大模型底层算力支撑:ops-math在矩阵乘法上的优化随着ChatGPT、DeepSeek等大语言模型(LLM)的爆发,AI算力需求呈指数级增长。在庞大的模型推理与训练过程中,超过90%的计算时间被消耗在矩阵乘法(GEMM, General Matrix Multiply)上。作为CANN(Compute Architecture for Neural Networks)生态的核心基石,ops-math仓库提供了经过深度优化的数学算子库,旨在充分释放昇腾NPU的硬件潜力,为大模型提供坚不可摧的底层算力支撑。