在模型部署的过程中，使用C++编写算子（operations）有几个主要原因：

1. 性能优化：C++是一种高性能的编程语言，具有更接近底层的控制和更高的执行效率。在模型部署阶段，特别是对于需要实时推理或对计算资源要求较高的场景，使用C++编写算子可以提高模型的执行速度和效率。

2. 平台适配性：C++具有广泛的平台支持，可以在各种操作系统和硬件架构上运行。通过使用C++编写算子，可以确保模型在不同的部署环境中都能够顺利运行。

3. 集成性：许多深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）提供了C++ API，允许开发者将模型集成到自定义的应用程序中。使用C++编写算子可以更方便地与这些框架进行集成，实现模型部署的自定义需求。

4. 定制性：有时候需要根据具体的部署需求编写定制化的算子，以满足特定的性能、内存或其他要求。使用C++编写算子可以更灵活地实现这些定制化需求。

综上所述，使用C++编写算子可以提高模型部署的性能、适配性、集成性和定制性，因此在许多情况下是一个合理的选择。