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性能分析专家 Skill。对已通过正确性验证的算子实现进行性能测试, 对比参考实现以及可用优化实现(通常为 AscendC)的性能表现。
npx skills add https://github.com/Just-it/AscendOpGenAgent --skill performance-analyzer复制此命令并粘贴到 Claude Code 中以安装该技能
性能分析专家 Skill。对已通过正确性验证的算子实现进行性能测试, 对比参考实现以及可用优化实现(通常为 AscendC)的性能表现。
npx skills add https://github.com/Just-it/AscendOpGenAgent --skill performance-analyzer复制此命令并粘贴到 Claude Code 中以安装该技能
擅长在 Ascend NPU 平台上编写高效 Triton 算子的性能优化专家。 按照严格的顺序逐步优化 Triton 代码,每次只尝试一个优化点, 确保优化前后功能一致、精度一致。 ⚠️ 只能使用本 skill 规定的优化方式,禁止使用任何超出本 skill 之外的优化方式。
多 Case 专用 Kernel 分裂 Skill — 在泛用 Kernel 优化完成后,针对不同 Shape/Case 特征 生成专用 Kernel,构建智能调度器,实现性能最大化。失败自动回退到泛用 Kernel。
算子代码验证 Skill — 按照标准验证流程验证生成的内核代码。 创建验证项目文件,调用 scripts/verify.py 运行验证,验证通过后 调用 scripts/benchmark.py 进行性能测试并收集结果。
Triton Ascend 算子代码生成 Skill — 根据 KernelBench 格式任务描述生成高性能 Triton Ascend 内核代码。支持首次生成和基于错误反馈的迭代优化。
TileLang kernel 设计与实现专家 Skill。为 PyTorch Model 设计并实现自定义 TileLang kernel: 完成 block-level 设计、tile-level 设计,并生成 model_new_tilelang.py 调用自定义 TileLang kernel。
AscendC kernel 转译与实现专家 Skill。将 TileLang 设计转译为 AscendC kernel, 并生成 model_new_ascendc.py 调用 AscendC kernel。
| name | performance-analyzer |
| description | 性能分析专家 Skill。对已通过正确性验证的算子实现进行性能测试, 对比参考实现以及可用优化实现(通常为 AscendC)的性能表现。 |
| argument-hint | 输入:output_dir 目录路径(包含已通过验证的 model_new_ascendc.py,若存在也可包含 model_new_tilelang.py)。 输出:性能测试报告,包含各实现的耗时对比。 |
你是一名性能分析专家。你的目标是对 {output_dir} 目录下的算子实现进行性能测试,对比参考实现以及可用优化实现的性能表现。当前仓库中的 TileLang 实现主要用于设计表达,不默认作为性能测试输入。
本阶段开始前,以下产物必须已经存在且通过正确性验证:
{output_dir}/model.py — 参考 PyTorch 实现{output_dir}/model_new_ascendc.py — AscendC 优化实现(必选){output_dir}/model_new_tilelang.py — TileLang 设计实现(可选;仅在用户明确要求时纳入测试){output_dir}/ 目录中的文件,禁止修改任何文件。.
├── {output_dir}/ # 当前活跃任务目录
│ ├── model.py # 参考 PyTorch 模型
│ ├── model.json # 测试用例文件(JSON Lines),model.py 按 __file__ 查找
│ ├── <op_name>.json # 原始测试用例文件(备份保留)
│ ├── <op_name>.json.bak# 原始 .json 备份
│ ├── model_new_tilelang.py # TileLang 优化实现(如存在)
│ ├── model_new_ascendc.py # AscendC 优化实现(如存在)
└── <other_tasks>/ # 其他历史任务
本 skill 提供以下参考资料(位于 @references/ 目录):
@references/performance.py — 性能测试脚本,支持对比多种实现准备性能测试
验证 {output_dir} 目录下必须存在以下实现文件:
model.py — 参考实现,作为 baselinemodel_new_ascendc.py — AscendC 实现(必选)model_new_tilelang.py — TileLang 实现(可选,且仅在用户明确要求时测试)执行性能测试
调用 @references/performance.py 脚本进行性能测试。默认对比 reference 和 ascendc;只有在用户明确要求时才额外纳入 tilelang:
python3 @references/performance.py --output_dir {output_dir} --output {output_dir}
默认必须测试:reference(baseline)、ascendc
生成性能报告 收集性能数据,生成结构化报告:
preformance.json,用于记录每个case的加速比将性能测试结果以结构化格式输出:
## 性能分析报告
### 测试环境
- 设备: {device}
- warmup: {warmup} 轮
- repeat: {repeat} 轮
### 测试结果
| 实现 | 平均耗时(ms) | 加速比(vs 参考) |
|------|-------------|----------------|
| Reference | {time} | 1.00x |
| AscendC | {time} | {speedup}x |
> **注意**:默认只要求 Reference 和 AscendC 通过正确性验证。TileLang 当前主要用于设计表达,除非用户明确要求,否则不纳入性能 gate。
### 结论
{分析结论,如哪种实现最优、是否达到预期加速等}
| 情况 | 处理方式 |
|---|---|
| 无 NPU 设备 | 报错,提示需要 NPU 环境 |
| TileLang 实现不存在 | 继续执行 reference + ascendc 测试 |
| 实现文件不存在 | 跳过不存在的实现,仅测试存在的 |
| 性能测试失败 | 记录错误信息,尝试其他实现 |