【免费下载链接】ops-sparse本项目是CANN提供的高性能稀疏矩阵计算的算子库专注于优化稀疏矩阵的计算效率。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-sparsename: op-samples-reference description: cann-samples 仓库参考技能提供高性能算子样例、端到端调优实践、SIMT 编程模型参考资源。cann-samples 参考仓库说明cann-samples是 CANN 官方高性能算子样例仓库涵盖从基本编程模型到性能调优的全套实践。仓库管理# 首次初始化由 init.sh 自动执行 git clone https://gitcode.com/cann/cann-samples.git .agent/cann-samples # 更新到最新 git -C .agent/cann-samples pull --rebase仓库结构.agent/cann-samples/ ├── Samples/ │ ├── 0_Introduction/ # 基本编程模型和 Tiling 策略 │ │ ├── hello_world/ │ │ ├── vector_add/ │ │ └── ... │ ├── 1_Features/ # 优化特性实现 │ │ ├── hardware_features/ │ │ │ ├── simt/ # SIMT 编程模型 │ │ │ └── ... │ │ ├── double_buffer/ │ │ └── ... │ ├── 2_Performance/ # 性能调优实践 │ │ ├── memory_opt/ │ │ ├── instruction_opt/ │ │ └── ... │ └── 3_Utilities/ # 辅助工具 └── README.md检索策略按优先级目录索引先读Samples/目录结构定位目标分类样例 README读目标样例的 README.md了解功能和适用场景源代码读.cpp/.h文件参考实现细节性能分析读2_Performance/中的调优实践使用场景架构设计阶段1.3.A查阅以下资源辅助设计选型Samples/0_Introduction/基本编程模型和 Tiling 策略Samples/1_Features/可用优化手段提前规划优化策略Samples/2_Performance/同类算子的架构设计和性能优化路径SIMT 算子设计若目标算子采用 SIMT 编程模型必须参考Samples/1_Features/hardware_features/simt/中的样例了解 SIMT 架构下的 Tiling 策略、线程映射和 Kernel 结构设计操作方式进入.agent/cann-samples/Samples/对应子目录阅读 README.md 了解样例概述再进入具体样例目录查看设计文档和源码。算子开发阶段2.x.1.A查阅以下资源辅助代码实现Samples/0_Introduction/编程模型和 Tiling 实现Samples/1_Features/优化特性实现SIMT 算子开发若目标算子采用 SIMT 编程模型必须参考Samples/1_Features/hardware_features/simt/中的样例代码学习 SIMT Kernel 的具体实现方式、线程索引计算、共享内存使用等构建配置参考样例中的 CMakeLists.txt 了解编译配置和依赖管理方式操作方式直接阅读.agent/cann-samples/Samples/下目标样例的源码文件.cpp/.h关注 kernel 实现、tiling 数据结构和 host 侧调用逻辑。性能优化阶段3.2查阅以下资源辅助瓶颈分析Samples/2_Performance/memory_opt/内存访问优化UB 复用、对齐、合并搬运Samples/2_Performance/instruction_opt/指令级优化向量化、流水线Samples/2_Performance/系统级优化多核负载均衡、任务调度端到端调优路径Samples/2_Performance/下的 story 类样例通常包含从 baseline 到极限性能的完整调优过程性能分析工具参考Samples/3_Utilities/中的工具样例学习 Profiling 和仿真分析方法操作方式优先阅读Samples/2_Performance/下相关 story 目录中的 docs/ 文档和 README.md理解调优思路再对照代码实现学习具体优化手法。注意事项样例代码的编码风格可能与sparse-ascendc-coding-rules不同参考算法思路即可不照搬风格部分样例依赖third_party/tensor_api子模块若缺失需手动初始化注意检查样例 README 中的 CANN 版本要求确保与当前环境兼容仓库持续更新若未找到相关参考可查看仓库根目录 README.md 的 Latest News 了解最近新增内容【免费下载链接】ops-sparse本项目是CANN提供的高性能稀疏矩阵计算的算子库专注于优化稀疏矩阵的计算效率。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-sparse创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
