Execute qualquer Skill no Manus
com um clique

Execute qualquer Skill no Manus com um clique

Começar

catlass-hardware-constraints

Estrelas5

Forks1

Atualizado7 de junho de 2026 às 05:41

CATLASS TileShape 与 on-chip 缓存容量约束：L1/L0A/L0B/L0C 预算公式、fp16/fp32 Pingpong 双缓冲、512B 对齐与排布对 Tile 选型的影响。调参前必读。

Instalação

Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.

Executar no Manus

Fonte

xchang1121

xchang1121/op-autoresearch

Abrir repositório GitHub Ver repositórios do creator

Download

Executar no Manus

Ocupações relacionadasSOC

Baseado na classificação ocupacional SOC

Desenvolvedores de softwareInformática e Matemática·SOC 15-1252

SKILL.md

readonly

name	catlass-hardware-constraints
description	CATLASS TileShape 与 on-chip 缓存容量约束：L1/L0A/L0B/L0C 预算公式、fp16/fp32 Pingpong 双缓冲、512B 对齐与排布对 Tile 选型的影响。调参前必读。
category	fundamental
version	1.0.0
metadata	{"backend":"ascend","dsl":"ascendc_catlass","hardware":"Atlas A2, Atlas A3, Atlas A5","operator_patterns":"matmul, conv"}

CATLASS 硬件约束与 Tile 选型

改 L1TileShape / L0TileShape 前，先算缓冲区是否超限；编译期 static_assert 失败多半是该问题。

片上缓存（Atlas A2 量级，Pingpong STAGES=2）

缓冲	容量	用途
L1	512 KB	A/B tile 双缓冲
L0A	64 KB	A tile 双缓冲
L0B	64 KB	B tile 双缓冲
L0C	128 KB	C 累加（fp32 累加时按 4 字节/元素）

Atlas A5 等代际容量可能不同，以当前 ArchTag 与仓内文档为准；不要把 A2 公式硬套到未验证的架构。

fp16 + Pingpong（元素个数预算）

记 L1 = (m1, n1, k1)，L0 = (m0, n0, k0)，元素类型宽 es（fp16 为 2），累加宽 ac（fp32 为 4），双缓冲乘 2：

L1 元素量:  m1*k1 + n1*k1          （乘 es*2 得字节，须 ≤ 512KB）
L0A 元素量: m0*k0                  （× es*2 ≤ 64KB）
L0B 元素量: k0*n0                  （× es*2 ≤ 64KB）
L0C 元素量: m0*n0                  （× ac ≤ 128KB，fp32 累加）

示例（仅说明算法）：L1=(128,256,256)、L0=(128,256,64)、fp16、Pingpong → L1 字节约 128*256*4 + 256*256*4，需逐项代入验证是否低于 512KB。

fp32 输入时

L1 上 A/B 常按 4 字节计；L0C 仍可能按 fp32 累加。fp32 场景往往要把 k1 或 m1/n1 压低，否则 L1 先触顶。

选型原则（与具体 benchmark 编号无关）

M/N/K 对齐：优先 16 的倍数；RowMajor 下常还要求 512B 对齐（fp16 下约 256 元素一行宽），否则应走 padding 类 kernel 思路，而不是硬拧 Tile。
L0 与 L1 关系：常取 m0=m1、n0=n1，k0≤k1；k0 = k1/4 是常见起点，不是唯一解。
先过容量，再谈性能：任意增大 k1 前都要重算 L1；k1 小于问题 K 时，外层 K 循环次数会增加。
排布：RowMajor/ColumnMajor 组合不同，宜优先保证 L1 上 256 倍数 的搬运效率；zN 等格式对 256 对齐敏感度较低。
小 M 或极小 K：Tile 过大 → 基本块数过少、核利用率差；应 减小 m1/n1 或调整 k1，并配合 Swizzle，而不是只换 example 名字。

512B 对齐（RowMajor）

关注矩阵内轴（如 RowMajor 的列方向）是否 512B 对齐
未对齐：用 padding 语义扩 shape，或在 pipeline 阶段选用带 padding 的 example 族，而不是在错误 kernel 上只改 Tile

排布与推荐 Tile 形状（起点，需再验容量与负载）

A	B	L1 起点（需验算）	说明
RowMajor	RowMajor	(128, 256, 256)	通用
RowMajor	ColumnMajor	(128, 256, 256)	N 连续搬运友好
ColumnMajor	ColumnMajor	(256, 128, 256)	M 方向优先

Mais deste repositório

mesmo repositório

ascendc-crash-debug

xchang1121/op-autoresearch

AscendC direct-invoke 崩溃/挂起修复索引：Kernel timeout、hang、Segmentation Fault、aic error、buffer 死锁、plog/memcheck 调试。

2026-06-115

ascendc-precision-debug

xchang1121/op-autoresearch

AscendC direct-invoke 精度失败修复索引：输出全 0/随机值、DataCopy 对齐、EnQue/DeQue 同步、FP16/FP32 精度、Cast RoundMode、DumpTensor 分段定位。

2026-06-115

ascendc-direct-invoke

xchang1121/op-autoresearch

AscendC direct-invoke 工程契约：WA 使用 kernel.py + ascendc_op/，ModelNew 调用 torch.ops.npu.*，adapter 负责复制工程、CMake 构建和 npu-arch patch。适用于 dsl=ascendc 的 autoresearch 任务。

2026-06-115

ascendc-registry-to-direct-invoke

xchang1121/op-autoresearch

把注册式 AscendC 算子迁移为 direct-invoke 工程的保真原则：kernel 算法和 tiling 公式不乱改，只替换注册框架胶水、入口 ABI、host launch 与 PyTorch extension。

2026-06-115

catlass-matmul-optimization

xchang1121/op-autoresearch

CATLASS Gemm 性能调优：DispatchPolicy、Tile 与分核负载均衡、Swizzle、何时用 padding/Split-K/Preload。面向 AR 修改 catlass_kernel.asc 中的类型别名。

2026-06-075

cpu-basics

xchang1121/op-autoresearch

CPU C++ 算子核心概念、标准结构模式、KernelBench 代码规范和内嵌扩展方法

2026-06-075

name	catlass-hardware-constraints
description	CATLASS TileShape 与 on-chip 缓存容量约束：L1/L0A/L0B/L0C 预算公式、fp16/fp32 Pingpong 双缓冲、512B 对齐与排布对 Tile 选型的影响。调参前必读。
category	fundamental
version	1.0.0
metadata	{"backend":"ascend","dsl":"ascendc_catlass","hardware":"Atlas A2, Atlas A3, Atlas A5","operator_patterns":"matmul, conv"}

CATLASS 硬件约束与 Tile 选型

改 L1TileShape / L0TileShape 前，先算缓冲区是否超限；编译期 static_assert 失败多半是该问题。

片上缓存（Atlas A2 量级，Pingpong STAGES=2）

缓冲	容量	用途
L1	512 KB	A/B tile 双缓冲
L0A	64 KB	A tile 双缓冲
L0B	64 KB	B tile 双缓冲
L0C	128 KB	C 累加（fp32 累加时按 4 字节/元素）

Atlas A5 等代际容量可能不同，以当前 ArchTag 与仓内文档为准；不要把 A2 公式硬套到未验证的架构。

fp16 + Pingpong（元素个数预算）

记 L1 = (m1, n1, k1)，L0 = (m0, n0, k0)，元素类型宽 es（fp16 为 2），累加宽 ac（fp32 为 4），双缓冲乘 2：

L1 元素量:  m1*k1 + n1*k1          （乘 es*2 得字节，须 ≤ 512KB）
L0A 元素量: m0*k0                  （× es*2 ≤ 64KB）
L0B 元素量: k0*n0                  （× es*2 ≤ 64KB）
L0C 元素量: m0*n0                  （× ac ≤ 128KB，fp32 累加）

示例（仅说明算法）：L1=(128,256,256)、L0=(128,256,64)、fp16、Pingpong → L1 字节约 128*256*4 + 256*256*4，需逐项代入验证是否低于 512KB。

fp32 输入时

L1 上 A/B 常按 4 字节计；L0C 仍可能按 fp32 累加。fp32 场景往往要把 k1 或 m1/n1 压低，否则 L1 先触顶。

选型原则（与具体 benchmark 编号无关）

M/N/K 对齐：优先 16 的倍数；RowMajor 下常还要求 512B 对齐（fp16 下约 256 元素一行宽），否则应走 padding 类 kernel 思路，而不是硬拧 Tile。
L0 与 L1 关系：常取 m0=m1、n0=n1，k0≤k1；k0 = k1/4 是常见起点，不是唯一解。
先过容量，再谈性能：任意增大 k1 前都要重算 L1；k1 小于问题 K 时，外层 K 循环次数会增加。
排布：RowMajor/ColumnMajor 组合不同，宜优先保证 L1 上 256 倍数 的搬运效率；zN 等格式对 256 对齐敏感度较低。
小 M 或极小 K：Tile 过大 → 基本块数过少、核利用率差；应 减小 m1/n1 或调整 k1，并配合 Swizzle，而不是只换 example 名字。

512B 对齐（RowMajor）

关注矩阵内轴（如 RowMajor 的列方向）是否 512B 对齐
未对齐：用 padding 语义扩 shape，或在 pipeline 阶段选用带 padding 的 example 族，而不是在错误 kernel 上只改 Tile

排布与推荐 Tile 形状（起点，需再验容量与负载）

A	B	L1 起点（需验算）	说明
RowMajor	RowMajor	(128, 256, 256)	通用
RowMajor	ColumnMajor	(128, 256, 256)	N 连续搬运友好
ColumnMajor	ColumnMajor	(256, 128, 256)	M 方向优先