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Ascend C 算子 Tiling 设计指南。提供算子分类体系和 Tiling 核心要素（多核切分、UB切分、Buffer规划、分支覆盖）的详细设计方法。触发：算子设计阶段、设计 Tiling 策略（多核切分/UB切分）、规划 Buffer 分配、查阅某类算子的 Tiling 方法论时。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SOC 職業分類に基づく
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills --skill external-cannbot-ops-ascendc-tiling-designコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
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.
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-ascendc-tiling-design |
| description | Ascend C 算子 Tiling 设计指南。提供算子分类体系和 Tiling 核心要素（多核切分、UB切分、Buffer规划、分支覆盖）的详细设计方法。触发：算子设计阶段、设计 Tiling 策略（多核切分/UB切分）、规划 Buffer 分配、查阅某类算子的 Tiling 方法论时。 |
| original-name | ascendc-tiling-design |
| synced-from | https://gitcode.com/cann/cannbot-skills |
| synced-date | 2026-05-26 |
| synced-commit | ac5bbd2b4cf427d011874e11f8d1e8b1bef66eda |
| license | UNKNOWN |
| 类别 | 特征 | 典型算子 | 设计指南 |
|---|---|---|---|
| Reduction 归约类 | 沿轴归约（含索引跟踪变体） | ReduceSum, Softmax, LayerNorm, ArgMax | ✅ 场景路由（⚠️ 必须先读） / 算法 |
| Elementwise 逐元素类 | 输入输出Shape相同，逐元素独立计算 | Sin, Cos, Abs, Exp | ✅ 场景路由（⚠️ 必须先读） |
| Broadcast 广播类 | 输入Shape不同，需广播对齐 | Add, Mul, Sub | ✅ 场景路由（⚠️ 必须先读） |
| Conversion 数据转换类 | 改变布局/形状，合并/拆分张量 | Transpose, Concat, Split | ⚠️ 场景路由（当前仅 Transpose 部分支持） |
| Random 随机类 | 生成随机数，需种子管理 | RandomUniform, Dropout | 📋 规划中 |
| MatMul 矩阵乘类 | 矩阵乘法，高计算密度，用Cube单元 | MatMul, BatchMatMul | ✅ 场景路由（mxfp8 + eltwise 融合；其它 matmul 形态规划中） |
| Convolution 卷积类 | 空间卷积，滑动窗口计算 | Conv2D, DepthwiseConv | 📋 规划中 |
| NN 神经网络类 | 神经网络专用，多种操作组合 | FlashAttention, GroupNorm | 📋 规划中 |
以下设计要素是所有算子类别都必须考虑和完成的：
核心问题：任务如何分配给多个 AI Core？
设计要点：
输出：
核心问题：单次能处理多少数据？
设计要点：
输出：
核心问题：需要哪些 buffer？各多大？
设计要点：
输出：
核心问题：需要处理哪些不同场景？
常见分支维度：
输出：