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融合算子简介
融合算子是将多个独立的“小算子”融合成一个“大算子”，多个小算子的功能和大算子的功能等价，而大算子在性能、内存等方面往往优于独立的小算子。用户可以根据实际业务场景诉求，自由融合向量（Vector）、矩阵（Cube）算子以达到性能或内存收益。
例如大语言模型（Large Language Model, LLM）核心计算为Scaled dot product attention，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
说明：当前版本中部分融合算子在Gitee cann-ops-adv仓提供了源码，您可以单击Link获取代码开放的融合算子详情介绍。
算子接口可被归属为如下领域：
- 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。