变更摘要

此 PR 为 Catlass 框架新增了 TRMM（三角矩阵乘法）算子，实现 C = alpha * op(T) * B（左侧）或 C = alpha * A * op(T)（右侧）的计算，其中 T 为三角矩阵。核心包括一个双核（AIC/AIV）算子模板 TrmmTla、多套针对不同问题规模的 Tile/Swizzle 调度策略、JIT 编译支持、Torch 集成接口及完整的测试与示例程序。

主要改动

• 新增 TrmmTla 核心算子模板：在 include/catlass/gemm/kernel/trmm_tla.hpp 中定义 Catlass::Gemm::Kernel::TrmmTla 类，实现 AIC 核上的 MMAD 分块计算与 AIV 核上的 alpha 缩放后处理，通过 side/uplo/trans 参数动态裁剪每个 tile 的有效 K 范围以跳过三角矩阵的零元区域。
• 新增按问题规模选择 Tile 变体的调度逻辑：在示例 trmm_tla.cpp 和 JIT 调度层 trmm_tla.cpp 中实现 SelectTileVariant 函数，根据 side/uplo/trans 及 M/N 大小在 8 种 TileVariant（含 default、small_right、small_left、K128、swizzle31 等）间选择不同的 L1/L0 tile shape 和 GemmIdentityBlockSwizzle 配置。
• 新增 JIT 编译支持：tests/optest/kernels/74_trmm_tla/trmm_tla_impl.cpp 通过宏 CATLASS_JIT_TRMM_TILE_VARIANT 与 CATLASS_JIT_BLOCK_SCHEDULER 在编译时确定 tile 形状和 block scheduler，配合 tests/optest/kernels/74_trmm_tla/trmm_tla.cpp 中的 TrmmTLA 函数完成 JIT kernel 的分发与启动。
• 新增 Torch 集成接口与 Python API：tests/optest/torch_catlass/ops/trmm_tla.py 提供 trmm_tla() Python 函数；tests/optest/src/include/template/trmm_tla.h 中的 TrmmTlaLike 模板完成张量校验、布局推导与算子调用；tests/optest/src/catlass_torch.cpp 完成 Torch 函数注册。
• 新增示例程序与测试：examples/74_trmm_tla/trmm_tla.cpp 提供完整独立示例，支持 warmup/repeat 性能计时、采样验证与全量多线程 CPU golden 校验；tests/optest/tests/test_74_trmm_tla.py 提供参数化 pytest 用例覆盖 left/right、lower/upper、transpose 及 alpha 组合。

代码审查

审查总结

审查了全部 15 个变更文件：

按优先级汇总:

• P0: 1 个 — TrmmTlaOptions 类型未定义，示例将编译失败
• P1: 0 个
• P2: 1 个 — CanImplement 返回值被忽略，无效参数可能静默通过
• P3: 3 个 — 不可达死代码、误导性输出消息、strtoul 未检查 errno

整体风险评估: 本 PR 的核心 kernel 实现 (include/catlass/gemm/kernel/trmm_tla.hpp)、JIT 编译路径、Python 绑定和测试代码均经过仔细审查，未发现正确性或安全性问题。但示例程序存在一个 P0 编译阻断问题（TrmmTlaOptions 未定义），必须在合入前修复。Kernel 侧的 Ascend C 并发同步（SetFlag/WaitFlag 配对、跨核 CrossCoreFlag 协议）、三角区域裁剪逻辑和整数溢出检查均通过审查，未发现缺陷。

⛔ 需要修改

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PR Approval Progress

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Module Approval Details

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