Pull Request已成功合入, 合并人@ascend-robot
（感谢 QianZH97 的贡献）
变更摘要
本 PR 为源自 FBGEMM 的 triton_dense_to_jagged 算子新增 GPU 端 ATK 测试迁移：该算子将 dense tensor 转为 jagged tensor，并支持 add/mul 元素级融合。改动新增 Triton kernel 实现与基于 BaseApi 的 ATK 测试 API 封装（TritonDenseToJaggedApi），覆盖 NPU/CUDA/CPU 设备选择、jagged offsets 生成与 kernel 调用参数配置。
主要改动
- 新增 Triton kernel 实现：新增
triton_dense_to_jagged内核及融合函数tensor_elementwise_add/tensor_elementwise_mul，按 offsets 区间从 dense 读取数据，通过jagged_mask/dense_mask掩码写回 jagged 输出，并在operation_function为 "add"/"mul" 时与operation_jagged_value_ptr做元素级融合计算。 - 新增 dense index 推导辅助函数：新增
_jagged_offsets_to_dense_indice，对多维 jagged tensor 通过二分查找将 offsets 递归换算为对应的 dense 索引（越界情况返回 -1），作为 kernel 的dense_indices输入。 - 新增 ATK API 封装类：新增
TritonDenseToJaggedApi（@register("triton_dense_to_jagged")），实现init_by_input_data与__call__，解析dense、jagged_offsets、operation_function等输入，生成输出 jagged tensor，并计算 grid、stride、thread block 尺寸等 kernel 启动参数。 - 新增 offsets 约束生成逻辑：新增
_generate_jagged_offsets，针对 3D/4D dense 确定性生成满足约束的 1 层/2 层 offsets（首元素为 0、末值落在约束区间、相邻差值不超过上限），保证不同机器上结果一致。
| 阶段 | 任务名 | 状态 | 详情 |
|---|---|---|---|
| 编译构建 | PR-build-SAST-check | ✅ COMPLETED | >>> |
| Build-2.7.1_arm | ✅ COMPLETED | >>> | |
| Build-2.10.0_arm | ✅ COMPLETED | >>> | |
| Build-2.7.1_X86 | ✅ COMPLETED | >>> | |
| Build-2.10.0_X86 | ✅ COMPLETED | >>> | |
| 恶意代码检查 | Antipoison | ✅ COMPLETED | >>> |
| 编码安全与规范检查 | pre-commit | ✅ COMPLETED | >>> |
| clang-tidy | ✅ COMPLETED | >>> | |
| 开源片段检查 | SCA | ✅ COMPLETED | >>> |
| 开发者测试 | presmoke | ✅ COMPLETED | >>> |
| 流水线 | PR-pipeline_ops-rec | ✅ COMPLETED | >>> |
- compile : 运行流水线
- retry : 重试流水线所有失败子任务
- retry <任务名> : 仅重试指定失败子任务
- stop : 停止流水线
Thanks for your pull-request.
The full list of commands accepted by me can be found at here.
You can get sig-info at here.
You can self-configure the PR merge rules for this repository. For more details, please refer to Here.
PR Approval Progress
✅ Congratulations! All modules have met the lgtm and approve requirements.
Module Approval Details
| module | lgtm status | approve status |
|---|---|---|
| repo-Ascend/ops-rec | ✅ 文一晴, li-da-xiong, m0_57292843 (3/2) | ✅ li-da-xiong (1/1) |
💡 Tip:
- Committer can comment
/approveor/lgtm- Commenting
/approveimplies both code review (lgtm) and intent to merge (approve)
ascend docs pipeline is running...
✅ 跳过 docs ci 检查，没有需要检查的文档文件
/lgtm
/lgtm
[P2] offset 输入值被丢弃，仅按 dense shape 重新生成
问题
_generate_jagged_offsets(dense, jagged_offsets, device) 函数中，用户传入的 jagged_offsets 仅用于取 dtype/device，其数值完全被按 dense shape 重建的确定性 offset 覆盖。
影响
用户在 YAML 中配置的特定 offset 分布不生效，测试无法覆盖非均匀序列长度场景。
建议
应直接使用传入的 offset tensor（仅做 device 转换和约束校验），仅在 offset 为空时才自动生成。
这是因为atk工具基于yaml和generate限制文件生成的jagged_offsets只会确定shape和数据类型，值只有在实际测试的时候才会随机生成，不可用(jagged_offsets必须是累加和)。所以只有在api文件中生成jagged_offsets的值
[P2] block_offset 使用 dense stride 索引 jagged 指针，stride 不一致时写入位置错误
问题
block_offset = offset_row * dense_row_stride + offset_col * dense_col_stride 同时用于 dense load（正确）和 jagged store（tl.store(jagged_value_ptr + block_offset, ...)）。
但 jagged tensor 的行 stride 是 jagged_value_row_stride（= N），与 dense_row_stride 不一定相等。当 dense 非连续或 shape 不匹配时，jagged store 的写入位置会错位。
影响
在 contiguous 且 D 相同的场景下两者一致，不影响结果。但 kernel 缺乏对 stride 一致性的校验，存在潜在错误风险。
建议
jagged store 应使用 jagged_value_row_stride 计算行偏移，或添加断言 assert jagged_value_row_stride == dense_row_stride。
这是FBGEMM源码，本次只迁移源码，不对内容改动
/approve
Pull Request 已合并或已关闭。
If you want to solve this problem, you can click here to do it in the FAQs.
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合入来源
问题/功能描述
[feat] 新增triton_dense_to_jagged算子atk测试迁移(gpu部分)
修改方案描述
triton_dense_to_jagged 算子源自 FBGEMM，将 dense tensor 转为 jagged tensor。含 GPU 端 ATK 精度与性能测试自定义 API 封装，支持 add/mul 元素级融合。
是否涉及UT/ST
开发自检