메뉴
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。
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills --skill external-cannbot-ops-triton-latency-optimizer명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
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.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| 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 |
必须产出：
output_path 指定的优化后代码文件若无更多优化点：
output_path（内容与输入相同或微调）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。
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, # 运行时不变化的固定值，但未声明为 constexpr
BLOCK_SIZE_M: tl.constexpr,
BLOCK_SIZE_K: tl.constexpr):
判断逻辑：
tl.constexpr → 涉及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
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, ...):
# 特征 1：向量化偏移 tl.arange 作用在非连续轴（如 dim1/M 轴）
m_offsets = tl.arange(0, BLOCK_SIZE_M)
input_offset = m_offsets * stride_m + n_idx * stride_n
acc = tl.zeros((BLOCK_SIZE_M,), dtype=tl.float32)
...
total_sum = tl.(acc, axis=)
判断逻辑：
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
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
典型代码特征：
# 特征 1：Grid 远大于物理核数
grid = (batch_size,) # 如果 batch_size=128，远超 48 核
# 特征 2：Grid 远小于物理核数
grid = (batch_size // 64,) # 如果 batch_size=128，只有 2 核
# 特征 3：每个 program 只处理 1 行数据
row_idx = tl.program_id(0)
x = tl.load(ptr + row_idx * stride + cols, mask=mask)
# 特征 4：未使用编译优化选项（multibuffer、unit_flag）
kernel[grid](...) # 未传入 multibuffer、unit_flag
判断逻辑：
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
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
典型代码特征：
# 索引来源于 tl.load 加载的值（随机性）
idx = tl.load(indices_ptr + offset) # idx 是运行时确定的随机值
val = tl.load(data_ptr + idx) # 通过随机索引访问
# 或者索引来源于 kernel 入参（可能是随机值）
val = tl.load(ptr + random_index)
判断逻辑：
tl.load 的索引来源：
tl.program_id 线性变换 → 确定性连续，不涉及tl.load 加载的值或 kernel 入参 → 潜在随机，涉及命中条件：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
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
典型代码特征：
# 特征 1：标量广播操作
scalar_val = 0.5 # Python 标量
result = x * scalar_val # scalar 广播，无法启用 vector 加速
# 特征 2：标量规约操作
sum_val = 0.0 # 标量累加器
for n in range(N):
val = tl.load(x_ptr + n)
sum_val += val # 标量加法
# 特征 3：标量控制流
if x > 0: # 标量条件，导致 SIMD 分支分化
result = tl.exp(x)
else:
result = tl.cos(x)
# 特征 4：int 类型比较/除法/取余
is_invalid = tok < 0 # int 类型比较，退化为标量
c = a // b # int 类型除法，退化为标量
d = a % b # int 类型取余，退化为标量
判断逻辑：
sum_val = 0.0）if-else 控制流处理向量数据int32/int64 类型的比较、除法、取余操作命中条件：代码中存在标量操作，可转换为向量操作
参考文档：references/scalar_to_vector.md
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）
典型代码特征：
# 特征 1：通用算术操作使用 i64，或者满足降级条件
z = x + y # x/y 为 i64
z = x % y # x/y 为 i32且执行取余计算
# 特征 2：整数比较操作（非 i32 EQ/NE，或非浮点比较）
mask = x < y # i8/i16/i32/i64 的 LT/GT/LE/GE 比较
# 特征 3：扩展乘法
z = x * y # 触发 vmulext，始终降级
# 特征 4：cumsum/cumprod 在最后一个维度上操作
x_cumsum = tl.cumsum(x_1d, axis=0) # 一维张量，或 cumDim 是 lastDim
# 特征 5：reduce 操作在特定条件下
# 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
判断逻辑：
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
适用条件：代码中存在多次遍历相同数据计算不同统计量
典型代码特征：
# Pass 1: 计算 mean
for ...:
data = tl.load(...)
mean += tl.sum(data)
# Pass 2: 计算 variance（再次遍历！）
for ...:
data = tl.load(...) # 重复加载
var += tl.sum((data - mean) ** 2)
# Pass 3: 归一化（第三次遍历！）
for ...:
data = tl.load(...) # 第三次加载
tl.store(...)
判断逻辑：
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
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
典型代码特征：
# 问题代码：3层循环处理 NCHW 布局
for n in range(N): # 64 次
for h in range(H): # 512 次
for w_start in range(0, W, BLOCK_SIZE): # 循环层数过多
base_offset = n * stride_n + c * stride_c + h * stride_h
data = tl.load(input_ptr + base_offset + ...)
判断逻辑：
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
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
典型代码特征：
# 手动实现 round
return (x + 0.5).to(tl.int8)
# 手动实现 relu
out = tl.maximum(x, 0.0)
# 手动实现 tanh、sinh、pow 等数学函数
判断逻辑：
tl.extra.cann.libdevice 中有对应函数 → 涉及命中条件：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
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
典型代码特征：
# 问题代码：内层循环重复加载相同值
for outer_idx in range(outer_size):
for inner_idx in range(inner_size):
param_idx = outer_idx # 只依赖外层变量
val = tl.load(param_ptr + param_idx) # 重复加载相同值
...
# 或者通过整除映射到更粗粒度
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) # 相同 channel 重复加载
判断逻辑：
tl.load(param_ptr + index_expr)index_expr 是否只依赖外层循环变量，不依赖内层循环变量命中条件：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
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
典型代码特征：
for i in range(HEAD_NUM):
# load B 在前，会等待上一次循环的 store B
idx_B = tl.load(p_B_index)
b_B = tl.load(p_B)
# load A 在后，必须等 load B 完成
b_A = tl.load(p_A)
# calculation
b_O = b_A * b_B
# store
tl.store(p_O, b_O)
tl.store(p_B, b_B) # store B 会阻塞下一次循环的 load B
判断逻辑：
tl.load 和 tl.storeload A 与 store B 之间没有数据依赖，但被其他依赖阻塞的情况命中条件：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
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
典型代码特征：
# 未使用 autotune，手动指定固定参数
@triton.jit
def kernel(..., BLOCK_M: tl.constexpr, BLOCK_N: tl.constexpr):
...
# 调用时固定参数
kernel[grid](..., BLOCK_M=128, BLOCK_N=128)
判断逻辑：
@triton.autotune 装饰器tl.constexpr 参数命中条件：代码中存在多个可调参数，且未使用 autotune
参考文档：references/autotune.md
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
重要约束：
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
⚠️ 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：
references/checklist.md，逐项检查代码是否满足所有规范要求| 文档类型 | 文档路径 |
|---|---|
| 入参静态化优化 | references/constexpr_parameters.md |
| Tiling 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.md |
| Scalar 转 Vector 优化 | references/scalar_to_vector.md |
| 避免向量API标量降级 | references/avoid_scalar_lowering.md |
| Pass 合并优化 | references/pass-merge.md |
| 维度合并优化 | references/dimension-merge.md |
| Libdevice 函数使用 | references/libdevice-usage.md |
| 循环不变量外提 | references/loop-invariant-hoisting.md |
| Load 指令重排序 | references/load-order.md |
| Autotune 自动调优 | references/autotune.md |
| 代码规范检查 | references/checklist.md |
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。
code_file_path 的代码output_pathoutput_path