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Ascend C 算子卡死/崩溃调试技能。用于处理程序无法运行完的场景：(1) 程序卡死/挂起/超时，Kernel 无响应，(2) 程序崩溃（Segmentation Fault、Abort），(3) Buffer 冲突/死锁导致的核心挂起，(4) 需要解析 plog 日志定位卡死/崩溃位置。触发关键词：卡死、挂起、超时、崩溃、hang、crash、deadlock、Segmentation Fault、Abort、Kernel hang、内存越界、plog。
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基于 SOC 职业分类
评估 CANN 算子仓的「进阶教程 / 开发指南」类文档质量——通读文档 + 对照算子代码**静态**查证(默认不跑),按五轴(找得到/信得过/学得会/可操作/读得懂)找出 漏讲/讲不清/过时/对不上代码/概念讲错,产出带证据与改进建议的体检报告(MD + HTML)。涉及「评进阶教程 / 开发指南文档质量 / 文档对不对得上代码 / 教程审稿 / tutorial 体检 / 文档信不信得过」等意图时使用。只评不改不跑,只对着文档与代码出诊断。
Run NPU inference/training tests on a remote SSH server with vllm-ascend Docker container. Use when the user asks to test models on NPU, run inference on Ascend devices, or deploy models to an SSH server.
Track daily PRs and Issues from vllm-project/vllm and vllm-project/vllm-ascend, filter by model (DeepSeek/Qwen/GLM/MiniMax/Kimi) and tech topics (PD disaggregation, MTP, quantization, graph mode, performance), analyze with LLM, and generate a Markdown report. Use when user wants vllm daily tracker, PR/Issue digest, or Ascend inference ecosystem monitoring.
Automatically fetch InferenceX benchmark data and generate daily performance reports for LLM inference on various hardware (NVIDIA, AMD, etc.). Supports email delivery, data change detection, and 8k1k sequence length performance analysis. Use when needing to track LLM inference performance trends, compare hardware configurations, or monitor benchmark updates.
通用 PyTorch 项目 Ascend NPU 迁移可行性分析。系统化扫描代码库中的 CUDA/GPU 依赖，按 7 大域分类评估（设备层、注意力机制、自定义算子、分布式通信、精度策略、第三方依赖、编译加速），并基于 Wan2.2 实际迁移经验提供逐项替代方案。适用于评估任何 DiT/Transformer 类模型（视频生成、LLM、多模态等）在昇腾 NPU 上的运行可行性与迁移工作量估算。
End-to-end AscendC custom operator development for Ascend NPU in an ascend-kernel (csrc/ops + build.sh + torch_npu PyTorch custom op) project. Use to design, generate, build, test, document, and tune a new AscendC operator from a name and a math/functional spec. Covers project init, two-level tiling design, op_host/op_kernel code generation, framework registration, compile/install/debug, PyTorch-style API docs, precision evaluation and root-cause debugging, torch_npu.profiler performance benchmarking, performance optimization, and security code review.
| name | external-cannbot-ops-ascendc-crash-debug |
| description | Ascend C 算子卡死/崩溃调试技能。用于处理程序无法运行完的场景：(1) 程序卡死/挂起/超时，Kernel 无响应，(2) 程序崩溃（Segmentation Fault、Abort），(3) Buffer 冲突/死锁导致的核心挂起，(4) 需要解析 plog 日志定位卡死/崩溃位置。触发关键词：卡死、挂起、超时、崩溃、hang、crash、deadlock、Segmentation Fault、Abort、Kernel hang、内存越界、plog。 |
| original-name | ascendc-crash-debug |
| synced-from | https://gitcode.com/cann/cannbot-skills |
| synced-date | 2026-05-26 |
| synced-commit | ac5bbd2b4cf427d011874e11f8d1e8b1bef66eda |
| license | UNKNOWN |
系统化调试 Ascend C 算子无法运行完的问题，包括程序卡死/挂起、Kernel超时、程序崩溃。
程序无法运行完
│
├─ 程序崩溃？
│ ├─ 启用 coredump → ulimit -c unlimited
│ ├─ 生成 core 文件 → 运行程序
│ └─ GDB 分析 → gdb <exe> <core> → bt / bt full / info locals
│
└─ 程序卡死？
├─ 查看 plog 日志 → 定位卡死位置
├─ 检查 Buffer 配对 → AllocTensor/FreeTensor
├─ 检查同步 → EnQue/DeQue 配对
└─ Kernel 调试 → AscendC::PRINTF / DumpTensor / msDebug
| 症状 | 可能原因 | 诊断方向 |
|---|---|---|
| 程序卡死/超时 | Buffer 未释放 / 死锁 | 检查 AllocTensor/FreeTensor 配对、EnQue/DeQue 配对 |
| 核心超时/挂起 | Buffer 冲突/死锁 | 检查 Alloc / Free 配对 |
| Segmentation Fault | 空指针解引用 / 内存越界 | GDB 分析 coredump → bt 查看调用栈 |
| Abort | 断言失败 / 异常终止 | GDB 分析 coredump → 检查断言条件 |
| 栈溢出 | 递归过深 / 大数组 | 检查 Kernel 内数组大小 |
| aic error | 内存访问越界 / 非对齐访问 | 检查 DataCopy 长度、32B 对齐 |
| AIV 卡死 | 跨核同步缺失 | 检查 CrossCoreWaitFlag 对应 SetFlag |
| drain 卡死 | 未发送 AIV→AIC flag | 检查 flag 发送链路 |
| 场景 | 说明 | 详细步骤 |
|---|---|---|
| 程序崩溃 | Segmentation Fault / Abort | Coredump 调试 |
| 程序卡死/超时 | Kernel 无响应、挂起 | Kernel 挂起调试 |
| Buffer 冲突/死锁 | Alloc/Free 不配对、同步缺失 | Buffer 问题排查 |