背景

• 目标算子：flash_attention（前向+反向网络用例）。
• 网络用例文件：FlashAttentionScore_9582.xlsx（Network_Real_case_* + FlashAttention_network_x1_*）。
• 执行设备：device 0；执行方式：det/nondet 成对执行。

关键指标

• 总对数：76
• 有效对数：60
• 平均劣化：16.24%
• 最高劣化：93.26%
• 最低劣化：-5.38%
• 严重劣化（>10%）：37/60
• 失败/无效：60 个有效 backward 对；16 对 Actual_backward_kernel_time=-1（反向未测到）。

网络用例结果（有效对 Top 10）

分析

1. backward 有效配对 60 个，平均 +16.24%，最高 +93.26%，37/60 >10%。
2. forward 有效配对 60 个，平均仅 +0.25%，最高 +2.88%，说明确定性开销主要在反向。
3. 16 对反向时间为 -1，需确认是否为 forward-only 用例或采集问题。

执行步骤

cd <WORKDIR>/TuringBigKernel/FusionOp_Test
export PATH=<CONDA_BIN>:$PATH
source activate <CONDA_ENV>
source <CANN_TOOLKIT>/set_env.sh
python3 dailyauto_fusion_david_fast.py \
  --timeout=1800 \
  --casefile=<CASE_DIR>/FlashAttentionScore_9582.xlsx \
  --runtype=2 --deviceid=<DEVICE_ID> --need_lock_freq=False \
  --sheetname=Sheet1 --ti=0-152

附件

• 网络用例对比表（本算子）：fag_compare_flash_attention_grad_network.xlsx
• 原始结果：FlashAttentionScore_9582_network_detnondet_flash_attention_Result_20261113092400_Ascend950DT_9582.xlsx
• 仓库路径：reports/fag_compare_flash_attention_grad_network.xlsx、reports/results/FlashAttentionScore_9582_network_detnondet_flash_attention_Result_20261113092400_Ascend950DT_9582.xlsx

备注/限制

• 指标为 profiler 采集的 Actual_backward_kernel_time；路径使用占位符。

原有 FAG 代表性用例（保留）

• FlashAttentionv3_case_190（X1-hunyuan）：315.75 → 319.08，+1.06%
• FlashAttentionv3_case_906（animatediff）：119.30 → 112.22，-5.94%