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正在准备设计文档
@LinMingZhe @WendongPang 已提交PR，请检视任务，feat(triton): add chunk_gated_delta_rule_fwd_kkt_solve
开发者你好，请在任务广场中同步任务进展。
chunk_gated_delta_rule_fwd_kkt_solve 融合算子实践文档
一、任务概述
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任务目标：将 fla-org/flash-linear-attention 的
chunk_gated_delta_rule_fwd_kkt_solve_kernel迁移并优化到 MindSpeed-Ops（triton-ascend，arch32），用单次调用等价替代solve_tril(chunk_scaled_dot_kkt_fwd(...))两步路径 -
环境：910B / Atlas 800T A2，bf16
二、方案与实现
保留官方 kkt 构造与 16×16 前代两个 kernel，将官方的两级 merge（16→32→64）加输出预清零压缩为单个 merge kernel，消除 32×32 中间张量的 HBM 往返与两次清零开销，直接输出完整 (I+A)^{-1}。
GPU→NPU 适配要点：门控指数由 exp2 改 tl.exp 并 clamp 到 [-50,50]；矩阵乘精度固定 ieee（arch32 cube 无 tf32 累加器）；g/beta 转置为 [B,H,T] 恢复连续访存；varlen 路径修正全长与序列长错位。
API 使用约束：仅 chunk_size=64、定长输入走融合路径，其余配置自动回退未融合链，行为完全向后兼容。
三、测试与结果
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正确性：UT 53 项 NPU 实跑全过（fp32/bf16/fp16 × 9 shape、±g/±beta、varlen、回退路径）；与未融合两算子链位级一致（mismatch=0%）；与 CPU fp32/fp64 参考 mean_rel ≤ 1.4e-7，远优于 0.1% 要求。ATK accuracy / performance_device 各 60 case 全部 Pass。
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性能（msprof 设备侧 kernel 时间，vs 仓内两算子调用）：典型 shape 如 (1, 8192, 2, 128) 0.197→0.161 ms（1.22x）、(1, 16384, 8, 128) 0.714→0.611 ms（1.17x）；13 个 shape 中 12 个 ≥1.1x，几何平均 ~1.16x，最大极端 shape（H=32 大行跨距，merge 访存达硬件极限）与两算子持平、不退化。
四、结论与收获
按期完成 issue #55 全部要求：精度位级一致，性能几何平均 1.16x 且全场景不退化，PR 已合入社区。主要收获：掌握了开源 Triton 算子向昇腾平台迁移的适配方法（数值函数替换、精度档位选择、访存布局调整），以及"融合消除中间张量 HBM 往返"这一通用优化思路与自动回退的兼容性设计。
任务描述
基于fla-org/flash-linear-attention开源仓库的triton源码，迁移优化triton算子在NPU上跑通及性能优化。
本期任务的具体信息如下：
（1）算子名称：chunk_gated_delta_rule_fwd_kkt_solve_kernel
（2）fla-org/flash-linear-attention开放仓库的算子源码链接：
https://github.com/fla-org/flash-linear-attention/blob/main/fla/ops/gated_delta_rule/chunk_fwd.py#L39
（3）迁移指导文档：https://gitcode.com/Ascend/triton-ascend/tree/main/docs/zh/programming_guide
参考 skill 地址：https://gitcode.com/Ascend/agent-skills/tree/master/community/Op/simple-vector-triton-gpu-to-npu
（4）开发平台：Atlas 800T A2或者A3
任务交付件
本期任务为基于fla-org/flash-linear-attention开放仓库代码进行功能扩展，请合入开发代码。
（1）triton算子针对NPU的适配修改优化后的代码
（2）针对该triton算子的实现docu与测试用例UT、ATK用例等
（3）填写昇腾社区开发体验报告
验收标准
（1）基本要求：
功能正常，文档完备，UT、ATK全部通过。
（2）性能要求：
典型场景性能相对两算子性能收益10%以上，并实现精度对齐
（3）精度要求：
对比GPU相同输入算子精度误差小于0.1%；若无GPU标杆，与CPU小算子对齐，精度误差小于0.1%
（4）挑战目标：
A2/A3性能和A100性能比例>0.7
（5）任务完成标准
精度/性能（根据实际要求）达标，PR完成合入，实践文档提交到仓库issue。
补充说明：具体性能对比数据呈现，按 CV类算子达到0.7x竞品， VV类算子达到0.9x竞品
以下以竞品A100为例说明计算具体的性能对比要求:
910B2 VS A100
计算式子：以CV类算子的Cube算力bound场景为例：1.13 * 0.7 =0.8
2）实践文档：
triton算子介绍1篇
填写昇腾社区开发体验报告1篇
3）任务完成标准
本次任务完成标准为：
精度/性能（根据实际要求）达标，PR完成合入，实践文档提交到仓库issue。
PR 合入
本地完成测试验证后，向MindSpeed-Ops的master分支发起PR。
对接人
@LinMingZhe
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