hc-skadi/ascendc/triton-operator-design
Claude Code and agent skill by hc-skadi/ascendc
Trust tier 3
- community
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Checking that the SKILL.md file is still in the repository.
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
npx vskill@latest install hc-skadi/ascendc/triton-operator-designSKILL.md
Triton 算子需求文档生成
工作流
- 需求分析 → 产出：功能定义、数学公式、竞品对比
- 原型设计 → 产出：API 接口定义
- 规格约束 → 产出：输入输出约束、硬件限制
- 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.md` | template, tiling-strategies | |
| 特性实现 | `tiling-strategies.md`, `triton-operator-template.md` | ascend-terminology |
MANDATORY：阶段 4 前，完整阅读 tiling-strategies.md 和 triton-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 |
Security
- Security scanPassed, 90 of 100Pattern checks on the skill's files.
- Model reviewPassed
Quality evaluation
- Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.
Source
- SKILL.md in the repositoryCheckingagent-skills/model-agent-skills/ascend/optimization/triton-operator-design/SKILL.md
Popularity
- 7-day trend score
- 5
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Works with
Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.
- Claude Code
- Cursor
- GitHub Copilot
- Windsurf
- Codex
- Gemini CLI
- Cline
- Amp
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