| name | paddle-phi-kernel |
| description | Use when working with Paddle's PHI kernel system: registering new kernels, debugging kernel selection/dispatch, understanding code auto-generation from YAML, or implementing operator decomposition via the combination mechanism. |
PHI Kernel 体系总览
Kernel 两级 map 结构
PHI kernel 在 KernelFactory 单例中以两级 flat_hash_map 存储：
api_name (string) → KernelKeyMap
├── KernelKey_1 → Kernel_1
├── KernelKey_2 → Kernel_2
└── ...
- 第一级：算子名称（如
"add", "matmul"）→ KernelKeyMap
- 第二级：
KernelKey → Kernel 对象（包含函数指针、参数元信息）
KernelKey 哈希结构
KernelKey 由 Backend、DataLayout、DataType 三要素组成，哈希编码为 32-bit 整数：
bit: 31 ─────── 20 | 19 ─── 12 | 11 ── 8 | 7 ── 0
Extended DataType Layout Backend
Backend(bit 0-7): CPU / GPU / GPUDNN / XPU / OneDNN 等DataLayout(bit 8-11): NCHW / NHWC / ANY 等DataType(bit 12-19): FLOAT32 / FLOAT16 / BFLOAT16 / INT64 等Extended(bit 20-31): 保留位，用于未来扩展
代码生成管线概览
PHI 体系通过 YAML 驱动代码生成，覆盖三个子系统：
| 子系统 | 生成器 | 产出物 |
|---|
| C++ API 层 | api_gen.py | paddle/phi/api/lib/api.cc |
| 动态图函数层 | eager_gen.py | dygraph_functions.cc, nodes.cc |
| Python-C 映射层 | python_c_gen.py | eager_op_function.cc |
输入 YAML：ops.yaml, backward.yaml, fused_ops.yaml, sparse_ops.yaml, op_compat.yaml
组合算子机制
将 1061 个原生算子分解为约 200 个基础算子（primitive operators），降低分布式 / 编译器 / 新硬件适配成本。
- 前向分解：
DecompInterface → call_decomp_rule() → composite.h 实现
- 反向分解（VJP）：
VjpInterface / DecompVjpInterface → call_decomp_vjp() → details.h 实现
- CustomVJP：为 sigmoid、log_softmax 等数值敏感算子提供手写反向
什么场景看什么文件
社区源码链接（L3）
- PHI kernels 根目录:
paddle/phi/kernels/
- Kernel 注册宏:
paddle/phi/core/kernel_registry.h
- KernelFactory:
paddle/phi/core/kernel_factory.h, kernel_factory.cc
- YAML 定义:
paddle/phi/ops/yaml/ops.yaml, backward.yaml
- 代码生成脚本:
paddle/phi/api/generator/ — api_gen.py, backward_api_gen.py, tensor_operants_gen.py
- 组合算子前向:
paddle/fluid/primitive/decomp_rule/decomp_rule/composite.h
- 组合算子反向:
paddle/fluid/primitive/decomp_rule/decomp_vjp/details.h
