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triton-operator-design

生成适用于 Ascend NPU 的 Triton 算子需求文档。当用户需要设计新的 Triton 算子、编写算子需求文档、进行算子性能优化设计时使用。核心产出:功能定义、API 接口、Tiling 策略、Kernel 实现方案。

Install

mkdir -p .claude/skills/triton-operator-design && curl -L -o skill.zip "https://agentskills.codes/api/skills/download/17155" && unzip -o skill.zip -d .claude/skills/triton-operator-design && rm skill.zip

Installs to .claude/skills/triton-operator-design

Activation

This is the description your AI agent reads to decide when to run this skill — the better it matches your request, the more reliably it fires.

生成适用于 Ascend NPU 的 Triton 算子需求文档。当用户需要设计新的 Triton 算子、编写算子需求文档、进行算子性能优化设计时使用。核心产出:功能定义、API 接口、Tiling 策略、Kernel 实现方案。
115 charsno explicit “when” trigger

About this skill

Triton 算子需求文档生成

工作流

  1. 需求分析 → 产出:功能定义、数学公式、竞品对比
  2. 原型设计 → 产出:API 接口定义
  3. 规格约束 → 产出:输入输出约束、硬件限制
  4. 特性实现 → 产出:Tiling 策略、Kernel 实现方案

参考资源加载

阶段必须加载不要加载
需求分析ascend-terminology.mdtemplate, tiling-strategies
原型设计triton-api-reference.mdtiling-strategies
特性实现tiling-strategies.md, triton-operator-template.mdascend-terminology

MANDATORY:阶段 4 前,完整阅读 tiling-strategies.mdtriton-operator-template.md,不设行数限制。按模板格式输出文档。

关键术语

  • GM:全局内存(DDR),UB:Vector Core 高速缓存(192KB),L1:Cube Core 缓存(~1MB)
  • AI Core:A2/A3 有 24 个,含 1 Cube + 2 Vector
  • 归约操作必须升精度到 FP32

绝对不要做的事

  • ❌ 使用模糊术语("适当切分"、"合理分配")— 必须给出具体计算方法
  • ❌ 忽略 UB 大小(192KB)和对齐要求(32B)
  • ❌ 不区分 Vector Core(向量计算)和 Cube Core(矩阵计算)
  • ❌ 不标注数据流图中的数据类型和 GM↔UB 传输
  • ❌ 归约操作不说明升精度策略

常见陷阱

陷阱症状解决
UB 超限方案不可实现计算缓冲区总大小 < 192KB
内存未对齐硬件报错UB 缓冲区 32B 对齐,单值缓冲区分配 32B
精度损失FP16 结果不准归约前升 FP32,完成后降精度
Tiling 不合理性能差/大 shape 不支持按维度切分,避免跨 Core 数据依赖

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