alibaba/MNN

cpu-kernel

MNN CPU 后端 kernel 开发分支（`skills/cpu/` 下，另一分支是 `cpu/optimize` 性能归因）。覆盖标量 oracle → C++ SIMD → intrinsic → 汇编的四级实现阶梯、pack/kernel ABI 契约（tile、cell stride、后处理参数）、CoreFunctions 派发表注册与二级表安全构造、跨 ISA × 精度的正确性门禁，以及 AArch64 / x86_64 / RISC-V 三份实现参考。为 CPU 后端新写或移植…

Quellsprache: Chinesisch

cpu-optimize

MNN CPU 后端性能归因分支（`skills/cpu/` 下，另一分支是 `cpu/kernel` kernel 开发）。按五层（Runtime 线程 / Executor 调度 / Layout 内存 / Dispatch 函数表 / Kernel ISA）定位瓶颈，含 bound 类型判定、op 级实验回路、跨框架 op 对 op 对比、跨层不一致的事后定位，以及 ARM / x86_64 / RISC-V 三侧「我到底跑在哪条 ISA 路径上」的诊断面。CPU 上算子或 LLM…

Quellsprache: Chinesisch

cpu

MNN CPU 后端（ARM / x86_64 / RISC-V 三侧）的总入口，只做分流不承载技术内容。下分 `optimize/`（为什么慢、该改哪一层）与 `kernel/`（这条 kernel 怎么写对、怎么被选中）两个分支，`shared/` 放两者共用的构建测试跑分命令、env 开关注册表与 RISC-V 开发板远端验证纪律。做 CPU 侧的工作但还不确定该进哪个分支，或需要三侧结构差异对照（第二张函数表按什么分、二级表怎么构造、`Precision_Low` 语义、ISA A/B…

Quellsprache: Chinesisch

bugfix

MNN 各类正确性/回归 bug 的排查入口，按 bug 类别分册组织，本文件只做症状分流。分册：内存别名与生命周期（arena reuse、`MemChunk`、融合引入的别名竞争）、量化误差与导出侧权重损坏（低 bit 打包、导出分块、PyTorch MPS/CUDA 大张量静默错误）、host 侧并发/线程竞争（共享所有权的引用计数被写坏、析构链崩溃、TSAN A/B 与编译期哨兵）、fp16 表示能力不足（长序列复读、position 塌缩，以及「实时计算→预计算查表」重构的三类陷阱）、GPU…

Quellsprache: Chinesisch

test-ci

Run MNN tests / benchmarks on host or real devices. Covers two parallel tracks — (1) the regression / CI suite (static checks, host-side tests, on-device Android arm64 matrix via ./test.sh + test_stages.json) and (2) one-command iOS real-device LLM…

Quellsprache: Englisch

qnn-debug

MNN QNN（高通 HTP/NPU）后端的问题定位、修复与算子适配。覆盖运行时报错（1002/6000/1003/6004）、模型转换/算子校验失败、推理结果异常、精度不达标、以及性能问题;并指导为 QNN 新增/适配算子。核心方法:用 MNN2QNNModel --dump_intermediate_outputs 一次性导出 QNN 全部中间张量,与 CPU(fwd=0) 基线逐张量对比,直接定位首个出错算子(旧的 testMNNFromOnnx.py 截断二分已降为回退手段);区分“真…

Quellsprache: Chinesisch

opencl-optimize

MNN OpenCL 后端 kernel 性能优化与新特性集成。覆盖 benchmark 基线、kernel 优化迭代、集成验证全流程，以及新 OpenCL 特性适配、.cl + codegen 双轨、kernel 选路、packed weight 设计、tune 机制、Android 真机验证等参考知识。

Quellsprache: Chinesisch

add-new-op

为 MNN 框架新增算子。包含 Schema 定义、形状计算、几何计算、后端实现、单元测试的完整 TDD 流程。分 5 步执行，每步有独立测试标准。

Quellsprache: Chinesisch

metal-optimize

MNN Metal 后端 op/kernel 开发与优化入口。索引各份 sub-doc：性能问题诊断流程（op 单测 + 对手基准定位真瓶颈，优化任务第一站）、kernel 开发规范与优化知识库（命名/写法/GEMV/GEMM/attention + 手段方法论）、算子融合全链路（导出图→converter→Metal 单 dispatch + 融合方法论）、运行时调度（fence/content-cache/H2D/replay + 调度方法论）、构建测试基线、env 开关注册表。根据当前任务选择性阅读对应…

Quellsprache: Chinesisch

vulkan-optimize

MNN Vulkan 后端 kernel/算子性能优化与新特性集成。覆盖 benchmark 基线、kernel 优化迭代、集成验证全流程，以及 GLSL .comp + makeshader 双轨、conv1x1/attention dispatcher 多路径（coopMat/subgroup/nosubgroup）、cooperative matrix、packed weight 设计、pipeline cache、CPU 侧调度瓶颈、Adreno/Mali/Apple 多 vendor 真机验证等参考知识。

Quellsprache: Chinesisch

hexagon-optimization

MNN Hexagon/HVX/HMX DSP 后端（`source/backend/hexagon`）的优化、重构、构建与回归验证。覆盖设备实测的相位分解、测量纪律、v79/v81 双架构差异、常见瓶颈模式、已否证方向与 cDSP crash 诊断。

Quellsprache: Chinesisch

support-new-llm

为 MNN 框架添加新的 LLM 模型支持。支持从 HuggingFace/ModelScope 下载模型，分析架构，添加映射，Hook 对齐测试，导出 MNN 模型。采用 TDD 模式，分 6 步执行，每步有独立测试标准。

Quellsprache: Chinesisch

retrospective

任务完成后的反思与经验沉淀。仅在任务非平凡且出现调试、失败修复、反复试错、明显误判或可复用教训时使用；简单执行、查询、常规 CI 通过等无新增经验的任务可跳过。

Quellsprache: Chinesisch