triton-ascend-case-elemwise-cast

name	triton-ascend-case-elemwise-cast
description	大shape类型转换（int8→fp16）优化：通过二次切分（BLOCK_SIZE+TILE_SIZE）提高UB利用率，核数2048时性能最优，适用于shape较大（百万级元素）的elementwise类型转换场景
category	case
version	1.0.0
metadata	{"backend":"ascend","dsl":"triton_ascend","hardware":"Atlas A2, Atlas A3"}

Int8 到 FP16 类型转换优化案例

任务特征

• 操作类型：Elementwise，类型转换操作
• 数据尺寸：(128, 1024, 1024)，shape较大
• 数据类型：输入int8，输出fp16
• 任务特点：可以按照轴的顺序（可flatten为一根轴），外层并行，内层向量化，若UB存不下，可考虑多次切分

优化：二次切分 + 用满UB

# Triton 内核实现：将BLOCK_SIZE分块，每次搬运TILE_SIZE大小的数据
configs = [
    triton.Config({"BLOCK_SIZE": 65536, "TILE_SIZE": 65536}), # 核数2048, 性能最优！用满UB且无二次切分
    triton.Config({"BLOCK_SIZE": 65536, "TILE_SIZE": 32768}), # 核数2048，但UB未用满
    triton.Config({"BLOCK_SIZE": 2097152, "TILE_SIZE": 65536}), # 核数64, 并行度低
    triton.Config({"BLOCK_SIZE": 4194304, "TILE_SIZE": 65536}), # 核数32, 并行度更低
]

# 内核操作：
block_start = pid * BLOCK_SIZE
for i in range(0, BLOCK_SIZE, TILE_SIZE):
    offsets = block_start + tl.arange(0, TILE_SIZE)
    mask = offsets < n_elements
    input_data = tl.load(input_ptr + offsets, mask=mask)
    output_data = tl.cast(input_data, tl.float16)
    tl.store(output_ptr + offsets, output_data, mask=mask)

优化内容

• triton 内核部分使用for循环，尝试进行二次切分，每次搬运TILE_SIZE大小的数据，提高UB的利用率
• 在一定范围内提高核数，并尝试用满UB
• 核内没有二次切分时性能最优（BLOCK_SIZE = TILE_SIZE = 65536）

总结

1. 当数据的shape较大时，为了获得更佳的性能，切分值设置尽量能被shape的大小整除
2. 对于单纯的Elementwise操作，将多根轴的元素展开为一根轴，然后在这根轴上进行切分
3. 将block分配给每个线程块，若UB存不下，可考虑多次切分（二次切分）