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大规模2D归约（amin）reduce轴很大优化：在优先占满UB前提下为reduce轴分配较大切分尺寸（BLOCK_SIZE_N=16384最优），减少循环次数但需权衡单次迭代负载，适用于非reduce轴中等、reduce轴很大（50万级元素）的场景
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/mindspore-ai/akg --skill triton-ascend-case-reduction-amin-medium명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
SOC 직업 분류 기준
| name | triton-ascend-case-reduction-amin-medium |
| description | 大规模2D归约（amin）reduce轴很大优化：在优先占满UB前提下为reduce轴分配较大切分尺寸（BLOCK_SIZE_N=16384最优），减少循环次数但需权衡单次迭代负载，适用于非reduce轴中等、reduce轴很大（50万级元素）的场景 |
| category | case |
| version | 1.0.0 |
| metadata | {"backend":"ascend","dsl":"triton_ascend","hardware":"Atlas A2, Atlas A3"} |
# 错误：简单：循环内多次归约
row_min = float('inf')
for n_start in range(0, N, BLOCK_SIZE_N):
curr_min = tl.min(data_block, 1)
row_min = tl.minimum(curr_min, row_min)
# 正确：优化：维护矩阵结构
curr_min = tl.full((BLOCK_SIZE_M, BLOCK_SIZE_N), float('inf'), dtype=tl.float32)
for n_start in range(0, N, BLOCK_SIZE_N):
curr_min = tl.minimum(data_block, curr_min)
row_min = tl.min(curr_min, 1)
# 1. reduce轴切分较大, UB用满 -> 2864.90 us
triton.Config({'BLOCK_SIZE_M': 8, 'BLOCK_SIZE_N': 2048})
# 2-4. reduce轴切分逐渐增大，M切分相应减小 -> 性能逐渐提升
triton.Config({'BLOCK_SIZE_M': 4, 'BLOCK_SIZE_N': 4096}) # 2840.48 us
triton.Config({'BLOCK_SIZE_M': 2, 'BLOCK_SIZE_N': 8192}) # 2801.20 us
triton.Config({'BLOCK_SIZE_M': 1, 'BLOCK_SIZE_N': 16384}) # 2779.78 us 最优
在优先占满UB前提下，为reduce轴分配较大切分尺寸，减少循环次数，但需权衡单次迭代计算负载。