测试场景
使用mindspore搭建的网络，使用到了ms.ops.masked_select算子，生成的air模型转换为om模型之后在Atlas 300I pro上推理测试。

测试中分别使用分别使用同步和异步推理，推理两个模型，区别仅在于有无masked_select步骤，即网络输出的结果分别为masked_select之前和之后的数据。

测试情况

无masked_select算子时，使用同步推理，AI Core占用率为30%左右，AI CPU为0；使用异步推理AI Core可以提高到接近100%。

加入masked_select算子之后，使用同步推理，AI Core占用率为11%左右，AI CPU占用提高到60%左右；使用异步推理情况基本不变。

问题

请问masked_select算子的使用有哪里需要注意的点吗，有什么办法提高加入masked_select时的运算效率吗？

另外想问一下mindspore和torch_npu中的masked_select运算效率是否接近？