认领这个任务

进展更新（Issue #30）

已完成 NPU Triton mHC H 矩阵生成实现与验证，并向 main 提交 PR。

结果

• 精度：pytest tests/pytorch/test_mhc_h_matrix.py → 20/20 PASSED
• 性能：平均约 3.34x vs PyTorch ref；单项回退 0（≤5% 门禁）
• 文档：docs/mhc/h_matrix_generation.md、perf_results.md、experience_report.md

体验摘要

• Ascend Triton： l.where().sum() 链式不可用；Sinkhorn hist 缓冲反向需 recompute
• Projection 小 shape 上 Triton GEMM 慢于 orch.matmul，默认走可微 matmul，kernel 仍保留供参考
• 工具链：Temp_room 内隔离 conda + GCC≥9，未改系统/驱动

分支说明

上游暂无 2.17 分支（仅 main /
elease_v2.15），故先 PR → main；2.17 开出后再补。

PR #146 已更新：精度扩展为 600 参数化 case，NPU 复测 601 passed（npu:0 / Ascend910B3）；性能平均 ~3.195x，>5% 回退 0；复测明细已写入 PR 描述。

PR #146 已更新：精度扩展为 600 参数化 case，NPU 复测 601 passed（npu:0 / Ascend910B3）；性能平均 ~3.195x，>5% 回退 0；复测明细已写入 PR 描述。

精度 case 已改为小/中/大分层：Projection 至 (8192,4096)/K=8192，Scale M 至 32768，Sinkhorn 至 (2048,8)。NPU 复测仍 601 passed；详情已更新 PR 描述。

PR 描述已更新：

1. shape 范围与测试网格对齐（Projection 至 8192、Scale 至 32768、Sinkhorn 至 2048×8）；
2. 补充大 shape 性能表（Projection/Scale 达标；Sinkhorn 在 s*b≳8192 有回退，已如实记录）。

已修复大 shape Sinkhorn 性能：s*b>=8192 走 PyTorch fallback。
复测：精度 601 passed；大 shape 性能平均 ~1.38x，REGS=0（含 s=1024/2048）。PR 描述已更新。

PR 描述已纠正为修复后复测结果：大 shape Sinkhorn 走 fallback 后 REGS=0（不再保留 0.35x 旧数字）。请刷新页面查看。

PR 描述已改为同一次实测数据生成（docs/mhc/repro_stamp.json）。
精度 601 passed；小/中 avg 3.438x REGS=0；大 shape avg 1.362x REGS=0。
正文含复现命令，可对照 JSON 核验。

任务书符合性核对（PR #146）

结论：在现有上游分支条件下，任务书可验收项均已满足。

认领这个任务

@longcat_chen

欢迎认领任务，请参考前Q3社区任务池明确该任务的：

完成的截止日期
开发进展反馈
微信答疑群
任务交付注意事项
等信息。如果您同时认领了多项任务，但无法都能进行投入，可以在部分任务中回复退出.

麻烦您加入到对应微信群，群备注名修改为"社区任务+您的gitcode账号", 后续有相关消息和问题都可以在微信群咨询答疑。 等您加入到微信群后，我这边会在社区任务池里面登记任务责任人。

认领这个任务

@longcat_chen

欢迎认领任务，请参考前Q3社区任务池明确该任务的：

完成的截止日期
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麻烦您加入到对应微信群，群备注名修改为"社区任务+您的gitcode账号", 后续有相关消息和问题都可以在微信群咨询答疑。 等您加入到微信群后，我这边会在社区任务池里面登记任务责任人。

@Liz_
十天前就完成了，目前还没有验收、审核

【进展更新】按检视意见：实验/实践报告不再放在 PR docs/，全文归档到本 Issue。

对应实现 PR：!146 · RFC：#38

原 docs/mhc/experience_report.md（已从 PR docs/ 移除，归档于此）

昇腾社区开发体验报告 — TransformerEngineNPU Issue #30

任务

Triton mHC H 矩阵生成（Projection / Scale / Sinkhorn），n=4。

环境

• 硬件：Ascend 910B3 ×2
• CANN 9.0.0 + torch 2.7.1 + torch_npu + triton-ascend
• 约束：不改系统包/驱动，工具链与缓存隔离

开发体验摘要

1. 参考移植：对齐 NVTE v2.17 mHC API 与精度门禁；NPU 上去掉 CUDA general_gemm / cache modifier，默认关闭 autotune。
2. 编译器：Triton-Ascend 需要 GCC≥9；隔离安装 conda-forge GCC + linklib，未动系统包。
3. Ascend Triton 差异：
   • tl.where(...).sum() 链式不可用 → Scale bwd 拆临时变量；
   • Sinkhorn hist 缓冲反向在大 batch 数值不稳 → NPU 强制 recompute；
   • Triton GEMM 在小 shape 上慢于 torch.matmul → Projection 默认可微 matmul 路径，kernel 仍保留。
4. 验证：pytest tests/pytorch/test_mhc_h_matrix.py；性能数字写在 MR 描述（不提交 benchmark JSON）。

建议

• 文档化 Triton-Ascend 对 where().reduce / hist 缓冲的已知限制；
• 提供官方 Temp_room 友好的 host GCC≥9 工具链说明，减少环境踩坑。

原 docs/mhc/h_matrix_generation.md（已从 PR docs/ 移除，归档于此）

mHC H 矩阵生成（Projection / Scale / Sinkhorn）— Issue #30

1. 算法说明

DeepSeek mHC 用一组 H 矩阵描述 Hyper-Connection 中的流混合。本期在 昇腾 NPU Triton 上实现 H 生成链路（语义对齐 NVTE v2.17，n=4）：

2. 接口契约

from transformer_engine.pytorch.triton.mhc import (
    mhc_fused_projection,
    mhc_fused_scale,
    mhc_fused_sinkhorn,
)

# projection: x (M,K), phi (N,K) with N=2n+n*n=24 → H (M,32 padded), ms (M,) fp32
H, ms = mhc_fused_projection(x, phi, use_tf32=False)

# scale: H (M,32), alpha (3,), beta (1,N), ms (M,)
h_pre, h_post, h_res = mhc_fused_scale(H, alpha, beta, ms, n=4)

# sinkhorn: H_res (s,b,n,n)
P = mhc_fused_sinkhorn(h_res.view(s, b, n, n), n=4, recompute_hist=True, iters=20)

• 支持 dtype：float32、bfloat16（内部关键累加多用 fp32）。
• H 最后一维 pad 到 32，有效宽度为 N=24。

3. 精度策略

• 与同机 PyTorch 参考实现（见 tests/pytorch/test_mhc_h_matrix.py）对齐。
• 门禁：FP32 atol/rtol ≤ 5e-3；BF16 atol/rtol ≤ 2.5e-2。
• Projection 反向含 grad_ms 对 x 的贡献；Scale 反向含 alpha/beta/ms/H 梯度；Sinkhorn 反向走 recompute 路径。

4. 非确定性 / Autotune

• 默认 NVTE_DISABLE_TRITON_AUTOTUNING=1：单 config，避免 Ascend 上冗长调参。
• 需 NVTE_ALLOW_NONDETERMINISTIC_ALGO=1（与 TE-NPU 其它 Triton 算子一致）。

5. NPU 适配与已知限制

1. 无 CUDA general_gemm：Projection 用 torch.matmul；kernel 侧避免 CUDA 专属 cache modifier。
2. Scale bwd：Ascend 不支持 tl.where(...).sum() 链式表达式，已拆成临时变量再 tl.sum。
3. Sinkhorn recompute_hist=False：大 batch 上 hist 缓冲反向数值不稳定；NPU 上 API 仍接受 False，但内部强制走 recompute（与参考精度一致）。小 shape 上 hist 路径曾可过，但不作为默认依赖。
4. Host 编译 Triton launcher 需 GCC ≥ 9；本环境用 Temp_room 内 conda-forge GCC + tools/linklib，不改系统包。

6. 测试数据

source NPU 沙箱/env.sh   # 或等价 CANN + PATH
cd TransformerEngineNPU
python -m pytest tests/pytorch/test_mhc_h_matrix.py -v
# 性能 + 显存
python tests/pytorch/benchmark_mhc_h_matrix.py --warmup 5 --iters 20 \
  --json-out /tmp/mhc_perf_results.json

覆盖：典型 (M,K)=(32,256)/(128,512)、边界/非规则 M=17/15、Sinkhorn (s,b)=(8,4)/(3,2)，FP32+BF16，前反向。

结果摘要见MR 描述中的性能表格（本地可选写 /tmp/mhc_perf_results.json）（由基准脚本跑出后填写）。

精度覆盖（shape 分层）

• 共 600 参数化 case，强制 npu:0
• Projection：tiny / mid / large 至 (8192,4096)，K 至 8192
• Scale：M 至 32768
• Sinkhorn：(s,b) 至 (2048,8)（s*b 至 16384）
• Sinkhorn：当 s*b >= 8192 时自动走可微 PyTorch fallback（保证大 shape ≤5% 性能门禁）。