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中等规模1D归约（amin）优化：适中并行度（grid=8时最优2.21us），存在最优平衡点（过小导致单块负载过重、过大引入调度开销），适用于中等规模1D数据（6万级元素）的全量归约场景
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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.
| name | triton-ascend-case-reduction-amin-small |
| description | 中等规模1D归约（amin）优化：适中并行度（grid=8时最优2.21us），存在最优平衡点（过小导致单块负载过重、过大引入调度开销），适用于中等规模1D数据（6万级元素）的全量归约场景 |
| category | case |
| version | 1.0.0 |
| metadata | {"backend":"ascend","dsl":"triton_ascend","hardware":"Atlas A2, Atlas A3"} |
# （AI core=40）
# 1. grid=4<40 -> 2.47 us
triton.Config({'BLOCK_SIZE': 16384})
# 2. grid=8<40 -> 2.21 us 最优
triton.Config({'BLOCK_SIZE': 8192})
# 3. grid=32<40 -> 2.92 us
triton.Config({'BLOCK_SIZE': 2048})
# 4. grid=40 -> 3.44 us
triton.Config({'BLOCK_SIZE': 1639})
# 5. grid=128>40 -> 6.70 us
triton.Config({'BLOCK_SIZE': 512})
中等规模数据，网格数适当小时性能最佳。存在最优并行度平衡点：网格数过小导致单块负载过重，过大则引入过多调度开销。