CATLASS
⚠ 重要变更
我们于2026年3月第一次社区会议正式确定CATLASS社区主线将开始新增对下一代昇腾硬件Ascend 950PR/Ascend 950DT的支持。为在不同平台区分底层接口的实现，该新增支持将引入新的编译宏，用户需要注意在对应编译命令中进行相应适配。
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新增宏：
CATLASS_ARCH，用于指定目标架构。其取值可在SIMD BuiltIn关键字中查询（__NPU_ARCH__列）。Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品：2201Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品：2201Ascend 950PR/Ascend 950DT：3510
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相关场景说明：
bisheng命令行场景：bisheng ... -DCATLASS_ARCH=2201 ...cmake场景：add_compile_definitions(CATLASS_ARCH=2201)msopgen/aclnn工程场景：- 旧写法：
add_ops_compile_options(ALL OPTIONS -DCATLASS_ARCH=2201 ...) - 新写法：
npu_op_kernel_options(ascendc_kernels ALL OPTIONS -DCATLASS_ARCH=2201)（msopgen工程中，第一个参数默认为ascendc_kernels，可根据实际情况进行调整）
- 旧写法：
- CATLASS源码仓：
bash scripts/build.sh -DCATLASS_ARCH=2201 ... - 库上代码参考：examples/CMakeLists.txt
Latest News
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[2026/04] 社区版 v1.5.0 发布：新增 Ascend950 系列样例（如 基础 Matmul、Flash Attention 推理、Per-Group & Per-Block Quant Matmul TLA 等）、TLA 能力增强（含
origin_shape、TileView等）；Matmul 泛化工程 新增 103 动态 W8A8 Per-Token 量化。 -
[2026/03] 社区主线正式开始新增对下一代昇腾硬件Ascend 950PR/Ascend 950DT的支持
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[2026/02] 社区版v1.4.0发布，新增 StreamK Matmul、W4A4 Matmul、Sparse Matmul等示例
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[2025/12] 社区版v1.3.0发布，支持
FixPipe随路量化，Matmul泛化工程新增多个模板，并新增INT4反量化、2D卷积等示例 -
[2025/10] 社区版v1.2.0发布，新增Matmul算子泛化等示例
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[2025/09] CATLASS模板库正式开源
请参阅CHANGELOG以查看当前及历史版本的详细更新内容。
📌 简介
CATLASS(CANN Templates for Linear Algebra Subroutines)，中文名为昇腾算子模板库，是一个聚焦于提供高性能矩阵乘类算子基础模板的代码库。
通过抽象分层的方式将矩阵类算子代码模板化，从而实现算子计算逻辑的白盒化组装，让算子代码可复用，可替换，可局部修改。针对昇腾硬件特点进行设计，可以支持复杂场景流水排布，如Flash Attention等算子。在上层代码逻辑共享的同时，支持底层硬件差异特化。
模板库针对定制场景使能快速开发能力，提供不同场景下的性能优化模块供开发者组装定制，在定制shape下的性能能达到相应算子标杆性能的0.98~1.2倍。
本代码库为CATLASS联创代码仓。结合昇腾生态力量，共同设计研发算子模板，并提供典型算子的高性能实现代码样例，概述详情参考这里。
⚡️ 快速上手
为快速体验CATLASS的算子开发与使用，请参考下述内容。
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快速入门：快速上手模板库使用，编译执行已有的算子样例。
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基础开发指南：以基础Matmul算子为例，介绍基于CATLASS的算子开发实践；
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开发者实践: 从算子各层代码编写至编译测试，再到Tiling调优与算子优化，从新手到进阶的实践示例。
📚 进阶参考
下述资料可助力您深入开展CATLASS算子的开发与调优，实现更优性能的GEMM类算子。
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CATLASS API: 介绍CATLASS的分层特征与通用矩阵乘法GEMM API。
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CATLASS设计总结: 汇总CATLASS工程的样例算法设计、swizzle策略、TLA设计等文档。
📁 目录结构说明
关键目录如下，详细目录参见项目目录。
catlass
├── cmake # cmake工程文件
├── docs # 文档存放目录
├── examples # kernel算子样例总目录
| ├── 00_basic_matmul # 单算子样例
| | ├── basic_matmul.cpp # Host侧算子调用
| | ├── CMakeLists.txt
| | └── README.md # 算子说明示例
| ├── ...
| └── python_extension # Python调用CATLASS算子的工程组件
├── include # 模板头文件集
| ├── catlass # 不同层级的算子实现逻辑
| └── tla # 计算关联的基础数据结构
├── scripts # 编译脚本
| └── build.sh # 算子样例编译脚本
├── tests # 测试用例
└── tools # 相关工具
└── tuner # Tiling自动寻优工具
💻 软硬件配套说明
CATLASS所需的软硬件环境依赖如下：
- 昇腾产品：
- Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品
- Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品
- Ascend 950PR/Ascend 950DT
- CPU架构：
aarch64/x86_64 - 系统：CANN支持的Linux（进行兼容性查询）
- 软件依赖：
gcc>= 7.5, < 13.0cmake>= 3.16python>= 3.8, < 3.12
不同CATLASS发行版可支持的硬件平台及所需的最低CANN版本如下表：
| CATLASS社区版本 | 最低支持CANN包版本 | 支持昇腾产品 |
|---|---|---|
| 当前 | 8.5.0 9.0.0.beta2（Ascend 950PR/Ascend 950DT） |
Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 Ascend 950PR/Ascend 950DT |
| v1.5.0 | 8.2.RC1 9.0.0.beta2（Ascend 950PR/Ascend 950DT） |
Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 Ascend 950PR/Ascend 950DT |
| v1.4.0~v1.2.2 | 8.2.RC1 | Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 |
| v1.2.1~v1.0.0 | 8.2.RC1.alpha002 | Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 |
- 若您需要使用
pytorch进行精度测试等辅助开发，需要安装cann-ops包（如cann-910b-ops/cann-a3-ops/cann-950-ops以调用其中的算子实现。在Ascend 950PR/Ascend 950DT系列产品中，cann-950-ops仅在CANN 9.0.0正式版提供。
下述环境经测试支持当前CATLASS构建：
| 系统 | CANN |
gcc |
cmake |
python |
|---|---|---|---|---|
| Ubuntu 20.04.5 | 8.5.0 | 9.3 | 3.16 | 3.10 |
| Ubuntu 22.04.5 | 8.5.0 | 11.3 | 3.22 | 3.10 |
| openEuler 22.03 SP4 | 8.5.0 | 10.3 | 3.22 | 3.10 |
| Ubuntu 22.04.5 （编译950样例） | 9.0.0.beta2 | 11.3 | 3.22 | 3.10 |