变更摘要

本 PR 在 PR_code/xhf_A2_1/ 目录下新增了 Challenge 09 的 MatmulAddRelu 融合算子实现与自验证脚本。matmul_add_relu.py 基于 catlass.tla 描述固定 256×256×256 的 Matmul、Add、ReLU 数据流，通过多级缓冲、mutex 同步与 Cube/Vector 双流水实现多核切分与计算；test_matmul_add_relu.py 构造随机输入，调用 tla.compile 并执行核函数，与 PyTorch 参考结果对比完成验证。

主要改动

• 融合算子骨架与常量定义: 新增 matmul_add_relu_kernel，固定 M=N=K=256，定义 L0_K=64、AIV_M=M//2、X_CHUNK_M=64、SIMD_LANES=64，并通过 tla.allocate 在 l1、l0a、l0b、l0c、ub 上分配 A/B/累加/输入缓冲。
• Cube 端多级搬运与矩阵乘累加: 在 tla.cube() 中完成 GM→L1 的 tla.copy、按 k_tile 的 L1→L0 搬运，并用 tla.mmad(l0_c, l0_a, l0_b, init_c=(k_tile == 0)) 将 FP16 乘积累加到 L0C 的 FP32 结果，mutex_l1/mutex_l0/mutex_l0c 管理各 Pipe 访问顺序。
• L0C→UB 拆分与跨核同步: 使用带 tla.params.CopyL0C2DstParams(l0c2ub_mode=SPLIT_M) 的 tla.copy 将完整累加结果分片到两个 AIV 的 UB，并通过 tla.cross_core_set_flag / tla.cross_core_wait_flag（fix_done）实现 Cube 到 Vector 的跨核通知。
• Vector 端 Add + ReLU 计算与写回: 在 tla.vector() 中按 aiv_id 和 chunk 切分数据，使用 tla.vec.func(mode="simd") 对每行按 SIMD_LANES 切向量，执行 tla.max(tla.add(acc_reg.load(), x_reg.load()), 0.0) 原位写回，再由 tla.copy 输出到 gm_y。
• 新增自验证测试脚本: test_matmul_add_relu.py 支持 --device 参数并延迟导入 catlass.tla、torch、torch_npu，构造 A/B/X 输入与 torch.relu(a @ b + x) 参考值，经 tla.compile(..., options="--npu-arch 3510") 编译后执行，按容差校验并打印 PASS/FAIL。

说明：我按要求对代码进行了只读分析，并尝试运行 ast-grep、grep、read_file 等工具辅助理解，但所有调用均因当前环境限制未能实际返回结果；以上总结完全基于 PR 标题、描述、改动文件列表及内嵌补丁内容，未对文件做额外探查。

代码审查

✅ 未发现问题

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