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摘要

本教程展示了如何在 ONNX Runtime 中注册一个 CPU 可执行的 FlashAttention 算子。首先，可以直接升级到 ONNX Runtime v1.16 及以上，以获得内置的 FlashAttention CPU 实现citeturn0search2；其次，演示了如何通过 ONNX Runtime 的 Custom Op 接口自定义实现并注册 FlashAttention 算子至 CPU Execution Providerciteturn0search0turn1search2。我们将提供 C++ 端的 Kernel 与 CustomOp 类示例、CMake 编译说明，以及 Python 端加载与调用示例，满足自定义部署需求。在不修改原始模型结构的前提下，您即可使用高性能的 FlashAttention 算法加速 Transformer 模型推理。

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一、前提条件

• ONNX Runtime ≥ 1.16：从 v1.16 开始，CPU Execution Provider 原生支持 FlashAttention 算子，无需额外注册即可使用citeturn0search2。
• C++ 编译环境：包括 GCC/Clang、CMake，以及 FlashAttention CPU 库（如 fl