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Backgroud（背景信息）

当前 AI 算法开发通常以 Python 为主，而集合通信算法的设计、验证和优化往往依赖 C/C++、AscendC 等较底层语言，开发门槛较高。对于希望定制 HCCL 集合通信算法的开发者来说，直接编写底层通信逻辑不仅实现复杂，也缺少统一、便捷的算法描述和验证手段。

本需求拟在 HCCL experimental/eco_system 下引入 HCCLang，提供一套面向集合通信算法开发的 Python DSL 及配套工具链。开发者可以通过 Python API 描述 AllReduce、AllGather、ReduceScatter、Scatter、All2All 等集合通信过程，并将 DSL 描述转换为 XML/JSON 等算法指令产物，同时通过 checker/simulator 对生成结果进行语义正确性验证。

该需求主要解决集合通信算法开发门槛高、原型验证效率低、算法描述与验证流程不统一的问题，为开发者提供从“Python DSL 描述 → 指令生成 → 正确性验证”的完整闭环，方便典型集合通信算法的快速开发、复现和扩展，并为后续 HCCL 生态中的自定义通信算法能力演进提供基础。

Origin（信息来源）

北京航空航天大学

Benefit / Necessity （价值/作用）

HCCLang 的引入可以降低 HCCL 集合通信算法的开发和验证门槛，使开发者能够使用 Python DSL 描述集合通信过程，而无需直接从底层 C/C++ 或 AscendC 通信实现入手。通过统一的 DSL 表达、XML/JSON 指令生成以及 checker/simulator 语义验证能力，可以缩短集合通信算法从原型设计到正确性验证的开发周期，提高算法调试、复现和扩展效率。

该需求主要适用于以下场景：开发者快速编写和验证 AllReduce、AllGather、ReduceScatter、Scatter、All2All 等典型集合通信算法；基于 DSL 生成标准化算法产物，用于人工检查、checker/simulator 验证以及后续 HCCL 集成；开展 Ring、Mesh、Pipeline 等通信模式的原型设计、算法比较和调度优化探索；同时也可作为 HCCL experimental/eco_system 下的实验性生态工具，为社区开发者学习、复现和扩展自定义集合通信算法提供统一入口。

Design（设计方案）

总体流程如下：

Python DSL 编写集合通信算法 → HCCLANG 上下文捕获 DSL 调用 → 构建 Buffer / Chunk / 通信关系 / 通信组 →生成内部通信图与指令队列

①→ toXML() / toJSON() → 生成按 Rank 组织的 XML / JSON 指令流 → CHECK() / Checker + Simulator →与参考集合通信结果比对，验证语义正确性

②→ AICPU 后端代码生成 → 生成 AICPU 自定义算子工程 → 实机上验证

在 DSL 层，开发者可通过 chunkInit、chunkSlice、chunkCopy、chunkCopyReduce、group、submit等接口描述数据切分、Rank 间通信、规约操作以及通信组调度；在内部表示层，对 Buffer、数据块、通信关系和指令进行统一管理；在产物生成层，一方面可通过 toXML() / toJSON() 将算法转换为可检查的 XML/JSON 指令流，另一方面可进一步生成面向 AICPU 后端的自定义算子工程，为 DSL 描述的集合通信算法提供后端实现与集成基础；在验证层，通过 checker/simulator 模拟各 Rank 的通信、搬运和规约过程，并与 AllReduce、AllGather、ReduceScatter、Scatter、All2All 等参考结果进行比对。

本次设计重点提供 “DSL 描述—指令生成—正确性验证” 的基础闭环。C++/AscendC 代码生成、多后端运行、拓扑感知和通算融合等能力作为后续演进方向，不作为本次首次开源需求的必选范围。整体设计采用相对独立的生态工具链形式，将 HCCLang 引入 HCCL experimental/eco_system，不直接修改 HCCL 现有核心代码路径。HCCLang 以 Python DSL 作为算法描述入口，通过内部程序上下文对用户的 DSL 调用进行捕获和组织，并进一步转换为通信图、通信组及指令队列等内部表示，最终可生成 XML/JSON 形式的集合通信算法产物，并支持进一步生成面向 AICPU 后端的自定义算子工程；生成结果可通过 checker/simulator 等工具完成语义正确性验证。