融合算子的优化原理为，通过数学意义上的等价替换，将多个算子融为一个算子的计算，减少冗余计算，同时减少下发次数，从而提高性能。
在很多开源代码中，由于作者在编写时很少考虑性能，因此在代码中可能存在增加很多的stream同步操作，这些同步通常是由h2d（host to device，从CPU侧下发到NPU侧）、d2h（device to host，从NPU侧搬回到CPU侧）操作（如tensor.item、reduce_all、torch.isfinite等）引入的，原则上，我们需要尽可能减少这些异步流同步的操作，让模型通过异步流实现最佳的并行效率。
在mask-rcnn中，模型的mask decode运行CPU上进行，且仅用单核实现，性能不够理想。此时，可以将计算部分放到NPU上，或者在CPU上，通过多进程的方式进行加速。