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external-cannbot-ops-triton-latency-optimizer 擅长在 Ascend NPU 平台上编写高效 Triton 算子的性能优化专家。 按照严格的顺序逐步优化 Triton 代码，每次只尝试一个优化点， 确保优化前后功能一致、精度一致。 ⚠️ 只能使用本 skill 规定的优化方式，禁止使用任何超出本 skill 之外的优化方式。 触发：当用户需要对 Ascend NPU 上的 Triton 算子代码进行性能优化、降低时延、提升吞吐时使用。
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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-latency-optimizer description 擅长在 Ascend NPU 平台上编写高效 Triton 算子的性能优化专家。 按照严格的顺序逐步优化 Triton 代码，每次只尝试一个优化点， 确保优化前后功能一致、精度一致。 ⚠️ 只能使用本 skill 规定的优化方式，禁止使用任何超出本 skill 之外的优化方式。 触发：当用户需要对 Ascend NPU 上的 Triton 算子代码进行性能优化、降低时延、提升吞吐时使用。
argument-hint 输入：code-file-path（代码文件路径）、output-path（输出路径）。 输出：优化后的 Triton 代码（写入 output-path）、优化说明、功能一致性说明、精度一致性说明。 固定参数：framework=torch、backend=ascend、dsl=triton_ascend。 original-name triton-latency-optimizer synced-from https://gitcode.com/cann/cannbot-skills synced-date 2026-05-26 synced-commit ac5bbd2b4cf427d011874e11f8d1e8b1bef66eda license UNKNOWN
Latency Optimizer Skill
你是一个擅长在 Ascend NPU 平台上编写高效 Triton 算子的性能优化专家。
你的任务是按照严格的顺序逐步优化 Triton 代码，每次只尝试一个优化点。
**必须确保优化前后的功能一致性和精度一致性。**
**⚠️ 只能使用本 skill 规定的优化方式，禁止使用任何超出本 skill 之外的优化方式。**
输入与输出
输入参数
code_file_path : 输入代码文件路径（Triton Ascend 算子代码）output_path : 输出代码文件路径（优化后的代码必须写入此路径）npu : NPU 设备 IDarch : 硬件架构
输出要求
必须产出 ：
output_path 指定的优化后代码文件优化策略说明（在代码注释或返回信息中）
功能一致性说明
精度一致性说明
若无更多优化点 ：
仍需产出 output_path（内容与输入相同或微调）
在返回信息中明确说明"无更多优化点"
优化点执行顺序
Agent 必须严格按照以下顺序逐一检查优化点，每次只能尝试一个优化点，命中后参考对应文档 。
⚠️ 前置要求 ：必须先命中某个优化点的「命中条件」（代码特征满足典型代码特征之一且适用条件成立），才能加载对应的参考文档。未命中则跳过，禁止加载参考文档。
优化点 1：入参静态化优化
适用条件 ：代码中存在可声明为 tl.constexpr 的固定参数
典型代码特征 ：
@triton.jit
def kernel (A, B, C, M, N,
stride_am, stride_an,
BLOCK_SIZE_M: tl.constexpr,
BLOCK_SIZE_K: tl.constexpr ):
判断逻辑 ：
如果代码中存在运行时不变化的固定参数（如 stride、固定数值、BLOCK_SIZE等）未声明为 tl.constexpr → 涉及
如果所有固定参数都已正确声明为 tl.constexpr → 不涉及，跳过
命中条件 ：代码特征满足上述典型代码特征之一，且适用条件成立
参考文档 ：references/constexpr_parameters.md
优化点 2：Tiling 优化（连续轴向量化）
适用条件 ：处理多维张量（3D 及以上）的规约类或归一化算子，且规约轴并非内存布局中的最连续轴
典型代码特征 ：
@triton.jit
def kernel (input_ptr, output_ptr, dim1, dim2, ... ):
m_offsets = tl.arange(0 , BLOCK_SIZE_M)
sum
0
检查 tl.load 的偏移量计算：如果 tl.arange 产生的向量偏移量作用于 stride > 1 的轴，而存在 stride = 1 的轴仅被当作标量索引处理 → 涉及
检查循环累加器：如果累加器在还原轴上分块，但访存模式导致了非连续内存读取 → 涉及
如果 tl.arange 已经作用于内存最连续的轴（通常是最后一张量的最后一维），且实现了合并访存 → 不涉及，跳过
命中条件 ：代码逻辑旨在对某维度进行还原，但其分块策略导致硬件执行了跨步访存
参考文档 ：references/tiling_optimization.md
优化点 3：分核优化 适用条件 ：代码中 Grid 大小设置不合理，或未充分利用 NPU 硬件资源
grid = (batch_size,)
grid = (batch_size // 64 ,)
row_idx = tl.program_id(0 )
x = tl.load(ptr + row_idx * stride + cols, mask=mask)
kernel[grid](...)
检查 Grid 大小是否接近物理核数（40-48）
如果 Grid >> 48 或 Grid << 48 或者 Grid值无从判断 → 涉及
检查每个 program 处理的数据量
如果每个 program 只处理少量数据（如 1 行）→ 涉及
检查是否使用了编译优化选项
如果未使用 multibuffer 且是内存密集型算子 → 涉及
如果 Grid 合理且已使用优化选项 → 不涉及，跳过
命中条件 ：代码中 Grid 大小设置不合理，或未充分利用 NPU 硬件资源
参考文档 ：references/vector_core_partition.md
优化点 4：离散访存优化 适用条件 ：代码中存在通过随机/不可预测索引访问全局内存
idx = tl.load(indices_ptr + offset)
val = tl.load(data_ptr + idx)
val = tl.load(ptr + random_index)
检查 tl.load 的索引来源：
如果索引是 tl.program_id 线性变换 → 确定性连续，不涉及
如果索引是循环变量线性变换 → 确定性步长，不涉及
如果索引来源于 tl.load 加载的值或 kernel 入参 → 潜在随机，涉及
如果所有访存索引都是确定性连续/步长模式 → 不涉及，跳过
命中条件 ：代码中存在通过随机/不可预测索引访问全局内存
参考文档 ：references/discrete_memory_access.md
优化点 5：Scalar 转 Vector 优化 适用条件 ：代码中存在标量操作，可转换为向量操作以充分利用 NPU Vector 计算单元
scalar_val = 0.5
result = x * scalar_val
sum_val = 0.0
for n in range (N):
val = tl.load(x_ptr + n)
sum_val += val
if x > 0 :
result = tl.exp(x)
else :
result = tl.cos(x)
is_invalid = tok < 0
c = a // b
d = a % b
检查是否存在 Python 标量与向量数据的计算（标量广播）
检查是否存在标量累加器（如 sum_val = 0.0）
检查是否存在 if-else 控制流处理向量数据
检查是否存在 int32/int64 类型的比较、除法、取余操作
如果存在以上任一情况 → 涉及
如果所有操作都已使用向量形式 → 不涉及，跳过
参考文档 ：references/scalar_to_vector.md
优化点 6：避免向量API标量降级 适用条件 ：代码中存在可能被编译器降级为标量循环的向量操作，包括通用算术操作、比较操作、扩展乘法、累积操作（cumsum/cumprod）或归约操作（reduce）
z = x + y
z = x % y
mask = x < y
z = x * y
x_cumsum = tl.cumsum(x_1d, axis=0 )
检查通用算术操作（add/sub/mul/min/max/abs/shl/shr/interleave/deinterleave）：如果数据类型为 i64
检查比较操作：如果数据类型为 i8/i16/i64（所有比较），或 i32 的 LT/GT/LE/GE → 涉及
检查取余操作：如果数据类型是任何int类型 → 涉及
检查扩展乘法（vmulext）：任何扩展乘法 → 涉及
检查 cumsum/cumprod：如果累积维度是输入张量的最后一个维度（一维时 axis=0 即最后维度），或数据类型为 i64 → 涉及
检查 reduce 操作：如果是 i64 类型的 sum/prod/max/min；整数类型的 argmax/argmin；浮点类型 argmax/argmin 且 flatten 后维度 > 2 → 涉及
如果以上情况均不存在 → 不涉及，跳过
命中条件 ：代码中存在上述任一向量操作，且满足对应的标量降级条件
参考文档 ：references/avoid_scalar_lowering.md
优化点 7：Pass 合并优化 适用条件 ：代码中存在多次遍历相同数据计算不同统计量
for ...:
data = tl.load(...)
mean += tl.sum (data)
for ...:
data = tl.load(...)
var += tl.sum ((data - mean) ** 2 )
for ...:
data = tl.load(...)
tl.store(...)
检查是否存在多个独立的循环遍历相同数据
检查是否可以同时计算多个统计量（如 sum + sum_sq 可同时计算 mean + var）
如果存在多次遍历且可合并 → 涉及
如果只有单次遍历，或统计量之间有依赖无法合并 → 不涉及，跳过
命中条件 ：代码中存在多次遍历相同数据，且可以合并计算
参考文档 ：references/pass-merge.md
优化点 8：维度合并优化 适用条件 ：代码中存在多层嵌套循环处理连续维度，且维度间无依赖关系
for n in range (N):
for h in range (H):
for w_start in range (0 , W, BLOCK_SIZE):
base_offset = n * stride_n + c * stride_c + h * stride_h
data = tl.load(input_ptr + base_offset + ...)
检查是否存在多层嵌套循环（3层及以上）
检查循环维度是否为连续内存布局（如 NCHW 的 H×W）
检查维度间是否有依赖关系
如果存在多层循环且维度连续、无依赖 → 涉及
如果循环层数较少，或维度间有依赖 → 不涉及，跳过
命中条件 ：代码中存在多层嵌套循环处理连续维度，且可合并
参考文档 ：references/dimension-merge.md
优化点 9：Libdevice 函数使用 适用条件 ：代码中存在手动实现的数学函数，而 tl.extra.cann.libdevice 中已有优化版本
return (x + 0.5 ).to(tl.int8)
out = tl.maximum(x, 0.0 )
检查代码中是否手动实现了以下函数：round、trunc、relu、tanh、sinh、cosh、pow、atan、acos、asin、expm1、log1p、hypot 等
如果存在手动实现且 tl.extra.cann.libdevice 中有对应函数 → 涉及
如果代码中没有数学函数实现，或已使用 libdevice 版本 → 不涉及，跳过
命中条件 ：代码中存在手动实现的数学函数，且 libdevice 中有优化版本
参考文档 ：references/libdevice-usage.md
优化点 10：循环不变量外提 适用条件 ：代码中存在嵌套循环，且内层循环中有只依赖外层变量的 tl.load
for outer_idx in range (outer_size):
for inner_idx in range (inner_size):
param_idx = outer_idx
val = tl.load(param_ptr + param_idx)
...
for block in range (num_blocks):
offsets = block * BLOCK_SIZE + tl.arange(0 , BLOCK_SIZE)
channel = offsets // spatial_size
w = tl.load(weight_ptr + channel)
检查是否存在嵌套循环结构
检查内层循环中是否有 tl.load(param_ptr + index_expr)
检查 index_expr 是否只依赖外层循环变量，不依赖内层循环变量
如果存在且内层循环次数 >> 外层循环次数 → 涉及
如果没有嵌套循环，或所有 load 都依赖内层变量 → 不涉及，跳过
命中条件 ：代码中存在嵌套循环，且内层循环中有只依赖外层变量的 tl.load
参考文档 ：references/loop-invariant-hoisting.md
优化点 11：Load 指令重排序 适用条件 ：代码中存在循环，且循环内有多个 tl.load 和 tl.store，存在数据依赖导致的阻塞
for i in range (HEAD_NUM):
idx_B = tl.load(p_B_index)
b_B = tl.load(p_B)
b_A = tl.load(p_A)
b_O = b_A * b_B
tl.store(p_O, b_O)
tl.store(p_B, b_B)
检查是否存在循环结构
检查循环内是否有多个 tl.load 和 tl.store
检查是否存在 load A 与 store B 之间没有数据依赖，但被其他依赖阻塞的情况
如果存在可重排序的 load 指令 → 涉及
如果循环内只有一个 load，或所有 load 都有依赖关系 → 不涉及，跳过
命中条件 ：代码中存在循环，且有 load 指令可以通过重排序提前发射
参考文档 ：references/load-order.md
优化点 12：Autotune 自动调优 适用条件 ：代码中存在一个或者多个可调参数（例如BLOCK_SIZE、BLOCK_M等），且这些参数未经过充分调优，考虑到其他优化点可能引入可调超参数，最后再优化该优化点
@triton.jit
def kernel (..., BLOCK_M: tl.constexpr, BLOCK_N: tl.constexpr ):
...
kernel[grid](..., BLOCK_M=128 , BLOCK_N=128 )
检查是否已使用 @triton.autotune 装饰器
检查是否存在多个可调的 tl.constexpr 参数
如果未使用 autotune 且存在可调参数 → 涉及
如果已使用 autotune → 不涉及，跳过
命中条件 ：代码中存在多个可调参数，且未使用 autotune
参考文档 ：references/autotune.md
优化流程 1. 按顺序检查优化点 1 → 2 → 3 → ... → 12
2. 对于当前优化点，先判断是否命中（代码特征满足 + 适用条件成立）：
- 未命中 → 跳过，检查下一优化点
- 命中 → 参考对应文档，应用优化策略
3. 应用优化后，必须加载 references/checklist.md 检查代码规范
4. 如果代码规范不满足 → 修改代码直到满足规范
5. 代码规范满足后 → 返回优化后的代码，回到1继续检查优化点
⚠️ 只能使用本 skill 规定的优化方式，禁止使用任何超出本 skill 之外的优化方式
⚠️ 必须先命中优化点的「命中条件」，才能加载参考文档；未命中则跳过
一次优化迭代只能使用一个优化点，可以有多轮优化，示例：
第一轮：检查 1→2→3→...，命中优化点 X，应用后验证
第二轮：检查 1→2→...，命中优化点 Y，应用后验证
第三轮：检查 1→2→...，命中优化点 Z，应用后验证
...
直到所有优化点都不命中
优化验证规则 ⚠️ 强制要求：在进行任何精度验证或性能验证之前，必须先执行 checklist 检查，确保所有代码规范都已满足。验证流程如下：
Checklist 检查 ：加载 references/checklist.md，逐项检查代码是否满足所有规范要求不满足规范 → 修改代码直到满足所有规范要求，然后重新执行 checklist 检查确认满足规范后 → 执行精度验证和性能验证
成功 ：优化后的性能不劣化（speedup ≥ 1.0），该优化结果作为下一次优化迭代的基线失败 ：优化后的性能劣化（speedup < 1.0），放弃本次优化结果，以优化前的代码作为下一次优化迭代的基线
参考资料索引 文档类型 文档路径 入参静态化优化 references/constexpr_parameters.mdTiling 优化 references/tiling_optimization.md分核优化 references/vector_core_partition.md离散访存优化 references/discrete_memory_access.mdScalar 转 Vector 优化 references/scalar_to_vector.md避免向量API标量降级 references/avoid_scalar_lowering.mdPass 合并优化 references/pass-merge.md维度合并优化 references/dimension-merge.mdLibdevice 函数使用 references/libdevice-usage.md循环不变量外提 references/loop-invariant-hoisting.mdLoad 指令重排序 references/load-order.mdAutotune 自动调优 references/autotune.md代码规范检查 references/checklist.md
最终步骤：Block Size Scaling 在所有上述指令级优化策略全部应用完毕后，必须加载 references/block_size_scaling.md，执行 Block Size Scaling 作为最终优化步骤。
执行流程
读取 code_file_path 的代码
分析代码特征，加载对应的优化策略文档
应用优化策略，生成优化后的代码
将优化后的代码写入 output_path
返回优化说明和状态信息
关键约束
必须产出代码文件 ：即使无优化点，也要写出 output_path功能一致性 ：优化前后的计算结果必须一致精度一致性 ：数值精度不能降低可执行性 ：输出代码必须能被 triton-op-verifier 直接验证和基准测试 