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在 ascend-kernel 的 csrc/ops/<op>/test 下维护仅含 JSONL 的 profiler 性能用例，使用 torch_npu.profiler（固定 warmup=5、active=5）采集，汇总 ASCEND_PROFILER_OUTPUT/op_statistic.csv 的 Total Time(us)，输出含 DType 列的统一 Markdown 对比报告（自定义算子 vs 标杆）。不生成 perf_cases.json 与 *_profiler_results.json。参考实现见 examples/layer_norm_profiler_reference/。
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10 archivos| name | external-gitcode-ascend-ascendc-operator-performance-eval |
| description | 在 ascend-kernel 的 csrc/ops/<op>/test 下维护仅含 JSONL 的 profiler 性能用例，使用 torch_npu.profiler（固定 warmup=5、active=5）采集，汇总 ASCEND_PROFILER_OUTPUT/op_statistic.csv 的 Total Time(us)，输出含 DType 列的统一 Markdown 对比报告（自定义算子 vs 标杆）。不生成 perf_cases.json 与 *_profiler_results.json。参考实现见 examples/layer_norm_profiler_reference/。 |
| argument-hint | 可选：算子名、对比 API（自定义算子 torch.ops.npu.* / 标杆 F.* 或 npu_*）、用例是否与精度 JSONL 对齐。 |
| original-name | ascendc-operator-performance-eval |
| synced-from | https://gitcode.com/Ascend/agent-skills |
| synced-date | 2026-05-26 |
| synced-commit | 1f7666e7768a0ceb21bb1d40ce4b5179fcb6f1d6 |
| license | UNKNOWN |
AscendC 算子 torch_npu.profiler 性能评估
本技能目录内参考文件
执行本技能时，应优先使用 本目录 下材料：
| 文件 / 目录 | 用途 |
|---|
SKILL.md（本文件） | 流程、目录约定、完整 JSONL 用例规范、报告结构、固定 schedule |
references/REFERENCE_JSON_CASE_FORMAT.md | 与下文「性能用例 JSONL 规范」同文 |
references/REFERENCE_PROFILER_AND_METRICS.md | torch_npu.profiler、op_statistic.csv、*_ascend_pt 路径 |
examples/sample_perf_cases.jsonl | 最小 LayerNorm 风格 JSONL，可复制改名 |
examples/layer_norm_profiler_reference/ | Layer Norm 参考实现（layer_norm_profiler_common.py、benchmark_layer_norm_torch_npu_profiler.py、用例 JSONL、说明）；新算子可复制该目录到 csrc/ops/<op>/test/ 再替换前向与文件名 |
角色
在 ascend-kernel 中，为 csrc/ops/<算子名>/ 建立可复用的 profiler 性能用例 与 自定义算子 vs 标杆 的 Markdown 报告流程。采集必须走 torch_npu.profiler，且 warmup 与 active 固定为 5（见下节）。细节见 references/REFERENCE_PROFILER_AND_METRICS.md。
核心原则（两条强制约束）：
- 对比报告始终必须呈现：无论标杆路径是标杆 API 还是小算子拼接，最终报告都必须含自定义算子 vs 标杆的双路径对比表，禁止使用单路径报告替代，标杆必须在NPU上运行。
- 用例生成必须先读
design.md：在生成任何 JSONL 用例之前，必须读取算子目录下的 csrc/ops/<op>/design.md，从中提取参数约束、典型 shape、支持的 dtype 及关键属性值，用例须覆盖设计文档中描述的所有执行模式。
用例来源：从 testcase-gen 用例文档加载（MANDATORY）
在生成或修改任何 JSONL 用例之前，MUST 首先读取 testcase-gen 产出的用例文档：
Step 0：读取 testcase-gen 用例文档
READ csrc/ops/<op>/test/<op>-test-cases.md
从中提取：
| SUPPORTED_DTYPES | §测试配置 | JSONL 用例的 dtype 覆盖范围 |
| TEST_SHAPES | §测试配置 | 小/中/大规模 shape 的选取基准 |
| GENERAL_SHAPES | §测试配置 | 泛化 shape，可补充用于性能场景 |
| NPU 调用方式 | §算子标杆 | 自定义算子的前向调用 |
| CPU 参考实现 | §算子标杆 | 标杆路径的参考实现 |
testcase-gen 输出 → JSONL 用例转换规则
- 从 TEST_SHAPES + GENERAL_SHAPES 中选取代表性 shape（覆盖小/中/大规模），避免重复
- 每个 shape 遍历 SUPPORTED_DTYPES 中的全部 dtype
- 结合 design.md 中的属性值（如 block_size、eps 等）填充 JSONL 的
inputs 字段
- JSONL 用例总数 ≥ 8
- 算子标杆中的 NPU 调用方式和 CPU 参考实现用于构建自定义算子路径和标杆路径
若 <op>-test-cases.md 不存在：回退为完全从 design.md 自行设计用例（按下方流程），但需在报告中注明"用例为自行设计，非 testcase-gen 产出"。
用例生成：必须先读 design.md（强制）
在生成或修改任何 JSONL 用例之前（无论是否已加载 testcase-gen 用例文档），必须执行以下步骤：
Step 1：读取设计文档
READ csrc/ops/<op>/design.md
| 提取项 | 在 design.md 中的位置 | 用途 |
|---|
| 支持的数据类型 | §1「支持的数据类型」 | 用例的 dtype 覆盖范围 |
| 参数约束与取值范围 | §1「参数说明」约束条件列 | 属性值的合法范围（如 block_size ≤ 128） |
| 典型 shape / 输入规模 | §2「计算逻辑」/ §3「Tiling 策略」 | 小/中/大规模用例的 shape 基准 |
| 关键属性的模式组合 | §2「伪代码」/ §1「参数说明」 | 需要各自覆盖的执行路径（如 do_transpose=True/False、is_input_split=True/False） |
| 性能关键点 | §6「性能优化」/ §3「Tiling 策略」 | 影响性能的分支（如转置 vs 非转置走不同 DMA 路径） |
Step 2：用例设计规则
| 规则 | 说明 |
|---|
| 覆盖所有执行模式 | design.md 描述了多个执行路径（如转置/非转置、input_split 模式）时，每种模式必须有至少一个用例 |
| 覆盖所有支持的 dtype | 每种支持的数据类型至少有一组用例，典型中等规模 shape |
| 小/中/大规模 shape 各一组 | 小规模（内核 launch 开销主导）、中规模（典型生产场景）、大规模（访存带宽主导）各需覆盖 |
| 参数值来自约束范围 | 属性值（如 block_size）必须从 design.md 的约束条件中选取，不得随意设定 |
| 整数/索引张量值须语义合法 | win_lengths、offsets 等张量的具体值需满足算子语义（如 offsets 必须是合法的 window 起始偏移） |
Step 3：验证用例
参考路径决策树（强制）
性能评估始终需要双路径对比（自定义算子 vs 标杆），按以下顺序确定标杆路径：
算子是否有标杆等价 API？
├─ 是（如 torch.nn.functional.*、torch_npu 内置算子）
│ └─ 使用标杆 API 作为标杆路径
└─ 否（无标杆等价接口）
└─ 必须实现「小算子拼接」标杆路径 ← 本技能的强制要求
└─ 用设计文档 §「参考实现」或「伪代码」中的 PyTorch 基础算子组合实现
小算子拼接标杆路径要求
- 从 design.md 读取参考实现：设计文档通常包含 PyTorch 参考实现（伪代码或 Python 函数），以该实现为基础构建标杆路径。
- 使用 PyTorch 基础算子组合：
torch.zeros、切片赋值、.permute()、torch.cat 等。不得使用循环+Python 标量赋值（否则 profiler 采集的是 CPU 算子而非 NPU 算子，无法公平对比）；整个标杆实现必须以张量操作为主，可在 NPU 上执行。
- 在报告中明确标注：报告头部须写明「无标杆等价接口，标杆路径为小算子拼接」，列明所用的基础算子。
- 对比表格必须呈现：不得因「无标杆接口」而退化为单路径报告，必须保留「自定义算子 per-step」「标杆 per-step」「比值」三列。
NEVER：以「无标杆等价接口」为由输出单路径报告或跳过对比表。
固定 Profiler 步数（强制）
| 参数 | 值 | 说明 |
|---|
warmup | 5 | 不允许脚本或 CLI 改为其它值 |
active | 5 | 不允许脚本或 CLI 改为其它值 |
wait | 默认 0 | 可保留 CLI 或常量，按需 |
repeat | 默认 1 | 简单场景固定为 1；若 repeat>1，须在文档中说明 CSV 选取语义 |
每步末尾必须 prof.step()；循环总步数 = repeat * (wait + warmup + active)。
文件落点（统一在算子 test/ 子目录）
所有下列产物放在 ascend-kernel/csrc/ops/<op>/test/：
| 类别 | 命名约定（<op> 如 layer_norm） |
|---|
| 用例 仅 JSONL | <op>_perf_cases.jsonl（一行一个 JSON 对象）；不维护、不生成 <op>_perf_cases.json |
| Markdown 报告 | <op>_torch_npu_profiler_report.md（唯一结构化结果落盘；不生成 <op>_torch_npu_profiler_results.json） |
| Profiler 导出根目录 | test/profiler_trace/（或 --trace-root 覆盖） |
性能用例 JSONL 完整规范
以下为用例文件的 完整 字段与类型说明；仅使用 .jsonl 作为用例载体。
1. 文件形态
| 形态 | 说明 |
|---|
| JSONL | 每行 一个 JSON 对象，行尾换行；空行忽略。扩展名 .jsonl。 |
禁止在本流程中生成或与用例同步维护 .json 数组文件。
2. 单条用例顶层结构
每个用例对象 必须 含键 "inputs"，值为 数组。
Layer Norm 示例（算子不同则替换 build_inputs 约定，结构仍须含 inputs 数组）：
{
"inputs": [
{ "name": "x", "type": "tensor", "required": true, "dtype": "float16", "shape": [8, 128] },
{ "name": "normalized_shape", "type": "attr", "required": true, "dtype": "int", "value": [128] },
{ "name": "use_affine", "type": "attr", "required": false, "dtype": "bool", "value": true },
{ "name": "eps", "type": "attr", "required": false, "dtype": "float", "value": 1e-05 }
]
}
inputs 内各元素的 name 在同一用例内唯一。- 其它算子：张量 /
tensor_list / attr / 整数张量 range 等规则见 references/REFERENCE_JSON_CASE_FORMAT.md。
3. JSONL 完整示例（两行，Layer Norm）
{"inputs":[{"name":"x","type":"tensor","required":true,"dtype":"float16","shape":[2,128]},{"name":"normalized_shape","type":"attr","required":true,"dtype":"int","value":[128]},{"name":"use_affine","type":"attr","required":false,"dtype":"bool","value":true},{"name":"eps","type":"attr","required":false,"dtype":"float","value":1e-05}]}
{"inputs":[{"name":"x","type":"tensor","required":true,"dtype":"float16","shape":[4,256]},{"name":"normalized_shape","type":"attr","required":true,"dtype":"int","value":[256]},{"name":"use_affine","type":"attr","required":false,"dtype":"bool","value":false},{"name":"eps","type":"attr","required":false,"dtype":"float","value":1e-05}]}
更完整的字段说明（tensor_list、int 张量 range 等）见 references/REFERENCE_JSON_CASE_FORMAT.md。
Profiler 与目录语义（摘要）
- 每次
with torch_npu.profiler.profile(...)，在 handler 目录下生成 以 _ascend_pt 为后缀 的导出目录；CSV 路径 …/*_ascend_pt/ASCEND_PROFILER_OUTPUT/op_statistic.csv。
- 每个用例、每种实现（如
custom / baseline）一次独立 with；子路径建议 {trace_root}/{op_trace_tag}/{custom|baseline}/case_XXX/，运行前清空 case_XXX。
详见 references/REFERENCE_PROFILER_AND_METRICS.md。
指标（摘要）
- 对单次
with 对应 CSV：各算子行 Total Time(us) 求和。
- 除以
active×repeat（divisor_mode=active_steps 时）或仅 active（active_only）。本技能固定 active=5；若 repeat=1，则 divisor = 5。
性能对比报告（Markdown）必备结构
报告格式严格参照 examples/sample_report.md，结构如下：
1. 标题
2. 对比表（统一单表，强制双路径）
所有用例在同一张表中展示，表头固定为 Case | Shape | DType | 自定义算子(us) | 标杆(us) | 加速比。
## 性能对比
| Case | Shape | DType | 自定义算子(us) | 标杆(us) | 加速比 |
| ---- | ----- | ----- | ------------- | -------- | -------------- |
| 0 | [128, 4096] | float16 | 9.75 | 10.10 | 1.036 |
| 1 | [128, 5120] | float16 | 10.52 | 9.39 | 0.893 |
| 2 | [128, 6144] | float16 | 10.99 | 14.36 | 1.307 |
| 3 | [64, 6400] | float16 | 9.13 | 9.49 | 1.040 |
| 4 | [2, 1024, 4096] | float16 | 57.01 | 84.92 | 1.490 |
| 5 | [2, 1024, 6144] | float16 | 73.80 | 139.56 | 1.891 |
| 6 | [1, 2048, 6400] | float16 | 75.60 | 143.09 | 1.893 |
| 7 | [64, 4096] | float32 | 8.45 | 7.14 | 0.846 |
3. 全量汇总
## 全量汇总
| 指标 | 值 |
| ---- | -- |
| 用例数 | N |
| 平均 加速比（>1 表示自定义算子更快） | X.XXX |
| 自定义算子更优（比值>1） | M |
| 标杆更优（比值<1） | K |
紧接其下用 ### 按数据类型汇总 三级标题，展示分 dtype 的汇总表：
### 按数据类型汇总
| DType | 用例数 | 平均 加速比 | 自定义算子更优 | 标杆更优 |
| ----- | ------ | ------------------- | ------------- | -------- |
| float16 | 7 | 1.364 | 6 | 1 |
| float32 | 1 | 0.846 | 0 | 1 |
4. 简短分析
使用 ## 简短分析 二级标题，列出 ≥3 条 无序列表形式的简短结论，内容涵盖：整体趋势、不同 dtype / shape 规模差异、访存与计算特征等。
## 简短分析
- 平均 加速比 大于 1，自定义算子整体略有优势。
- 大 shape 下自定义算子优势更明显，向量路径利用更充分。
- float32 小 shape 场景自定义算子略逊于标杆，可能与 kernel launch 开销占比较高有关。
其他约定
- 不写与报告重复的
*_profiler_results.json；中间统计仅存在于脚本内存中并写入 Markdown。
对话内展示结果（MANDATORY）
生成 csrc/ops/<op>/test/<op>_torch_npu_profiler_report.md（或已存在且本次运行已更新）后，助手在当前对话的回复中 MUST 同时完成下列事项，不得只输出「报告已生成」和路径而不展示数据：
- 粘贴主要性能内容（用户无需打开文件即可阅读结论，展示内容与报告结构一致）：
- 统一对比表：表头
Case | Shape | DType | 自定义算子(us) | 标杆(us) | 加速比，所有 dtype 在同一张表中展示。case 多时可截断并注明「其余见报告」。
- 全量汇总：键值对形式的汇总指标（用例数、平均比值、自定义算子/标杆更优条数）及按数据类型汇总表。
- 简短分析：≥3 条 无序列表结论，涵盖整体趋势、不同 dtype / shape 规模差异、访存与计算特征等。
NEVER：仅回复报告路径；NEVER 用「请自行打开 Markdown」替代在对话中展示核心数字与结论。
易错点
warmup / active 被改为非 5，与技能约定不一致。- 未使用
torch_npu.profiler 或 prof.step() 与 schedule 不一致。
repeat>1 可能多份 *_ascend_pt 导出；按 mtime 取 CSV 时需说明语义。- CSV 表头 BOM / 列名变化时须兼容 Total Time(us)。
- 自定义算子未注册时只做标杆路径；对比前须加载自定义库。
- 未读
<op>-test-cases.md 就直接自行设计用例：testcase-gen 已生成统一用例文档，应优先从中提取 shape 和 dtype，避免重复设计。
- 未读 design.md 就直接生成用例：导致 shape 不符合约束、缺少关键执行模式的覆盖（如漏掉 transpose=True 路径）。
- 以「无标杆等价接口」为由输出单路径报告：必须实现小算子拼接标杆路径，始终输出双路径对比表。
- 小算子拼接用 Python 循环逐标量赋值：profiler 采集的是 CPU 逻辑而非 NPU 算子，导致标杆路径耗时失真；标杆实现应以张量操作为主。
- 助手仅输出报告路径、未在当前对话中展示主要表格与汇总结论（违反「对话内展示结果」）。
参考实现（examples/layer_norm_profiler_reference/）
与 ascend-kernel/csrc/ops/layer_norm/test/ 中 profiler 相关文件保持同构，包含：
layer_norm_profiler_common.py、benchmark_layer_norm_torch_npu_profiler.pylayer_norm_perf_cases.jsonl（仅 JSONL，无 .json）LAYER_NORM_PROFILER_PERF_GUIDE.md、README.md
新算子从该目录 整体拷贝 到 csrc/ops/<op>/test/，再替换算子名、前向调用、build_inputs 与 trace 子目录名。若仓内 layer_norm/test/ 有更新，应同步回 examples/layer_norm_profiler_reference/。
检查清单（助手自检）
