变更摘要

本 PR 是 2026 HCCL 通信库创新大赛粤港澳赛区「超能陆战队」（南方科技大学）的初赛与决赛完整工程代码归档。初赛实现基于 AICPU_TS 通信引擎的 HcclReduceScatter 算子，采用多 Thread 并行远端读取 + 固定顺序归约的算法；决赛在 CCU 通信引擎上重构了 ReduceScatter 实现，引入 BufferedReduce 循环展开、双流水线读取、多 Die 拓扑感知通道分组及 Combine Kernel 等优化技术。两阶段均包含完整的源码工程、构建脚本（build.sh）及代码格式化配置（.clang-format），不包含构建产物。

主要改动

• 决赛 CCU ReduceScatter 内核 (ccu_kernel.cc)：新增 CcuReduceScatterKernel 和 CcuCombineKernel 两个 CCU Kernel 函数。前者实现基于 CCU 原语的 ReduceScatter 算法，包含 BufferedReduce 循环优化（将归约拆分为 4KB 分片并利用 ccu::LoopGroup 进行循环展开并行执行）、双流水线数据读取（先发下一批读取再处理当前批）、以及根据源数量自适应选择树形归约或 BufferedReduce 路径；后者用于双 Die 场景下合并两个 Die 的局部归约结果。

• 决赛主机端资源构建 (reduce_scatter.cc 决赛版)：在 CCU 引擎上实现拓扑感知的通道获取逻辑 AcquirePeerChannels，按 Die 将 peer 通道分组，优先将包含本地 rank 归约的组分配到 peer 通道较少的 Die 上以实现负载均衡；通过 RegisterCcuKernels 完成 CCU Kernel 注册，支持单 Die 和双 Die 两种模式，持久化持有 kernel 参数避免被析构。

• 初赛 AICPU ReduceScatter 实现 (exec_op.cc 初赛版)：基于 AICPU_TS 引擎实现多 Thread 并行通信算法，为每个远端 rank 分配独立 Thread 和 Channel，各 Thread 并行从对端读取数据到本地 buffer 不同临时分片，避免并发写入冲突；归约阶段固定按 rank 顺序执行以保证浮点结果可重复。

• 初赛 Host/Device 同步机制 (launch_aicpu_kernel.cc)：封装 AICPU Kernel 加载与下发流程，通过 aclrtBinaryLoadFromFile 加载算子二进制，利用 HcommThreadNotify 实现 Host 主 Stream 与 AICPU 侧 Thread 之间的双向同步，确保 Kernel 下发与完成的时序正确性。

• 公共基础设施：新增 BinaryStream 序列化工具类（支持基础类型、std::vector、std::string、std::map 的序列化与反序列化）用于 AlgResourceCtx 的引擎上下文持久化；定义统一的日志宏体系（HCCL_DEBUG/INFO/WARNING/ERROR）及错误检查宏（CHK_RET、CHK_PTR_NULL、ACLCHECK 等）；决赛版 log.h 额外增加 ConvertCcuToHccl 完成 CCU 错误码到 HCCL 错误码的转换。

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PR Approval Progress

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Module Approval Details

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Sami_Hui, thanks for your pull request. All authors of the commits have signed the CLA. 👍

Something went wrong during merge: git update-ref: exit status 128, stderr: "fatal: commit: cannot lock ref 'refs/heads/master': is at ba54b47891f16e9c6e1d5557c9212296f418fe6a but expected 1538a3adc2f97660d2f9c2395d71dc6fe9d0266c\n"

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