1 AOL算子库
CANN（Compute Architecture for Neural Networks）提供了算子加速库（Ascend Operator Library，简称AOL）。该库提供了一系列丰富且深度优化过的高性能算子API，更亲和昇腾AI处理器，调用流程如图1所示。开发者可直接调用算子库API使能模型创新与应用，以进一步提升开发效率和获取极致模型性能。
单算子API执行的算子接
1.微认证题目：参考tensorflow的Sinh算子，实现Ascend C算子Sinh,算子命名为SinhCustom，并完成aclnn算子调用相关算法: sinh(x) = (exp(x) - exp(-x)) / 2.0
要求:
1、完成host侧和kernel侧代码实现。
2、实现sinh功能，支持float16类型输入，使用内核调试符方式调用算子测试通过。
3、使用单算子API调用方式调
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2023-12-21 23:17:56
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训练常用环境变量
本节介绍的环境变量建议在训练前提前设置好。
NPU私有格式
0为关闭，建议关闭：
export FLAGS_npu_storage_format=0
NPU在线编译
false为关闭，建议小模型关闭，大模型打开：
export FLAGS_npu_jit_compile=false
aclnn_scale
在大模型场景设置False性能更好，小模型场景设置True性能更好：
1.实操题目：使用Ascend C实现Addcdiv算子
参考pytorch的Addcdiv算子，实现Ascend C算子Addcdiv,算子命名为AddcdivCustom相关算法:out= x+ y/z*value
要求:
1、完成Kernel侧实现代码和host侧调用算子代码，支持fp16类型输入
2、完成AcInn方式调用编写好的算子
3、根据提供的测试用例，使用aclnn方式调用验证通过
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2023-12-21 19:05:20
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先要激活环境变量：接下来最好是把地址换到现在的工作目录：然后安装根目录requirements.txt依赖编译自定义算子包安装自定义算子包本地验证从build.sh代码中可以看出：return;;判断是否带参数 eager: 要看算子目录下的examples目录里有没有test_aclnn_*.cpp文件比如：acos就没有，add就有。
本节介绍aclnn算子的三种适配场景。
Paddle-API 与 CANN-Kernel 差异剖析及适配策略
对于Paddle-API与CANN-Kernel两者中常见的差别与适配方法如下：
Paddle参数缺失或者参数无法直接对应
如果Paddle算子只需要CANN提供的某个参数为默认值的功能，则可通过默认赋值的方式完成
考虑通过计算取得需要参数
CANN参数缺失
CANN算子没有某个Pa
