领域制胜——CANN 领域加速库(ascend-transformer-boost)的场景化优化在AI基础设施的竞争中,通用算子库(如ops-nn、ops-math)和强大的编译器(如ge)构成了性能的基石。然而,随着大模型(Large Language Models, LLMs)成为AI应用的新范式,一个更深层次的挑战浮出水面:如何在特定的、高价值的应用场景中,实现数量级的性能突破? 通用优化虽然重要,但往往无法触及场景特有的“甜蜜点”。例如,LLM推理的核心瓶颈并非单次前向计算,而在于其独特的自回归(Auto-regressive)。