ascend-ai-coding Triton 算子静态代码检视（Ascend NPU）
检视原则
- Ascend 特有约束优先：聚焦硬件差异，不检查 Triton 通用知识
- Mask 零容错：Ascend 对越界访问零容忍
严重性分级
| 级别 | 含义 | 典型问题 |
|---|---|---|
| P0 | 必定崩溃或错误结果 | Mask 遗漏、核类型错配、Atomic 循环死锁 |
| P1 | 高概率精度/功能问题 | 归约未升精度、Softmax 未减 max |
| P2 | 性能/可维护性 | 冗余访存、BLOCK 未对齐 |
参考资源加载
| 阶段 | 加载 | 不要加载 |
|---|---|---|
| Phase 1: Host 侧 | ascend-triton-api-constraints.md |
dtype-matrix |
| Phase 2: Device 侧 | ascend-api-dtype-matrix.md |
test-patterns |
| 逐项核对 | code-review-checklist.md |
— |
| 参考官方实现 | ascend-test-patterns.md |
— |
| 确认 API 签名/参数 | triton-api-reference.md |
— |
加载触发：需要确认某个 tl/libdevice API 的签名、参数或可用数据类型时，完整阅读 triton-api-reference.md。
检视工作流
Phase 1: Host 侧
| 检查项 | 识别方式 | 级别 |
|---|---|---|
| 硬编码核数 | grid = (20,) 等字面量 |
P0 |
| 核类型错配 | 含 tl.dot 的 kernel 用了 num_vectorcore |
P0 |
| 矩阵乘法退化为逐元素 | 无 tl.dot，用 Vector Core 逐元素乘加实现 matmul/GEMV |
P0 |
BLOCK_SIZE 非 tl.constexpr |
声明检查 | P1 |
| 矩阵运算 BLOCK 非 16 倍数 | 数值检查 | P2 |
核类型：含 tl.dot → AI Core (num_aicore)；逐元素/归约/激活 → Vector Core (num_vectorcore)。注意：矩阵乘法类算子（含 GEMV）必须用 tl.dot + AI Core，Cube Core 吞吐远高于 Vector Core。
Phase 2: Device 侧
Mask 完整性（P0）：所有 tl.load/tl.store 必须有 mask= 或使用 make_block_ptr。
数据类型（P0-P1）：tl.dot 输入仅支持 int8/fp16/fp32/bf16；dot_scaled 有条件支持（bf16/fp16 lhs/rhs, int8 scale, fp32 out）；permute/trans 不支持 int64。
精度处理（P1）：FP16/BF16 归约前 .to(tl.float32)；Softmax 必须减 max。
归约类算子单 pass 检查（P1）：GroupNorm/LayerNorm/RMSNorm 等算子，检查是否对同一数据多次 load（先算统计量，再 load 做归一化）。当 D ≤ UB 时应单 pass：一次 load 后 tl.sum(x, 1) 在 UB 内完成全部计算。双 pass 可慢 5x。
控制流（P0）：Triton IR 使用 MLIR 结构化控制流（scf.for/scf.while），不支持 early exit。
- ❌
for/while循环内return— 编译错误："Cannot have return statements inside while or for"（包括子函数中的 return） - ❌
for循环内break— 编译错误："unsupported AST node type: Break"
Tensor 索引（P0）：Triton tensor 不支持 Python 风格 [] 下标操作。
- ❌
tensor[i] = val— AssertionError - ❌
val = tensor[i]— AssertionError - ❌
tensor[i:j]切片 — 编译错误
代码模式：
- ❌
for ... : tl.atomic_cas/or/xor/and/xchg(...)— 可能死锁（P0） - ❌ 多核 kernel 中使用
tl.atomic_add返回值（P0） - ❌ kernel 内
import numpy（P0） - ⚠️
tensor[i].item()在 Host 热路径 — 触发 CPU-NPU 同步（P2） - ⚠️ 归约类算子存在多个
for ... : tl.load(x_ptr + ...)循环 — 双 pass 反模式（P1） - ⚠️ Post-dot 操作未用
tl.parallel(bind_sub_block=True)—tl.dot后有逐元素操作但无并行分片（P2） - ⚠️ 整数类型转换溢出 —
tl.cast到 int8/int16 未指定overflow_mode（P1）
Phase 3: 性能隐患（P2）
- 同一 ptr 多次
tl.load→ 冗余 GM 访问 tl.arange(0, N) * stride（stride > 1）→ 非连续访存pid直接映射 block 无循环 → 负载不均- kernel 内对辅助张量（cos/sin 等）使用 broadcast stride 计算偏移（
b * stride0 + n * stride1 + ...）→ 建议改为 host 侧 expand+contiguous，统一row * D + col偏移 - 归约类算子 weight/bias 未预展开，kernel 内用
weight_ptr + ch_idxgather → 建议 host 侧展开为连续布局
反模式清单（NEVER）
Host
- ❌ 硬编码核数 / 矩阵乘法用
num_vectorcore/ BLOCK_SIZE 非tl.constexpr - ❌ 矩阵乘法（含 GEMV）用 Vector Core 逐元素乘加实现——必须用
tl.dot+ AI Core
Device
- ❌
tl.load/tl.store无 mask /tl.dot输入 int32/int16/int64 /dot_scaled - ❌
atomic_or/xor/and/xchg/cas在 for 循环内 / kernel 内第三方库 - ❌ FP16/BF16 归约不升 FP32 / Softmax 不减 max
- ❌ 整数截断 cast 未指定
overflow_mode - ❌
for/while循环内return/break— Triton 结构化控制流不支持 early exit（含子函数中的 return） - ❌
tensor[i]索引操作（读取/赋值/切片）— 用tl.where/tl.gather/tl.extract_slice替代
输出
按 code-review-report-template.md 格式输出报告。