소스 정보
- 저장소
- mindspore-ai/akg
- 최근 소스 활동
- 2026년 4월 16일 16:00
- 감지된 SKILL.md 언어
- 중국어
- 스타
- 259
- 포크
- 48
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
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.
SOC 직업 분류 기준
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 search-workflow명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
矩阵乘法矩阵乘法 A[M, K] @ B[K, N] = C[M, N]中,大K维度矩阵乘法(K>>M,N)优化:针对M/N较小但K极大(如M=N=256,K=131072)的场景,Split-K切分K维度并行化、Workspace+Reduce替代全局同步,实现显著性能提升
Triton Ascend hard API restrictions and forbidden syntax. MUST-follow rules that apply to every kernel: forbidden control flow (return/break/continue/lambda/while), tensor slice/index restrictions, scalar conversion rules, BLOCK_SIZE upper bound. Violating any of these produces a compile or runtime error on Ascend.
Triton Ascend 性能优化通用策略: BLOCK_SIZE 选择 (1024-2048 for elementwise, must be <65536), grid configuration (use VEC_CORE_NUM / CUBE_CORE_NUM, 2D/3D grid for matmul / conv / reduce, 1D grid + inner loop for elementwise / pointwise), 256B alignment for memory transfers, autotune block-size patterns, fp16 / fp32 precision conversion. Bind via keywords like matmul, elementwise, reduce, block_size, grid, autotune, alignment, fp16, fp32, tile, interleaved-loop, cube-core, vec-core.
| name | search-workflow |
| description | 通过 adaptive_search 或 evolve 搜索式 workflow 生成优化算子。 后台 silent mode 执行,轮询监控进度。 |
| argument-hint | 必需:workflow 类型(adaptive_search / evolve)、任务文件路径、framework、backend、arch、dsl、输出路径、命令模板。 可选:devices、workflow 特定参数。 |
通过 adaptive_search 或 evolve 搜索式 workflow 生成高性能算子代码。以 silent mode 后台执行,轮询监控进度。
主 Agent 的 Phase 3 中用户选择了 adaptive_search 或 evolve 时使用。
使用命令模板后台启动 @scripts/run_workflow.py,输出重定向到 run.log:
<命令模板: nohup python @scripts/run_workflow.py 的绝对路径 \
--workflow <adaptive_search|evolve> \
--task-file /abs/path/{op_name}.py \
--framework <framework> --backend <backend> \
--arch <arch> --dsl <dsl> \
--output-path <output-path> \
> <output-path>/run.log 2>&1 & echo $!>
记录返回的 PID。
每隔 ~1 分钟执行:
kill -0 <PID> 2>/dev/null && echo "RUNNING" || echo "FINISHED"
tail -n 10 <output-path>/run.log
RUNNING → 继续轮询(间隔 1 分钟)FINISHED → 进入结果收集禁止擅自终止工作流
summary.json 存在 → 读取 success 字段generated_code.py 存在 → 成功run.log 末尾获取错误信息kill <PID>
中断后按「部分结果恢复」处理。
adaptive_search / evolve 每完成一次成功验证就会写入 <output-path>/logs/。进程被杀时已写入的文件仍在。
核心原则:只要有 passed case 就不算失败。
<output-path>/logs/
├── passed_cases/{op_name}/ # 通过验证的迭代
│ └── Iteration{id}_Step{NN}_verify/
│ └── {op_name}_{dsl}_impl.py # 实现代码
├── {op_name}/profiling/
│ └── speed_up_record.txt # 加速比记录
└── verification_results.jsonl
恢复步骤:
logs/passed_cases/{op_name}/ 是否有内容speed_up_record.txt,找性能最佳记录对应的 unique_dirpassed_cases/{op_name}/{unique_dir}/ 读取实现代码<output-path>/generated_code.py| workflow | 特点 | 典型耗时 |
|---|---|---|
adaptive_search | UCB 策略、即时递补、收敛快 | 10-30 分钟 |
evolve | 岛屿模型、多样性强 | 15-60 分钟 |
adaptive_search 特定参数:
--max-concurrent(默认 2)、--initial-tasks(默认 2)、--max-tasks(默认 10)evolve 特定参数:
--max-rounds(默认 3)、--parallel-num(默认 4)、--num-islands(默认 2)仅当需要 --resume 恢复会话或 --worker_url 远程 Worker 时使用:
akg_cli op --task-file /abs/path/{op_name}.py \
--intent '使用 adaptive_search_workflow 生成高性能算子' \
--framework <framework> --backend <backend> \
--arch <arch> --dsl <dsl> \
--output-path <output-path> \
--yes --no-stream