ops-sparse:基于 CANN 的高性能稀疏矩阵计算算子库项目

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。

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ops-sparse

🔥Latest News

  • [2026/06] 新增稀疏矩阵-稠密矩阵乘法(SpMM)算子实现。
  • [2026/05] ops-sparse项目上线,提供稀疏矩阵计算的API以及优化的稀疏矩阵向量乘法实现。

🚀概述

ops-sparse是CANN (Compute Architecture for Neural Networks)算子库中提供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。

🛠️环境准备

环境部署是体验本项目能力的前提,请先完成NPU驱动、CANN包安装等,确保环境正常。

说明:本项目仅支持CANN 9.0.0及后续版本,源码版本与CANN版本配套关系参见release仓库

⬇️源码下载

环境准备好后,下载与CANN版本配套的分支源码,命令如下,${tag_version}替换为分支标签名。

说明:若环境中已存在配套分支源码,可跳过本步骤,例如CANNLab默认已提供最新商发版CANN对应的源码。

git clone -b ${tag_version} https://gitcode.com/cann/ops-sparse.git

说明:对于CANNLab云开发环境,已默认提供最新商发CANN版本配套的源码,如需获取其他版本源码,参考上述命令获取。

📖学习教程

  • 快速入门:从零开始快速体验项目核心基础能力,涵盖源码编译、算子调用、开发与调试等操作。
  • 接口列表:提供全量API信息,方便您查看aclsparse接口的分类和功能。

🔍目录结构

ops-sparse仓关键目录结构请参见目录结构

说明:当前算子调用样例位于test/目录下(如test/spmv/arch22/spmv_test.cpp),examples/为预留目录。各算子的详细调用说明可参考test/<算子名>/README.md

💬相关信息

🤝联系我们

本项目功能和文档正在持续更新和完善中,建议您关注最新版本。

  • 问题反馈:通过GitCode【Issues】提交问题。
  • 社区互动:通过GitCode【讨论】参与交流。
  • 技术专栏:通过GitCode【Wiki】获取技术文章,如系列化教程、优秀实践等。

项目介绍

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。

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