引言
在人工智能和科学计算领域，数学运算是最基础也是最重要的计算单元。从矩阵乘法到三角函数，从指数运算到复杂数学变换，高效的数学算子实现直接影响着整体应用的性能。CANN开源社区推出的ops-math是一个专门面向数学类基础计算的高性能算子库，为NPU上的科学计算和AI模型训练提供了坚实的数学基础。
相关链接：
- CANN组织链接： https://atomgit.com/cann
- ops-math仓库链接： https://atomgit.com/cann/ops-math
一、ops-math项目概述
1.1 项目简介
ops-math是CANN开源社区提供的数学类基础计算算子库，专门实现网络在NPU上的加速计算。该算子库涵盖了从基础算术运算到复杂数学函数的全面实现，是构建高性能科学计算和AI应用的核心基础设施。
1.2 核心特性
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 基础算术运算 | 提供加、减、乘、除等基础数学运算 |
| 三角函数 | 支持sin、cos、tan等三角函数及其反函数 |
| 指数与对数 | 提供exp、log、pow等指数对数运算 |
| 线性代数 | 包含矩阵乘法、向量运算等线性代数操作 |
| 特殊函数 | 支持erf、gamma、beta等特殊数学函数 |
| 精度支持 | 支持fp32、fp16、bf16等多种精度格式 |
1.3 应用场景
ops-math算子库广泛应用于以下场景：
应用场景架构：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ops-math 算子库应用 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ 深度学习训练 │ │ 科学计算 │ │ 信号处理 │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ • 激活函数 │ │ • 数值分析 │ │ • FFT变换 │ │
│ │ • 归一化 │ │ • 微分方程 │ │ • 滤波算法 │ │
│ │ • 注意力计算 │ │ • 优化算法 │ │ • 频谱分析 │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 底层数学函数支持 │ │
│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │
│ │ │ 矩阵运算 │ │ 向量运算 │ │ 张量运算 │ │ │
│ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘二、基础数学运算
2.1 向量运算
向量运算是数学计算的基础，ops-math提供了丰富的向量操作接口。
cpp
#include "ops_math/vector.hpp"
using namespace ops::math;
// 向量加法示例
void vector_add_example() {
// 创建两个向量
Tensor<float> a = Tensor<float>::create({128}); // 128维向量
Tensor<float> b = Tensor<float>::create({128});
// 初始化数据
for (int i = 0; i < 128; ++i) {
a[i] = static_cast<float>(i);
b[i] = static_cast<float>(i * 2);
}
// 向量加法
Tensor<float> c = vector_add(a, b);
// 向量减法
Tensor<float> d = vector_sub(a, b);
// 向量乘法（逐元素）
Tensor<float> e = vector_mul(a, b);
// 向量除法（逐元素）
Tensor<float> f = vector_div(a, b);
std::cout << "向量运算完成" << std::endl;
std::cout << "a + b[0] = " << c[0] << std::endl;
std::cout << "a - b[0] = " << d[0] << std::endl;
}2.2 标量运算
cpp
// 标量与向量的混合运算
template<typename T>
class ScalarOps {
public:
// 标量加向量
static Tensor<T> scalar_add_vector(T scalar, const Tensor<T>& vec) {
Tensor<T> result(vec.shape());
for (size_t i = 0; i < vec.size(); ++i) {
result[i] = scalar + vec[i];
}
return result;
}
// 标量乘向量
static Tensor<T> scalar_mul_vector(T scalar, const Tensor<T>& vec) {
Tensor<T> result(vec.shape());
for (size_t i = 0; i < vec.size(); ++i) {
result[i] = scalar * vec[i];
}
return result;
}
// 向量点积
static T dot_product(const Tensor<T>& a, const Tensor<T>& b) {
T result = 0;
for (size_t i = 0; i < a.size(); ++i) {
result += a[i] * b[i];
}
return result;
}
};
// 使用示例
void scalar_ops_example() {
Tensor<float> vec = Tensor<float>::create({128});
for (int i = 0; i < 128; ++i) {
vec[i] = static_cast<float>(i);
}
// 标量运算
Tensor<float> result1 = ScalarOps<float>::scalar_add_vector(2.0f, vec);
Tensor<float> result2 = ScalarOps<float>::scalar_mul_vector(3.0f, vec);
std::cout << "标量运算完成" << std::endl;
}三、三角函数运算
3.1 基础三角函数
cpp
#include "ops_math/trigonometric.hpp"
// 三角函数实现
template<typename T>
class TrigonometricOps {
public:
// Sin函数（泰勒级数展开）
static T sin(T x) {
// 将x规范化到[-π, π]
while (x > M_PI) x -= 2 * M_PI;
while (x < -M_PI) x += 2 * M_PI;
// 泰勒级数展开: sin(x) = x - x³/3! + x⁵/5! - x⁷/7!
T result = x;
T term = x;
T x_squared = x * x;
for (int n = 1; n <= 7; ++n) {
term *= -x_squared / ((2 * n) * (2 * n + 1));
result += term;
}
return result;
}
// Cos函数
static T cos(T x) {
// cos(x) = sin(x + π/2)
return sin(x + M_PI / 2);
}
// Tan函数
static T tan(T x) {
T s = sin(x);
T c = cos(x);
return s / c;
}
// 向量化Sin计算
static Tensor<T> vsin(const Tensor<T>& x) {
Tensor<T> result(x.shape());
for (size_t i = 0; i < x.size(); ++i) {
result[i] = sin(x[i]);
}
return result;
}
// 向量化Cos计算
static Tensor<T> vcos(const Tensor<T>& x) {
Tensor<T> result(x.shape());
for (size_t i = 0; i < x.size(); ++i) {
result[i] = cos(x[i]);
}
return result;
}
};
// 使用示例
void trigonometric_example() {
// 输入角度（弧度）
std::vector<float> angles = {0.0f, M_PI/6, M_PI/4, M_PI/3, M_PI/2};
Tensor<float> input(angles);
// 计算三角函数
Tensor<float> sin_result = TrigonometricOps<float>::vsin(input);
Tensor<float> cos_result = TrigonometricOps<float>::vcos(input);
// 输出结果
std::cout << "三角函数运算结果：" << std::endl;
for (size_t i = 0; i < angles.size(); ++i) {
std::cout << "sin(" << angles[i] << ") = " << sin_result[i] << ", ";
std::cout << "cos(" << angles[i] << ") = " << cos_result[i] << std::endl;
}
}3.2 反三角函数
cpp
// 反三角函数实现
template<typename T>
class InverseTrigonometricOps {
public:
// Arcsin函数（使用迭代法）
static T asin(T x) {
// 输入范围检查
if (x < -1.0f || x > 1.0f) {
return std::nan("");
}
// 初始猜测
T result = x;
const int max_iterations = 20;
const T epsilon = 1e-6f;
// 牛顿迭代法
for (int i = 0; i < max_iterations; ++i) {
T f = std::sin(result) - x;
T df = std::cos(result);
T delta = f / df;
result -= delta;
if (std::abs(delta) < epsilon) break;
}
return result;
}
// Arccos函数
static T acos(T x) {
// acos(x) = π/2 - asin(x)
return M_PI / 2 - asin(x);
}
// Arctan函数
static T atan(T x) {
// 对于|x| <= 1的泰勒级数展开
if (std::abs(x) <= 1.0f) {
T result = 0;
T term = x;
T x_squared = x * x;
for (int n = 1; n <= 10; ++n) {
result += term;
term *= -x_squared * (2 * n - 1) / (2 * n + 1);
}
return result;
}
// 对于|x| > 1使用恒等式 atan(x) = π/2 - atan(1/x)
else {
return M_PI / 2 - atan(1.0f / x);
}
}
// Arctan2函数（考虑象限）
static T atan2(T y, T x) {
if (x > 0) {
return atan(y / x);
} else if (x < 0 && y >= 0) {
return atan(y / x) + M_PI;
} else if (x < 0 && y < 0) {
return atan(y / x) - M_PI;
} else if (x == 0 && y > 0) {
return M_PI / 2;
} else if (x == 0 && y < 0) {
return -M_PI / 2;
} else {
return 0; // x == 0 && y == 0
}
}
};四、指数与对数运算
4.1 指数函数
cpp
// 指数函数实现
template<typename T>
class ExponentialOps {
public:
// Exp函数（泰勒级数展开）
static T exp(T x) {
// 对于大的负数，直接返回0
if (x < -88.0f) return 0.0f;
// 使用泰勒级数展开: exp(x) = 1 + x + x²/2! + x³/3! + ...
T result = 1.0f;
T term = 1.0f;
for (int n = 1; n <= 20; ++n) {
term *= x / n;
result += term;
// 提前终止条件
if (std::abs(term) < 1e-10f * result) break;
}
return result;
}
// Exp2函数（2的x次方）
static T exp2(T x) {
// exp2(x) = exp(x * ln(2))
return exp(x * 0.69314718f);
}
// 快速指数近似（用于Softmax等场景）
static T fast_exp(T x) {
// 使用查表+线性插值的快速近似
const int TABLE_SIZE = 256;
const T SCALE = 32.0f;
const T OFFSET = 64.0f;
// 将输入映射到表索引
int idx = static_cast<int>(x * SCALE + OFFSET);
idx = std::max(0, std::min(TABLE_SIZE - 1, idx));
// 简化版：直接返回exp(x)的近似值
// 实际实现中应使用查找表
return exp(x);
}
// 向量化Exp计算
static Tensor<T> vexp(const Tensor<T>& x) {
Tensor<T> result(x.shape());
for (size_t i = 0; i < x.size(); ++i) {
result[i] = exp(x[i]);
}
return result;
}
};
// 使用示例
void exponential_example() {
std::vector<float> values = {-1.0f, 0.0f, 1.0f, 2.0f, 10.0f};
Tensor<float> input(values);
// 计算指数
Tensor<float> exp_result = ExponentialOps<float>::vexp(input);
std::cout << "指数函数运算结果：" << std::endl;
for (size_t i = 0; i < values.size(); ++i) {
std::cout << "exp(" << values[i] << ") = " << exp_result[i] << std::endl;
}
}4.2 对数函数
cpp
// 对数函数实现
template<typename T>
class LogarithmOps {
public:
// Ln函数（自然对数）
static T log(T x) {
if (x <= 0) return std::nan("");
// 使用牛顿迭代法
T result = 0;
const int max_iterations = 50;
const T epsilon = 1e-10f;
for (int i = 0; i < max_iterations; ++i) {
T exp_result = ExponentialOps<T>::exp(result);
T delta = (exp_result - x) / exp_result;
result -= delta;
if (std::abs(delta) < epsilon) break;
}
return result;
}
// Log10函数（以10为底的对数）
static T log10(T x) {
// log10(x) = ln(x) / ln(10)
return log(x) / 2.30258509f;
}
// Log2函数（以2为底的对数）
static T log2(T x) {
// log2(x) = ln(x) / ln(2)
return log(x) / 0.69314718f;
}
// 向量化Log计算
static Tensor<T> vlog(const Tensor<T>& x) {
Tensor<T> result(x.shape());
for (size_t i = 0; i < x.size(); ++i) {
result[i] = log(x[i]);
}
return result;
}
// 数值稳定的Log（避免下溢）
static T stable_log(T x, T epsilon = 1e-10f) {
return log(std::max(x, epsilon));
}
};五、线性代数运算
5.1 矩阵乘法
cpp
#include "ops_math/linear_algebra.hpp"
// 矩阵乘法实现
template<typename T>
class MatrixOps {
public:
// 通用矩阵乘法（C = A * B）
static Tensor<T> matmul(const Tensor<T>& A, const Tensor<T>& B) {
// A: [M, K], B: [K, N] -> C: [M, N]
int M = A.shape(0);
int K = A.shape(1);
int N = B.shape(1);
Tensor<T> C({M, N});
C.fill(0);
for (int m = 0; m < M; ++m) {
for (int n = 0; n < N; ++n) {
for (int k = 0; k < K; ++k) {
C[{m, n}] += A[{m, k}] * B[{k, n}];
}
}
}
return C;
}
// 批量矩阵乘法（用于深度学习）
static Tensor<T> batch_matmul(const Tensor<T>& A, const Tensor<T>& B) {
// A: [batch, M, K], B: [batch, K, N] -> C: [batch, M, N]
int batch = A.shape(0);
int M = A.shape(1);
int K = A.shape(2);
int N = B.shape(2);
Tensor<T> C({batch, M, N});
C.fill(0);
for (int b = 0; b < batch; ++b) {
for (int m = 0; m < M; ++m) {
for (int n = 0; n < N; ++n) {
for (int k = 0; k < K; ++k) {
C[{b, m, n}] += A[{b, m, k}] * B[{b, k, n}];
}
}
}
}
return C;
}
// 矩阵转置
static Tensor<T> transpose(const Tensor<T>& A) {
// A: [M, N] -> A^T: [N, M]
int M = A.shape(0);
int N = A.shape(1);
Tensor<T> result({N, M});
for (int m = 0; m < M; ++m) {
for (int n = 0; n < N; ++n) {
result[{n, m}] = A[{m, n}];
}
}
return result;
}
};
// 使用示例
void matrix_ops_example() {
// 创建矩阵A: [4, 5]
Tensor<float> A = Tensor<float>::create({4, 5});
for (int i = 0; i < 20; ++i) {
A[i] = static_cast<float>(i);
}
// 创建矩阵B: [5, 3]
Tensor<float> B = Tensor<float>::create({5, 3});
for (int i = 0; i < 15; ++i) {
B[i] = static_cast<float>(i + 1);
}
// 矩阵乘法
Tensor<float> C = MatrixOps<float>::matmul(A, B);
std::cout << "矩阵乘法完成，输出形状: ["
<< C.shape(0) << ", " << C.shape(1) << "]" << std::endl;
// 矩阵转置
Tensor<float> C_T = MatrixOps<float>::transpose(C);
std::cout << "矩阵转置完成，输出形状: ["
<< C_T.shape(0) << ", " << C_T.shape(1) << "]" << std::endl;
}5.2 向量外积与内积
cpp
// 向量外积与内积
template<typename T>
class VectorProducts {
public:
// 外积（Outer Product）
// a: [M], b: [N] -> result: [M, N]
static Tensor<T> outer_product(const Tensor<T>& a, const Tensor<T>& b) {
int M = a.size();
int N = b.size();
Tensor<T> result({M, N});
for (int m = 0; m < M; ++m) {
for (int n = 0; n < N; ++n) {
result[{m, n}] = a[m] * b[n];
}
}
return result;
}
// 内积（点积）
static T inner_product(const Tensor<T>& a, const Tensor<T>& b) {
T result = 0;
for (size_t i = 0; i < a.size(); ++i) {
result += a[i] * b[i];
}
return result;
}
// 余弦相似度
static T cosine_similarity(const Tensor<T>& a, const Tensor<T>& b) {
T dot = inner_product(a, b);
T norm_a = std::sqrt(inner_product(a, a));
T norm_b = std::sqrt(inner_product(b, b));
return dot / (norm_a * norm_b + 1e-10f);
}
};六、特殊数学函数
6.1 误差函数（Erf）
cpp
// 误差函数实现
template<typename T>
class ErfFunction {
public:
// 误差函数 erf(x) = 2/√π * ∫₀ˣ e^(-t²) dt
static T erf(T x) {
// 使用近似公式
const T a1 = 0.254829592f;
const T a2 = -0.284496736f;
const T a3 = 1.421413741f;
const T a4 = -1.453152027f;
const T a5 = 1.061405429f;
const T p = 0.3275911f;
T abs_x = std::abs(x);
T sign = (x >= 0) ? 1.0f : -1.0f;
// 对于|x| < 1的近似
T t = 1.0f / (1.0f + p * abs_x);
T y = 1.0f - (((((a5 * t + a4) * t) + a3) * t + a2) * t + a1) * t * exp(-x * x);
return sign * y;
}
// 补误差函数 erfc(x) = 1 - erf(x)
static T erfc(T x) {
return 1.0f - erf(x);
}
// 高斯误差函数分布
static T gaussian_pdf(T x, T mu = 0, T sigma = 1) {
T z = (x - mu) / sigma;
return (1.0f / (sigma * std::sqrt(2.0f * M_PI))) *
exp(-0.5f * z * z);
}
// 高斯累积分布函数
static T gaussian_cdf(T x, T mu = 0, T sigma = 1) {
return 0.5f * (1.0f + erf((x - mu) / (sigma * std::sqrt(2.0f))));
}
};6.2 Sigmoid与Tanh函数
cpp
// Sigmoid与Tanh激活函数
template<typename T>
class ActivationFunctions {
public:
// Sigmoid函数: σ(x) = 1 / (1 + e^(-x))
static T sigmoid(T x) {
return 1.0f / (1.0f + ExponentialOps<T>::exp(-x));
}
// 数值稳定的Sigmoid
static T stable_sigmoid(T x) {
if (x >= 0) {
T exp_neg_x = ExponentialOps<T>::exp(-x);
return 1.0f / (1.0f + exp_neg_x);
} else {
T exp_x = ExponentialOps<T>::exp(x);
return exp_x / (1.0f + exp_x);
}
}
// Tanh函数: tanh(x) = (e^x - e^(-x)) / (e^x + e^(-x))
static T tanh(T x) {
T exp_x = ExponentialOps<T>::exp(x);
T exp_neg_x = ExponentialOps<T>::exp(-x);
return (exp_x - exp_neg_x) / (exp_x + exp_neg_x);
}
// 数值稳定的Tanh
static T stable_tanh(T x) {
if (x >= 10) {
return 1.0f;
} else if (x <= -10) {
return -1.0f;
} else {
return tanh(x);
}
}
// 向量化Sigmoid
static Tensor<T> vsigmoid(const Tensor<T>& x) {
Tensor<T> result(x.shape());
for (size_t i = 0; i < x.size(); ++i) {
result[i] = stable_sigmoid(x[i]);
}
return result;
}
};七、科学计算应用实例
7.1 Softmax实现
cpp
// Softmax函数实现
template<typename T>
class SoftmaxFunction {
public:
// 标准Softmax
static Tensor<T> softmax(const Tensor<T>& logits, int dim = -1) {
// 为了数值稳定性，减去最大值
T max_val = *std::max_element(logits.begin(), logits.end());
std::vector<T> exp_logits(logits.size());
T sum_exp = 0;
// 计算exp并求和
for (size_t i = 0; i < logits.size(); ++i) {
exp_logits[i] = ExponentialOps<T>::exp(logits[i] - max_val);
sum_exp += exp_logits[i];
}
// 归一化
Tensor<T> result(logits.shape());
for (size_t i = 0; i < logits.size(); ++i) {
result[i] = exp_logits[i] / sum_exp;
}
return result;
}
// LogSoftmax（数值稳定性更好）
static Tensor<T> log_softmax(const Tensor<T>& logits) {
T max_val = *std::max_element(logits.begin(), logits.end());
std::vector<T> log_sum_exp(logits.size());
T sum_exp = 0;
for (size_t i = 0; i < logits.size(); ++i) {
log_sum_exp[i] = logits[i] - max_val;
sum_exp += ExponentialOps<T>::exp(log_sum_exp[i]);
}
Tensor<T> result(logits.shape());
for (size_t i = 0; i < logits.size(); ++i) {
result[i] = log_sum_exp[i] - LogarithmOps<T>::stable_log(sum_exp);
}
return result;
}
};
// 使用示例
void softmax_example() {
// 模型输出logits
std::vector<float> logits = {2.5f, 1.0f, 0.5f, -1.0f, -2.0f};
Tensor<float> input(logits);
// 计算Softmax
Tensor<float> probs = SoftmaxFunction<float>::softmax(input);
// 计算LogSoftmax
Tensor<float> log_probs = SoftmaxFunction<float>::log_softmax(input);
std::cout << "Softmax结果：" << std::endl;
for (size_t i = 0; i < probs.size(); ++i) {
std::cout << "P[" << i << "] = " << probs[i] << std::endl;
}
std::cout << "\nLogSoftmax结果：" << std::endl;
for (size_t i = 0; i < log_probs.size(); ++i) {
std::cout << "logP[" << i << "] = " << log_probs[i] << std::endl;
}
}7.2 归一化计算
cpp
// L1和L2归一化
template<typename T>
class NormalizationOps {
public:
// L2归一化
static Tensor<T> l2_normalize(const Tensor<T>& x, float epsilon = 1e-10f) {
// 计算L2范数
T sum_squares = 0;
for (size_t i = 0; i < x.size(); ++i) {
sum_squares += x[i] * x[i];
}
T norm = std::sqrt(sum_squares + epsilon);
// 归一化
Tensor<T> result(x.shape());
for (size_t i = 0; i < x.size(); ++i) {
result[i] = x[i] / norm;
}
return result;
}
// L1归一化
static Tensor<T> l1_normalize(const Tensor<T>& x, float epsilon = 1e-10f) {
// 计算L1范数
T sum_abs = 0;
for (size_t i = 0; i < x.size(); ++i) {
sum_abs += std::abs(x[i]);
}
// 归一化
Tensor<T> result(x.shape());
if (sum_abs > epsilon) {
for (size_t i = 0; i < x.size(); ++i) {
result[i] = x[i] / sum_abs;
}
} else {
result = x; // 避免除以0
}
return result;
}
// Batch归一化（简化版）
static Tensor<T> batch_norm(const Tensor<T>& x,
const Tensor<T>& gamma,
const Tensor<T>& beta,
float epsilon = 1e-5f) {
// 计算均值
T mean = 0;
for (size_t i = 0; i < x.size(); ++i) {
mean += x[i];
}
mean /= x.size();
// 计算方差
T variance = 0;
for (size_t i = 0; i < x.size(); ++i) {
variance += (x[i] - mean) * (x[i] - mean);
}
variance /= x.size();
// 归一化并应用缩放和偏移
T std_dev = std::sqrt(variance + epsilon);
Tensor<T> result(x.shape());
for (size_t i = 0; i < x.size(); ++i) {
result[i] = gamma[i] * ((x[i] - mean) / std_dev) + beta[i];
}
return result;
}
};7.3 RMS归一化
cpp
// RMS归一化（用于LLaMA、GLM等大模型）
template<typename T>
class RMSNorm {
public:
RMSNorm(T epsilon = 1e-6f) : epsilon_(epsilon) {}
// RMS归一化: x / sqrt(mean(x²) + ε) * weight
Tensor<T> forward(const Tensor<T>& x, const Tensor<T>& weight) {
// 计算均方根
T mean_square = 0;
for (size_t i = 0; i < x.size(); ++i) {
mean_square += x[i] * x[i];
}
mean_square /= x.size();
T rms = std::sqrt(mean_square + epsilon_);
// 归一化并应用权重
Tensor<T> result(x.shape());
for (size_t i = 0; i < x.size(); ++i) {
result[i] = x[i] / rms * weight[i];
}
return result;
}
// 融合版本：一次遍历完成RMS归一化
Tensor<T> forward_fused(const Tensor<T>& x,
const Tensor<T>& weight,
const Tensor<T>& bias) {
Tensor<T> result(x.shape());
for (size_t i = 0; i < x.size(); ++i) {
// 这里简化处理，实际需要先计算全局RMS
result[i] = x[i] * weight[i] + bias[i];
}
return result;
}
private:
T epsilon_;
};
// 使用示例
void rms_norm_example() {
int hidden_dim = 768;
// 输入、权重、偏置
Tensor<float> input = Tensor<float>::random({hidden_dim});
Tensor<float> weight = Tensor<float>::ones({hidden_dim});
Tensor<float> bias = Tensor<float>::zeros({hidden_dim});
// RMS归一化
RMSNorm<float> rms_norm(1e-6f);
Tensor<float> output = rms_norm.forward(input, weight);
std::cout << "RMS归一化完成，输出维度: " << hidden_dim << std::endl;
}八、总结
ops-math作为CANN开源社区的数学计算基础库，为科学计算和AI应用提供了全面的数学函数支持。其主要特点包括：
- 算子丰富：涵盖基础算术、三角函数、指数对数、线性代数等各类数学运算
- 高精度支持：支持多种浮点精度格式，满足不同应用需求
- 性能优化：针对NPU硬件特性优化，充分利用计算能力
- 数值稳定：提供数值稳定的算法实现，避免计算溢出和下溢
- 易于集成：提供简洁的API接口，便于集成到各类计算框架
随着科学计算和人工智能应用的不断发展，高效的数学算子变得越来越重要。ops-math为开发者提供了一个强大的数学计算基础库，助力构建高性能的计算应用。
参考资料：