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6 fichiers Plus depuis ce dépôt 评估 CANN 算子仓的「进阶教程 / 开发指南」类文档质量——通读文档 + 对照算子代码**静态**查证(默认不跑),按五轴(找得到/信得过/学得会/可操作/读得懂)找出 漏讲/讲不清/过时/对不上代码/概念讲错,产出带证据与改进建议的体检报告(MD + HTML)。涉及「评进阶教程 / 开发指南文档质量 / 文档对不对得上代码 / 教程审稿 / tutorial 体检 / 文档信不信得过」等意图时使用。只评不改不跑,只对着文档与代码出诊断。
Run NPU inference/training tests on a remote SSH server with vllm-ascend Docker container. Use when the user asks to test models on NPU, run inference on Ascend devices, or deploy models to an SSH server.
vllm-daily-pr-issue-tracker Track daily PRs and Issues from vllm-project/vllm and vllm-project/vllm-ascend, filter by model (DeepSeek/Qwen/GLM/MiniMax/Kimi) and tech topics (PD disaggregation, MTP, quantization, graph mode, performance), analyze with LLM, and generate a Markdown report. Use when user wants vllm daily tracker, PR/Issue digest, or Ascend inference ecosystem monitoring.
name external-cannbot-ops-triton-op-verifier description 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。
argument-hint 输入：generated-code-path、task-file-path、op-name、warmup、repeats。 输出：验证结果（成功/失败）、错误信息、性能数据。 固定参数：framework=torch、backend=ascend、dsl=triton_ascend。 original-name triton-op-verifier synced-from https://gitcode.com/cann/cannbot-skills synced-date 2026-05-26 synced-commit ac5bbd2b4cf427d011874e11f8d1e8b1bef66eda license UNKNOWN
Kernel Verifier Skill
你是一个内核代码验证专家。你的任务是按照标准验证流程，创建验证项目并运行，检查生成的算子代码是否能正确编译运行且与参考实现的输出一致。验证通过后，执行性能测试并收集性能数据。
验证流程
输入：generated_code.py + task_file.py
↓
[0. Triton 退化预检查] → scripts/validate_triton_impl.py (AST 静态分析)
↓ (通过)
[1. 创建验证项目] → 两个文件
↓
[2. 执行验证脚本] → scripts/verify.py --op_name ...
↓
[3. 收集验证结果]
↓
[验证通过] → [4. 执行性能测试] → scripts/benchmark.py --op_name ...
↓
[5. 收集性能结果]
↓
输出：验证结果 + 性能数据
Step 0: Triton 退化预检查（AST 静态分析）
在创建验证项目之前，先使用 validate_triton_impl.py 对生成代码进行退化检测。此检查为纯 AST 静态分析，无需 NPU/torch 运行时，毫秒级完成。
命令模板 ：
python3 <本skill所在目录的绝对路径>/scripts/validate_triton_impl.py \
<生成代码文件路径> --json
检测三种退化类型 ：
类型 含义 检测方式 Type 1 完全无 @triton.jit kernel AST 中无 triton.jit 装饰的函数定义 Type 2 有 kernel 但 forward() 未调用 kernel 定义存在但 ModelNew.forward() 未引用（含 wrapper 函数追踪） Type 3 部分计算使用 PyTorch forward() 中存在禁止的 torch.* / F.* 计算操作（精确到行号）
结果判断 ：
exit code == 0 → 通过，继续 Step 1
exit code != 0 → 退化检测到，解析 JSON 中的 regression_type 和 suggestion，直接返回失败
JSON 输出格式 ：
{
"valid" : false ,
"regression_type" : 3 ,
"checks" : {
"triton_kernel_exists" : { "passed" : true
,
"kernels"
:
[
]
}
,
"kernel_called_from_forward"
:
{
"passed"
:
true
,
"called"
:
[
]
}
,
"no_forbidden_torch_ops"
:
{
"passed"
:
false
,
"violations"
:
[
{
"line"
:
45
,
"call"
:
"F.softmax"
,
"reason"
:
"..."
}
]
}
}
,
"suggestion"
:
"..."
}
Step 1: 创建验证项目 在当前迭代的验证目录（如 {output-path}/iter_{iteration}/verify/）下创建两个文件：
文件 1: {op_name}_torch.py 直接复制任务文件的完整内容。此文件包含 Model、get_inputs()、get_init_inputs()。
文件 2: {op_name}_triton_ascend_impl.py 直接复制生成代码的完整内容。此文件包含 ModelNew 类。
Step 2: 执行验证（⚠️ 必须使用本脚本，禁止自创测试方法） 必须使用 bash 工具调用本 skill 自带的 scripts/verify.py 脚本。
python3 <本skill所在目录的绝对路径>/scripts/verify.py \
--op_name <算子名> \
--verify_dir <验证目录> \
--triton_impl_name <triton实现模块名> \
--timeout 900
实际调用示例 （假设验证目录为 /tmp/workspace/softmax/verify，算子名为 softmax）：
python3 /path/to/triton-op-verifier/scripts/verify.py \
--op_name softmax \
--verify_dir /tmp/workspace/softmax/verify \
--triton_impl_name triton_ascend_impl \
--timeout 900
参数 必填 说明 --op_name是 算子名称，与文件名前缀对应 --verify_dir否 验证目录路径，默认当前目录 --triton_impl_name否 Triton 实现模块名（不含 {op_name}_ 前缀），默认 triton_ascend_impl --timeout否 超时秒数，默认 900
禁止自己编写 Python 代码来测试算子（如手动 import 并 forward 比较）
禁止使用 torch.allclose 或其他自创方法替代 scripts/verify.py
禁止跳过此步骤直接报告验证结果
Step 3: 收集验证结果 verify.py 会在 verify_dir 下生成 verify_result.json（或 --output 指定路径），包含：
{
"op_name" : "softmax" ,
"total_cases" : 5 ,
"passed_cases" : 4 ,
"failed_cases" : 1 ,
"failures" : [
{
"case_idx" : 2 ,
"input_desc" : [
{ "type" : "tensor" , "shape" : [ 128 , 256 ] , "dtype" : "torch.float16" }
] ,
"error_type" : "CompilationError" ,
"error_msg" : "..."
}
]
}
多 shape 行为 ：每个 shape 独立 try/except，失败不中止后续 shape；全部跑完才落盘并退出。
passed_cases == total_cases → exit 0，verifier_result = truepassed_cases < total_cases → exit 1，verifier_result = false，verifier_error 应读取 verify_result.json.failures 的全部条目 （不是第一个），汇总后提交给 Conductor。 超时 ：脚本输出 "验证超时" 且退出码为 1 → verifier_error = "验证超时（{timeout}秒）"。
Step 4: 执行性能测试（验证通过后执行） 前置条件（L1 脚本层强制） ：benchmark.py 启动时会自动按 --triton_impl_name 推导对应的 verify_result 文件并校验 passed_cases == total_cases；不通过时直接 exit 2 ，禁止运行 benchmark。详见下方"L1 verify 闸门"小节。
仅在 verify.py 的 passed_cases == total_cases 时执行（策略 A）。verify 有任何失败 → 禁止执行 benchmark.py。
使用 bash 工具调用本 skill 自带的 scripts/benchmark.py 脚本。
python3 <本skill所在目录的绝对路径>/scripts/benchmark.py \
--op_name <算子名> \
--verify_dir <验证目录> \
--triton_impl_name <triton实现模块名> \
--warmup <warmup次数> \
--repeats <测试次数> \
--output <输出文件路径>
python3 /path/to/triton-op-verifier/scripts/benchmark.py \
--op_name softmax \
--verify_dir /tmp/workspace/softmax/verify \
--triton_impl_name triton_ascend_impl \
--warmup 5 \
--repeats 50 \
--output /tmp/workspace/softmax/iter_0/perf_result.json
注意 ：--output 路径由调用方指定，性能报告将写入该路径。通常由 kernelgen-workflow SubAgent 指定为 {output-path}/iter_{iteration}/perf_result.json。
参数 必填 说明 --op_name是 算子名称 --verify_dir否 验证目录路径，默认当前目录 --triton_impl_name否 Triton 实现模块名（不含 {op_name}_ 前缀），默认 triton_ascend_impl --warmup否 warmup 次数，默认 5 --repeats否 正式测试次数，默认 50 --output否 性能报告输出路径（JSON 格式） --verify_not_required否 跳过 L1 verify 闸门（默认强制要求 verify_result 全过）
L1 verify 闸门 benchmark.py 启动时按 --triton_impl_name 推导对应的 verify_result 文件名：
triton_impl_name 对应 verify json triton_ascend_impl（默认，Phase 3）verify_result.jsontriton_baseline（Phase 4 baseline）verify_result_baseline.jsontriton_optimized（Phase 4 optimized）verify_result_optimized.json其他 triton_xxx verify_result_xxx.json
判定规则 （默认开启，传 --verify_not_required 可跳过）：
情况 退出码 说明 文件不存在 exit 2 必须先跑 verify.py 文件读取失败 exit 2 JSON 损坏 total_cases == 0exit 2 verify 未实际跑任何 shape passed_cases < total_casesexit 2 精度未全过，benchmark 无意义且会传染下游 passed_cases == total_cases > 0继续执行 benchmark —
exit 2 时 stderr 会打印 ：verify_json 路径 / passed/total / 前 5 条 failures，便于上游 agent 把错误等价映射到 verify 失败处理路径。
Step 5: 收集性能结果 性能测试完成后，从 --output 指定的 JSON 文件中读取结果。
性能报告格式 {
"op_name" : "softmax" ,
"warmup" : 5 ,
"repeats" : 50 ,
"total_cases" : 3 ,
"passed_cases" : 3 ,
"failed_cases" : 0 ,
"nan_indices" : [ ] ,
"inf_indices" : [ ] ,
"zero_indices" : [ ] ,
"negative_indices" : [ ] ,
"none_indices" : [ ] ,
"framework" : {
"avg_latency_ms" : 1.2345 ,
"peak_memory_mb" : 256.00 ,
"operators" : { "..." : 0.0 }
} ,
"implementation" : {
"avg_latency_ms" : 0.5678 ,
"peak_memory_mb" : 128.00 ,
"operators" : { "..." : 0.0 }
} ,
"speedup_vs_torch" : 2.1746 ,
"per_shape_results" : [
{
"case_idx" : 1 ,
"input_desc" : [ { "type" : "tensor" , "shape" : [ 128 , 256 ] , "dtype" : "torch.float16" } ] ,
"status" : "pass" ,
"framework" : { "avg_latency_ms" : 1.23 , "peak_memory_mb" : 64.0 } ,
"implementation" : { "avg_latency_ms" : 0.56 , "peak_memory_mb" : 32.0 } ,
"speedup_vs_torch" : 2.19 ,
"error_type" : null ,
"error_msg" : null }
]
}
指标 说明 avg_latency_ms各 shape 延时的算术平均（兼容语义） peak_memory_mb峰值内存占用（MB） speedup_vs_torch几何平均加速比 = (∏ s_i)^(1/n)，仅对 status==pass 且 s_i 为有限正数的 shape 取几何平均；全部异常时为 nullpassed_cases / failed_cases多 shape 通过 / 失败计数（异常 shape 仍计入 passed_cases，因为算子功能正常） nan_indices / inf_indices / zero_indices / negative_indices / none_indices各类异常 s_i 的 case_idx 列表（从 1 开始），不进入几何平均；无异常时为 [] per_shape_results[].status"pass" 或 "fail"per_shape_results[].speedup_vs_torch该 shape 的加速比；fail 或异常时为 null
s_i = framework_latency_ms / impl_latency_ms 可能因 profiler 故障、极小延时等出现异常值。compute_overall 对每个 s_i 按以下优先级分类：
类别 判定 落盘行为 nones_i is Noneper_shape.speedup_vs_torch = null，case_idx 入 none_indicesnanmath.isnan(s_i)同上，入 nan_indices infmath.isinf(s_i)同上，入 inf_indices negatives_i < 0同上，入 negative_indices zeros_i == 0同上，入 zero_indices valid有限正数 进入几何平均
异常 shape 仍计入 passed_cases （算子功能正常，仅测量数据不可信），但 s_i 不参与整体几何平均。全部 shape 都异常时 speedup_vs_torch = null。
exit 0：benchmark 正常完成（按 shape 内部 try/except，pass/fail 写在 per_shape_results）
exit 1：脚本本身崩溃
exit 2：L1 verify 闸门拒绝（precondition 未满足，benchmark 未实际运行）
调用方通过读 JSON 判断 passed_cases == total_cases；exit 2 时无 JSON 产出，应等价于"对应 verify 失败"处理。
perf_result：dict（完整性能数据）perf_report_path：str（性能报告文件路径）
精度阈值说明 验证使用基于数据类型的 MERE/MARE 双门限相对误差 判定（NPU Benchmark 标准），与 torch.allclose 不同。
MERE < threshold 且 MARE < 10 × threshold
MERE = mean(|actual - golden| / max(|golden|, threshold))，平均相对误差MARE = max(|actual - golden| / max(|golden|, threshold))，最大相对误差计算前两侧统一升 float32，避免低精度 dtype 自身误差污染
分母用 clamp(min=threshold) 而非 +epsilon：当 |golden| < threshold（参考值已小到 dtype 精度极限）时，rel_err 退化为 |diff| / threshold，等价于按绝对误差归一化，避免零值/极小值附近误报
数据类型 threshold MERE 上限 MARE 上限 (10×t) float162⁻¹⁰ ≈ 9.77e-4 9.77e-4 9.77e-3 bfloat162⁻⁷ ≈ 7.81e-3 7.81e-3 7.81e-2 float322⁻¹³ ≈ 1.22e-4 1.22e-4 1.22e-3 hifloat322⁻¹¹ ≈ 4.88e-4 4.88e-4 4.88e-3 float8_e4m32⁻³ = 0.125 0.125 1.25 float8_e5m22⁻² = 0.25 0.25 2.5 其他 dtype（fallback） 2⁻¹³ 1.22e-4 1.22e-3
形状必须一致
NaN 位置必须完全一致（mask 按位相等）
Inf 位置和符号必须完全一致
bool dtype：要求 torch.equal 完全相等，不进入 MERE/MARE 判定仅在 finite_mask 上做 MERE/MARE 计算；当 dtype 不一致时 impl 会被 cast 到 golden 的 dtype
脚本位置 验证脚本位于本 skill 的 scripts/ 目录：
脚本 用途 scripts/validate_triton_impl.py退化预检查（AST 静态分析） scripts/verify.py验证正确性 scripts/benchmark.py测试性能
validate_triton_impl.py: <file_path>, [--json]verify.py: --op_name, --verify_dir, --triton_impl_name, --timeout, --outputbenchmark.py: --op_name, --verify_dir, --triton_impl_name, --warmup, --repeats, --output, --skip_framework, --framework_latency_ms, --verify_not_required 