |
| undefined | 是 | 是 | 否 | 否 |
| undefined | 否 | 是 | 否 | 否 |
| undefined（代码开放） | 是 | 否 | 否 | 否 |
| undefined | 是 | 否 | 否 | 否 |
| undefined | 是 | 是 | 否 | 否 |
| undefined | 是 | 否 | 否 | 否 |
| undefined | 是 | 否 | 否 | 否 |
| undefined | 否 | 是 | 否 | 否 |
| undefined | 是 | 是 | 否 | 否 |
| undefined | 否 | 是 | 否 | 否 |
| undefined | 是 | 否 | 否 | 否 |
| undefined | 是 | 否 | 否 | 否 |
| undefined | 是 | 否 | 否 | 否 |
| undefined | 是 | 是 | 否 | 否 |
| undefined（代码开放） | 是 | 是 | 否 | 否 |
| undefined（代码开放） | 是 | 是 | 否 | 否 |
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| undefined | 否 | 是 | 否 | 否 |
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废弃接口
| 废弃接口 | 说明 |
|---|---|
| undefined | 此接口后续版本会废弃，请勿使用该接口 。 |