Menu
ReLU 逐元素算子的完整 Triton Ascend 实现示例。展示向量化逐元素操作的标准模式：1D 分块遍历、mask 边界处理、交错循环。当生成 elementwise 类算子时可参考此示例的代码结构。
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.
Baseado na classificação ocupacional SOC
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。
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。
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。
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。
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。
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。
| name | triton-ascend-example-relu |
| description | ReLU 逐元素算子的完整 Triton Ascend 实现示例。展示向量化逐元素操作的标准模式：1D 分块遍历、mask 边界处理、交错循环。当生成 elementwise 类算子时可参考此示例的代码结构。 |
| category | example |
| version | 1.0.0 |
| metadata | {"backend":"ascend","dsl":"triton_ascend","hardware":"Atlas A2, Atlas A3","operator_type":"elementwise","framework":"torch"} |
import torch
import triton
import triton.language as tl
@triton.jit
def relu_kernel(
x_ptr, y_ptr,
n_elements,
BLOCK_SIZE: tl.constexpr, CORE_NUM: tl.constexpr,
):
pid = tl.program_id(0)
num_blocks = tl.cdiv(n_elements, BLOCK_SIZE)
for block_id in range(pid, num_blocks, CORE_NUM):
offsets = block_id * BLOCK_SIZE + tl.arange(0, BLOCK_SIZE)
mask = offsets < n_elements
x = tl.load(x_ptr + offsets, mask=mask, other=0.0)
y = tl.maximum(x, 0.0)
tl.store(y_ptr + offsets, y, mask=mask)
class ModelNew(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
try:
import torch
import triton
device = torch.npu.current_device()
properties = triton.runtime.driver.active.utils.get_device_properties(device)
self.VEC_CORE_NUM = properties.get("num_vectorcore", 40)
except:
self.VEC_CORE_NUM = 40
def forward(self, x):
if not x.is_contiguous():
x = x.contiguous()
y = torch.empty_like(x)
n_elements = x.numel()
BLOCK_SIZE = 1024
grid = (self.VEC_CORE_NUM,)
relu_kernel[grid](x, y, n_elements, BLOCK_SIZE=BLOCK_SIZE, CORE_NUM=self.VEC_CORE_NUM)
return y