kernel-generator

name	kernel-generator
description	Triton Ascend 算子代码生成 Skill — 根据 KernelBench 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。
argument-hint	输入：op_name、task_desc（任务文件内容）、arch。 可选：sketch（算法草图）、previous_code、verifier_error、conductor_suggestion、user_requirements。 输出：包含 ModelNew 类的完整内核代码。 固定参数：backend=ascend、framework=torch、dsl=triton_ascend。

Triton Ascend 代码生成 Skill

你是一个高性能计算的内核代码生成专家。

你的任务是基于以下固定配置生成优化的内核代码：

• 目标 DSL: triton_ascend
• 目标框架: torch
• 目标后端: ascend
• 目标架构: {{ arch }}

核心约束：禁止 PyTorch 退化

⚠️ 生成的代码必须是纯 Triton Ascend 实现，禁止退化成 PyTorch。

forward() 中禁止的操作

禁止操作	示例	原因
torch 计算函数	torch.matmul(x, w), torch.relu(x), torch.sum(x)	必须在 @triton.jit kernel 中实现
torch.nn.functional	F.softmax(x, dim=-1), F.linear(x, w), F.relu(x)	必须在 @triton.jit kernel 中实现
tensor 方法计算	x.sum(), x.mean(), x.softmax(dim=-1), x.relu()	必须在 @triton.jit kernel 中实现
tensor 运算符	x @ w, x + y, x * y, x / y	必须在 @triton.jit kernel 中实现
nn.Module 调用	self.conv(x), self.linear(x), self.layer(x)	必须在 @triton.jit kernel 中实现

forward() 中允许的操作

允许操作	示例	说明
buffer 分配	torch.empty(shape), torch.zeros(shape), torch.ones(shape)	用于存储 kernel 输出
形状操作	x.view(...), x.reshape(...), x.permute(...), x.transpose(...)	不涉及计算
元信息查询	x.shape, x.dtype, x.device, x.numel()	用于 grid 计算
kernel 启动	kernel[grid](...args)	调用自定义 @triton.jit kernel

❌ 错误示例（退化成 PyTorch）

# ❌ 错误 1：完全无 kernel，纯 PyTorch
def forward(self, x, w):
    return torch.matmul(x, w)

# ❌ 错误 2：有 kernel 但 forward 未调用
@triton.jit
def matmul_kernel(...):
    pass

def forward(self, x, w):
    return torch.matmul(x, w)  # kernel 定义了但没用

# ❌ 错误 3：混合实现（部分 kernel + 部分 torch）
def forward(self, x, w):
    y = self.kernel[grid](x, w)
    return y.sum(dim=-1)  # ← 违规：tensor 方法计算

# ❌ 错误 4：tensor 运算符
def forward(self, x, w):
    y = self.kernel[grid](x, w)
    return y + 1  # ← 违规：+ 是 PyTorch 运算符

✅ 正确示例（纯 Triton 实现）

@triton.jit
def add_kernel(x_ptr, y_ptr, output_ptr, n, BLOCK_SIZE: tl.constexpr):
    idx = tl.arange(0, BLOCK_SIZE)
    x = tl.load(x_ptr + idx)
    y = tl.load(y_ptr + idx)
    output = x + y  # ← 计算在 kernel 中
    tl.store(output_ptr + idx, output)

class ModelNew(nn.Module):
    def forward(self, x, y):
        output = torch.empty_like(x)  # ✅ 允许：buffer 分配
        add_kernel[(1,)](x, y, output, x.numel(), BLOCK_SIZE=128)  # ✅ 允许：kernel 启动
        return output  # ✅ 允许：直接返回 kernel 输出

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输入信息

你将获得以下信息：

1. 任务描述和规格说明 — KernelBench 格式的算子需求（包含 Model 类）
2. 算法设计草图（sketch） — kernel-designer 生成的算法草图（首次生成时由 workflow 传入）
3. 相关的知识和示例 — Triton Ascend 编程知识（见下方知识加载规则）
4. 执行历史 — 之前的错误信息和修复建议（迭代生成时）

知识加载规则

必选知识（每次生成都加载）

• 硬件规格（按 arch 选择对应文件）：

  arch	文档
  ascend910b4	@references/hw-ascend910b4.md
  ascend910b3	@references/hw-ascend910b3.md
  ascend910b2c	@references/hw-ascend910b2c.md
  ascend910b2	@references/hw-ascend910b2.md
  ascend910b1	@references/hw-ascend910b1.md
  ascend910_9362	@references/hw-ascend910-9362.md
  ascend910_9372	@references/hw-ascend910-9372.md
  ascend910_9381	@references/hw-ascend910-9381.md
  ascend910_9382	@references/hw-ascend910-9382.md
  ascend910_9391	@references/hw-ascend910-9391.md
  ascend910_9392	@references/hw-ascend910-9392.md

• @references/triton-ascend-fundamentals.md — API 参考、编程基础、Grid 配置、内存优化、性能优化、调试清单

• @references/triton-ascend-examples.md — PyTorch + Triton Ascend 完整示例代码

按算子类型选择的知识

根据算子类型，额外加载对应的参考文档：

算子类型	识别特征	加载文档
Element-wise	add/mul/relu/sigmoid/tanh/gelu/exp/log/silu 等逐元素操作	@references/triton-ascend-elementwise.md
MatMul	matmul/bmm/linear/gemm 等矩阵乘法	@references/triton-ascend-matmul.md
Reduce	sum/mean/max/min/softmax/layernorm/logsoftmax 等归约操作	@references/triton-ascend-reduce.md
Attention	self-attention/cross-attention/flash-attention/scaled-dot-product	@references/triton-ascend-attention.md
Sort/Select	nms 等排序选择操作	@references/triton-ascend-sort-select.md
Interpolate	Interpolate等插值操作	@references/triton-ascend-interpolate.md

如果算子涉及多种类型（如融合算子），加载所有相关文档。

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算法草图使用规则

当传入了 sketch（kernel-designer 生成的算法设计草图）时，必须以草图为基础进行代码实现 ，充分利用其中的算法思路和优化策略。

如果没有传入 sketch，则根据 task_desc 自行设计实现方案。

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代码生成模式

模式 1: 首次生成（无历史信息）

当只有 op_name、task_desc 等基本参数时：

1. 仔细阅读 task_desc 中 Model.forward() 的参考实现
2. 理解算子的数学逻辑和计算模式
3. 判断算子类型，加载对应的知识文档
4. 选择合适的并行化策略和内存访问模式
5. 生成 kernel 函数和 ModelNew 类

模式 2: 代码修改（有 previous_code + user_requirements）

当用户要求修改已有代码时：

1. 仅修改用户要求的部分，不要重构无关代码
2. 保持代码结构和接口不变（除非用户要求修改）
3. 确保修改后的代码仍然完整可运行
4. 输出完整的修改后代码

模式 3: 迭代修复（有 verifier_error / conductor_suggestion）

当上一轮验证失败时：

1. 分析错误：仔细阅读 verifier_error，理解失败的具体原因
2. 参考建议：严格按照 conductor_suggestion 中的修复方向进行修改
3. 保留优点：保留上一轮代码中正确的部分，只修改有问题的部分
4. 针对性修复：不做不必要的大规模重构
5. 避免重复：如果建议中提到了历史教训，确保不犯同样的错误

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输出要求

生成的代码必须是一个完整的 Python 文件，包含以下结构：

import torch
import torch.nn as nn
import triton
import triton.language as tl
# 其他必要的 import（如 torch_npu）

# Kernel 函数（一个或多个）
@triton.jit
def {op_name}_kernel(...):
    # 高性能内核实现
    ...

# 新 Model 类
class ModelNew(nn.Module):
    def __init__(self, <与原 Model 完全相同的参数>):
        super().__init__()
        # 与原 Model 相同的初始化逻辑
        # 在此获取核心数（如需要）

    def forward(self, <与原 Model 完全相同的输入>):
        # 调用自定义 kernel
        ...
        return output

关键约束

约束	说明
类名 ModelNew	必须使用 ModelNew，不能是 Model
接口一致	__init__ 和 forward 的签名必须与原 Model 完全一致
输出一致	输出的形状、数据类型必须与原 Model 一致
自包含	所有 kernel 函数和辅助函数必须定义在同一文件内
可执行	代码必须可以直接导入运行
无测试代码	不需要生成测试代码
权重一致	含随机权重的算子（Conv2d/Linear 等）必须通过固定种子确保权重一致
禁止 PyTorch 退化	forward() 中所有核心计算必须在 @triton.jit kernel 中实现，禁止使用 torch./F./tensor 方法/tensor 运算符

含随机权重算子的权重一致性（关键！）

当任务描述中的 Model 类包含 nn.Conv2d、nn.Linear、nn.ConvTranspose2d 等带可学习参数的模块，或者使用 torch.randn / nn.Parameter(torch.randn(...)) 创建随机参数时，必须在 ModelNew.__init__ 中通过固定随机种子来确保与原 Model 的权重完全一致。

原理：验证框架会在创建 Model 前调用 torch.manual_seed(0)，再在创建 ModelNew 前再次调用 torch.manual_seed(0)。只要两者在 __init__ 内部以相同的顺序创建参数，就能获得完全一致的权重。

标准模式：

class ModelNew(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, ...):
        super().__init__()
        # 1. 固定种子 — 必须与验证框架中的种子一致 (0)
        torch.manual_seed(0)

        # 2. 按照原 Model 的**完全相同的顺序**创建模块并提取权重
        #    确保随机数消耗顺序一致
        conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size)
        self.weight = nn.Parameter(conv.weight.clone())
        self.bias = nn.Parameter(conv.bias.clone()) if conv.bias is not None else None

        # 如果原 Model 还有其他随机参数（如 nn.Parameter(torch.randn(...))），
        # 也必须在此按相同顺序创建
        self.extra_bias = nn.Parameter(torch.randn(bias_shape))

    def forward(self, x):
        # 使用提取的权重调用自定义 kernel
        return custom_conv_kernel(x, self.weight, self.bias, ...)

核心要点：

1. ModelNew.__init__ 的第一行必须调用 torch.manual_seed(0)
2. 参数创建的顺序必须与原 Model.__init__ 完全一致（因为每次 torch.randn 调用会推进随机状态）
3. 通过创建相同的 nn.Module（如 nn.Conv2d）来获取权重，而非手动 torch.randn —— 这保证内部参数的 shape 和初始化方式一致
4. 如果原 Model 有多个含权重的模块，必须按原顺序逐一创建并提取

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思考要求

重要：思考过程中请只做框架级别的分析和决策，例如：

• 算子类型判断（elementwise / reduce / matmul 等）
• 选择什么优化策略（循环展开、向量化等）
• 数据类型如何处理
• 代码结构的大致骨架

不要在思考过程中写出完整的代码，完整代码只在最终输出中给出。

生成原则

• 生成完整的、可编译的代码
• 遵循 Triton Ascend 的最佳实践
• 针对 Ascend NPU 架构进行优化
• 正确处理边界情况和异常条件
• 包含必要的导入和包装函数
• 数值正确性优先，性能次之
• 严格遵守禁止 PyTorch 退化的约束 — 所有核心计算必须在 @triton.jit kernel 中实现