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小shape张量创建（zeros/arange/full）优化：通过减少核数避免多核启动和调度开销，单核处理性能优于多核并行，适用于shape较小（千级元素）的elementwise创建张量场景
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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.
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| name | triton-ascend-case-elemwise-zeros |
| description | 小shape张量创建（zeros/arange/full）优化：通过减少核数避免多核启动和调度开销，单核处理性能优于多核并行，适用于shape较小（千级元素）的elementwise创建张量场景 |
| category | case |
| version | 1.0.0 |
| metadata | {"backend":"ascend","dsl":"triton_ascend","hardware":"Atlas A2, Atlas A3"} |
# 内核代码
block_start = pid * BLOCK_SIZE
offsets = block_start + tl.arange(0, BLOCK_SIZE)
mask = offsets < n_elements
zeros = tl.zeros((BLOCK_SIZE,), dtype=tl.float32)
tl.store(output_ptr + offsets, zeros, mask=mask)