文档中心
目录结构
Docs目录结构说明如下：
├── zh
├── context # 公共文档，如术语、基础概念等
├── debug # 算子调试指导文档
│ ├── op_debug_prof.md
│ ├── ...
├── develop # 算子开发指导文档
│ ├── aicore_develop_guide.md
│ ├── graph_develop_guide.md
│ ├── ...
├── figures # 图片目录
├── install # 环境安装和编译指导文档
│ ├── build.md # build参数说明
│ ├── compile.md # 源码构建指南(离线编译、自定义算子包编译、transformer包编译等)
│ ├── quick_install.md # 环境部署、CANN包安装等
│ ├── dir_structure.md # 项目目录层级介绍
│ └── ...
├── invocation # 算子调用指导文档（包括aclnn调用、图模式调用等）
│ ├── quick_op_invocation.md
│ ├── ...
├── menu_aclnn_api.md # 全量aclnn接口索引文件
├── menu_torch_api.md # 全量torch_extension接口索引文件
├── op_api_list.md # aclnn接口列表
├── op_list.md # 全量算子列表
└── torch_api_list.md # torch_extension接口列表
├── CONTRIBUTING_DOCS.md # 文档贡献说明
├── QUICKSTART.md # 快速入门
└── README.md
进阶教程
指南类文档
| 文档 |
说明 |
| 源码构建指南 |
介绍联网/未联网场景下不同的源码构建方式和验证方法。 |
| 算子调用指南 |
介绍调用算子样例方法和不同算子调用方式（如PyTorch/aclnn/图等）。 |
| 标准算子开发指南 |
介绍如何基于标准工程定义算子原型、实现Tiling和Kernel，此类算子称为“标准算子”。
标准算子支持aclnn和图模式调用。 |
| 简易算子开发指南 |
介绍如何基于简易工程实现fast_kernel_launch，即<<<>>>方式，此类算子称为“简易算子”。
简易算子仅支持PyTorch调用。 |
| 算子调试调优 |
介绍常见的算子功能调试和性能调优方法（如数据采集和仿真流水等）。 |
API类文档
| 文档 |
说明 |
| 算子列表 |
介绍项目内置标准算子清单。 |
| aclnn API列表 |
介绍项目提供的aclnn API清单，通过将所有算子封装为以aclnn为前缀的C语言API，旨在方便用户在Host侧直接调用。 |
| PyTorch API列表 |
介绍项目提供的torch_extension API清单，通过JIT编译桥接PyTorch与aclnn API，并通过GE Converter支持TorchAir图模式。 |
工具类文档
| 文档 |
说明 |
| Simulator仿真工具 |
面向算子开发场景的SoC级仿真工具，用于分析运行在AI仿真器上AI任务在各阶段精度和性能数据。 |
样例实践
如需学习算子领域高性能实战案例，可参考cann-samples Performance目录）。
| 算子分类 |
样例算子 |
说明 |
| attention |
full_quant_fused_infer_attention_score_story |
围绕FIA（Fused Infer Attention Score）算子提供per-block全量化实现示例，包含输入数据生成、算子执行与结果校验流程。 |
| mc2 |
moe_dispatch_and_combine_story |
围绕moe dispatch/combine通信算子给出性能优化实践，包含构建运行命令、测试数据生成与精度校验流程。 |
| moe |
moe_init_routing_story |
介绍MoeInitRoutingV3算子的完整性能优化实践。包括多核并行、内存带宽优化、核内流水线排布、SIMT编程、硬件特性适配等优化策略，从理论分析到代码实践的端到端调优指南。 |
更多文档
欢迎前往wiki中心了解更多项目信息，包括项目定位、算子开发补充知识介绍、性能优化方法和实践样例、常见问题（FAQ）及问题定位方法等。
附录
| 文档 |
说明 |
| 算子基本概念 |
介绍算子领域相关的基础概念和术语，如量化/稀疏、数据类型、数据格式等。 |
| build参数说明 |
介绍本项目build.sh参数功能和取值，包括源码编译、算子调用、调试等。 |
