Ascend C 算子运行时错误调试技能。用于处理算子运行时问题:(1) aclnn 返回错误码(161xxx/361xxx/561xxx,包括环境配置、Tiling、Kernel 查找等错误),(2) 需要解析 plog 日志定位问题。触发关键词:运行时错误、错误码、Tiling错误、Kernel查找失败、环境变量、plog。
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ascend-ai-coding/awesome-ascend-skillsعرض ٤٠ من أصل ٢٠٧ skills مجمعة.
Ascend C 算子运行时错误调试技能。用于处理算子运行时问题:(1) aclnn 返回错误码(161xxx/361xxx/561xxx,包括环境配置、Tiling、Kernel 查找等错误),(2) 需要解析 plog 日志定位问题。触发关键词:运行时错误、错误码、Tiling错误、Kernel查找失败、环境变量、plog。
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Ascend C 算子 Tiling 设计指南。提供算子分类体系和 Tiling 核心要素(多核切分、UB切分、Buffer规划、分支覆盖)的详细设计方法。触发:算子设计阶段、设计 Tiling 策略(多核切分/UB切分)、规划 Buffer 分配、查阅某类算子的 Tiling 方法论时。
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TileLang Ascend API 使用最佳实践。提供内存分配、数据搬运、矩阵计算、归约、元素级运算、同步、调度原语等 API 的正确用法和最佳实践。触发:使用 TileLang API 编写 Ascend NPU kernel 时或遇到 API 相关问题时。
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根据算子需求生成 TileLang-Ascend 算子设计文档(design.md)。涵盖编程模式选型(Developer/Expert/混合)、API 映射、内存层级规划、Tiling 策略、循环结构、同步策略、验证方案等。触发:设计算子、生成 design.md、算子方案设计、新算子开发、算子实现方案。
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基于设计文档生成 TileLang-Ascend 算子实现代码与测试。从 design.md 中提取关键信息,结合 examples/ 中的参考实现生成可运行代码。触发:实现算子、写 kernel、生成代码、算子编码、根据设计文档实现。
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TileLang Ascend Developer/Expert 模式选择与 pass_configs 配置指南。当需要确定编程模式、配置 pass_configs、或在两种模式之间转换时触发。API 详情请参考 tilelang-api-best-practices skill。
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检查代码格式是否符合 CI 规则。适用于 TileLang NPU kernel 开发时的代码规范检查和格式化。自动检测并安装缺失工具(ruff、clang-format),先运行检查生成报告,使用醒目方式询问用户后,仅在用户同意时执行修复。工作流程:检测环境→自动安装缺失工具→运行检查→生成报告→醒目询问→用户确认→执行修复。使用此技能当:用户要求"格式检查"、"格式化代码"、"代码格式化"、"检查代码格式"、"代码 review"、"代码审查"、"修复格式"、"fix format"、"lint…
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Ascend NPU 架构知识查询技能。通过芯片型号映射、架构代际划分和 archXX 特性说明,帮助判断目标平台能力、特性支持与条件编译策略。当需要确认芯片型号、NpuArch/SocVersion、架构差异、特性支持或编译分支条件时使用。
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算子精度标准。描述 Ascend C 算子各种 dtype 输出对应的精度比对标准(atol/rtol)。当需要(1)评估算子精度是否达标,(2)编写 ST 测试验证精度,(3)处理 FP16/FP32/BF16 等不同数据类型精度问题,(4)确认算子精度验收标准时触发。
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NPU 性能采集与分析,用于采集算子性能数据、定位性能瓶颈并给出优化建议。当用户在算子开发过程中提到"上板性能"、"算子性能测试"、"硬件性能验证"、"NPU性能采集"、"NPU profiling"等场景时触发。
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探索 PyPTO API,为算子开发提供 API 映射、约束检查和 Tiling 需求分析。当需要查找 PyPTO 是否支持某个操作、验证 API 约束、分析算子可行性时使用。触发词:API 探索、查找 API、PyPTO 有没有 xxx、支持什么 dtype、约束是什么、tiling 怎么配、API 映射、可行性分析、这个算子能做吗。
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当需要生成 golden 参考实现时使用此 skill。基于算子规格信息,生成纯 PyTorch golden 参考实现 `{op}_golden.py`,导出 `{op}_golden()` 函数,作为精度验证基准。触发词:生成 golden、生成参考实现、写 golden 函数、golden script、golden reference、reference implementation、generate golden、torch 参考、验证基准、baseline…
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PyPTO 算子需求意图理解。将用户的自然语言算子描述转化为结构化需求文档。当用户描述要开发、实现、创建某个算子时触发,例如:'开发一个 sinh 算子'、'实现 GELU'、'参考 PyTorch 的 F.scaled_dot_product_attention'、'根据论文实现算子'、'创建自定义算子'
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当需要设计 PyPTO 算子实现方案时使用此 skill。基于算子规格与相关上下文,生成 DESIGN.md(含 API 映射、Tiling 策略、Loop 结构)。Triggers: 生成设计方案、生成 design、设计这个算子、写 DESIGN.md、算子设计、API 映射、Tiling 策略、tiling strategy、Loop 结构、数据切分、怎么切分数据、怎么做 tiling、设计文档、实现方案。
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当需要编写 PyPTO 算子实现时使用此 skill。基于需求规格、设计方案和参考实现,生成完整可运行的 PyPTO 算子实现与配套测试、文档。Triggers: 实现算子、写 kernel、编写实现、写 impl、算子编码、开始编码、code the op、写 test、生成测试、写实现代码、op develop、kernel 实现。
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分析 PyPTO 算子的性能指标。当需要分析PyPTO算子的性能指标,从性能数据文件中提取关键指标,计算性能评级,或提供性能瓶颈分析和优化建议时使用此技能。
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PyPTO 算子性能分析和自动调优技能。用于对生成及新开发的算子进行性能分析及自动调优,包括算子用例执行及精度校验、性能数据采集及分析、分步骤性能调优和生成性能分析报告。当用户需要分析 PyPTO 算子性能、进行性能调优、生成性能报告时使用此技能。触发词:算子性能调优、性能分析、自动调优、性能优化、泳道图分析。
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PyPTO 算子开箱性能调优技能。主要关注代码级的调优、前端写法不同导致的性能差异,包括 loop 写法优化、TileShape 设置优化、数据操作优化等。当用户需要进行算子初始开发性能优化、开箱性能调优时使用此技能。触发词:开箱性能调优、代码级优化、loop 优化、TileShape 设置、前端优化。
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PyPTO 算子核内性能调优技能。通过分析单 task 的实现指令及 operation,完成核内的性能调优,包括指令级优化、核内流水优化、特殊 Shape 处理等。当用户需要进行核内性能调优、单 task 耗时分析、指令级优化时使用此技能。触发词:核内性能调优、单 task 优化、指令级优化、核内流水、Operation 实现优化。
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PyPTO 算子深度性能调优技能。通过泳道图分析及调优性能,包括 Stitch 调优、TileShape 深度调优、合图调优、调度策略调优等。当用户需要进行深度性能调优、泳道图分析、Stitch 优化、合图优化时使用此技能。触发词:深度性能调优、泳道图分析、Stitch 调优、合图调优、调度优化。
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PyPTO 算子精度问题调试技能。提供两种精度对比方法:文件保存方法(使用 pypto.pass_verify_save 和 torch.save)和二分对比方法(使用检查点 tensor)。当需要调试 PyPTO 算子精度、定位精度差异来源、进行中间结果对比时使用此技能。
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PyPTO 算子精度问题排查技能。专注于用户代码层面的语法逻辑检查和规避方法尝试。当算子精度验证失败、输出结果异常、计算错误、数值偏差、或任何与精度相关的问题时使用此技能。
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将已有 Ascend C <<<>>> 直调工程通过 TORCH_LIBRARY 对接到 PyTorch,实现 torch.ops.npu.xxx() 调用。触发:用户提到 TORCH_LIBRARY、.asc 对接 PyTorch、Python 调用 Ascend C 算子、注册到 torch、算子接入 PyTorch dispatch、PyTorch binding、torch extension、或想在 Python 中用 torch.ops.xxx() 调用已有 Ascend C…
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擅长在 Ascend NPU 平台上编写高效 Triton 算子的性能优化专家。 按照严格的顺序逐步优化 Triton 代码,每次只尝试一个优化点, 确保优化前后功能一致、精度一致。 ⚠️ 只能使用本 skill 规定的优化方式,禁止使用任何超出本 skill 之外的优化方式。 触发:当用户需要对 Ascend NPU 上的 Triton 算子代码进行性能优化、降低时延、提升吞吐时使用。
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Triton Ascend 算子代码生成 Skill — 根据算子任务格式任务描述生成高性能 Triton Ascend 内核代码。支持首次生成和基于错误反馈的迭代优化。 触发:当用户需要根据任务描述生成或迭代修复 Triton Ascend 内核代码时使用。
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Triton Ascend 算子算法草图设计 Skill — 根据任务描述设计高质量的算法草图(sketch), 用于指导后续代码生成。支持首次设计和基于历史上下文的迭代优化。 触发:当用户需要为 Triton Ascend 算子设计算法草图或在已有 sketch 基础上迭代时使用。
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算子代码验证 Skill — 按照标准验证流程验证生成的内核代码。 创建验证项目文件,调用 scripts/verify.py 运行验证,验证通过后 调用 scripts/benchmark.py 进行性能测试并收集结果。 触发:当用户需要验证 Triton 算子代码功能正确性或采集其性能数据时使用。
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从用户 PyTorch/Python 代码中提取算子实现,构建为算子任务格式的标准化 任务文件。支持两种模式:单 case(单一自包含 .py,get_inputs 返回单组)和 多 case(.py + 同名 .json 配对,get_input_groups 返回多组)。 触发:当用户需要将 PyTorch/Python 代码提取并转换为标准化算子任务文件时使用。
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分析测试覆盖率盲区,生成覆盖率分析报告
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自动化推荐系统论文发现流水线。抓取 arxiv 推荐论文,检测源码,生成待迁移任务清单,由 npu-model-migration skill 完成 NPU 适配。
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昇腾(Ascend)推理生态开源代码仓库智能问答专家旨在为 vLLM、vLLM-Ascend、MindIE-LLM、MindIE-SD、MindIE-Motor、MindIE-Turbo 以及 msModelSlim (MindStudio-ModelSlim) 等仓库提供专家级且易于理解的解释。在处理昇腾(Ascend)推理生态相关项目的用户询问时,务必触发此技能(Skill),可解答使用方法、部署流程、支持模型、支持特性、系统架构、配置管理、调试、测试、故障排查、性能优化、定制开发、源码解析以及其他技术问题。支…
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昇腾NPU环境安装OpenMMLab系列库套件(mmcv/mmdet/mmdet3d/detectron2),支持本地+远程混合开发模式
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能完成昇腾NPU驱动和固件安装部署,实现安装包正则匹配提取、按需添加可执行权限、Python+Shell双重包校验、系统依赖先验后装、适配CentOS/RHEL/Ubuntu/Debian系统,适用于昇腾NPU驱动和固件安装部署。
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Analyze Huawei Ascend NPU profiling data to discover hidden performance anomalies and produce a detailed model architecture report reverse-engineered from profiling. Trigger on Ascend profiling traces, NPU bottlenecks, device idle gaps, host-device issues,…
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昇腾 Transformer 加速库(ATB)核心技能集索引(Index Skill)。 整合 8 大核心技能:CANN 安装部署、ATB 测试框架编译、 ATB→ACLNN 算子替换设计文档生成、ATB→ACLNN 算子迁移,覆盖昇腾 NPU 开发全链路。
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根据设计文档生成 AscendC 算子完整代码实现并完成框架适配。TRIGGER when: 设计文档已完成,需要生成 op_host/op_kernel 代码、注册到 PyTorch 框架、编译测试。关键词:代码生成、op_host、op_kernel、tiling、kernel、框架适配、算子注册。
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Ascend C 代码检视技能。基于假设检验方法论对代码进行安全规范检视。调用时必须明确提供:代码片段和检视规则描述。TRIGGER when: 用户要求代码检视、代码review、询问代码安全问题、检查编码规范、或需要检查特定代码问题(如内存泄漏、整数溢出、空指针等)。关键词:Ascend C、代码检视、代码review、安全规范、内存、指针、溢出、泄漏、编码规范。
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编译安装 AscendC 算子并执行精度测试。TRIGGER when: 算子代码生成完成后需要编译验证、安装 whl 包、运行精度测试,或编译/测试失败需要排查。关键词:build.sh、编译、安装、whl、pytest、精度测试、编译错误、NPU 测试。
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完成AscendC算子设计 - 帮助用户完成算子的架构设计、接口定义和性能规划。当用户提到算子设计、算子开发、tiling策略、内存规划、AscendC kernel设计、两级tiling、核间切分、核内切分时,使用此skill。
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AscendC算子端到端开发编排器。当用户需要开发新算子、实现自定义算子、或完成从需求到测试的完整流程时使用。关键词:算子开发、operator development、端到端、完整流程、工作流编排、新建算子。
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