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feat(PIDModelFit): 新增 9个 PID 整定算子 + E2E 验证（系列共 12个，完整覆盖 PID 整定流程） Co-authored-by: liuhaidong<aliutec@163.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !21 merge devin/1781921853-pid-modelfit-ops into master feat(PIDModelFit): 新增 9个 PID 整定算子 + E2E 验证（系列共 12个，完整覆盖 PID 整定流程） Created-by: haikuo Commit-by: liuhaidong Merged-by: cann-robot Description: ## Summary 本次为 **PIDModelFit** 算子系列提交：当前正式口径共 **12 个 NPU 自定义算子**，其中包括前序已提交的 **3 个 *_basis_gemm_fit 模型辨识算子**，以及本轮新增并保留的 **9 个诊断、整定、候选仿真、特征提取和评估类算子**。这 12 个算子共同覆盖 PID 整定主流程：模型辨识 → 模型诊断 → PID 参数生成 → 候选闭环仿真/评分/选优 → 候选特征提取 → 控制性能与过程能力评估。 > 重点（committer 第一眼）：本次正式合入范围已从早期探索口径收敛为 **12 个正式算子**。前序 3 个 *_basis_gemm_fit 辨识算子作为模型辨识基础能力保留，并补充 benchmark、docs/benchmark.md 与 README 描述；本轮新增并保留 9 个下游算子，补齐 PIDModelFit 从“能辨识模型”到“能诊断、能整定、能仿真选优、能验收评估”的完整工程链路。探索/历史原型算子不进入本次正式提交范围。 ## 算子清单（9 新 + 3 已有 = 12），按 PID 整定 6 阶段 1. **模型辨识**：pid_fopdt_basis_gemm_fit · pid_ipdt_basis_gemm_fit · pid_sopdt_basis_gemm_fit 2. **模型质量诊断**：pid_residual_diagnostics · pid_windowed_residual_diagnostics 3. **PID 参数生成**：pid_tuning_rule_batch（Ziegler-Nichols / IMC / Cohen-Coon） 4. **候选闭环仿真、评分与选优**：pid_fopdt_batch_rollout_score · pid_ipdt_batch_rollout_score · pid_sopdt_batch_rollout_score 5. **候选响应特征提取**：pid_step_response_features 6. **控制性能与过程能力评估**：pid_control_performance_metrics · pid_process_capability_metrics → 新增的 IPDT / SOPDT rollout 补齐了候选仿真阶段对 FOPDT / IPDT / SOPDT 三类模型的覆盖；三个 batch rollout 算子已融合候选特征、候选评分和 best 选择，直接输出每条回路的最优 PID 候选结果。 ## E2E 验证：算子有效且具备 NPU resident 链路价值（Ascend910B3 / node202 真编真跑） - **有效（精度）**：12/12 算子均提供 Python/CPU reference、精度测试或 NPU smoke/benchmark 入口；NPU 输出与 CPU reference 在 float32 容差内对齐。FOPDT 全链路 E2E 覆盖 fit -> tuning_rule -> fopdt_rollout -> performance_metrics，分阶段与 CPU reference 对齐，链路语义自洽。 - **高效（vs CPU 64 线程）**：模型辨识 pipeline 是最明确 NPU 价值点，MatMul + reduce resident e2e 约 28x-180x；三类 batch rollout 在典型候选规模下约 4x-7x；残差诊断、窗口残差、候选特征和指标类算子适合作为 NPU resident 后处理，避免中间轨迹回传 CPU。 - **工程定位清晰**：pid_tuning_rule_batch 算术强度较低，不作为单独性能卖点，但它支撑 E2E 中“模型参数 -> PID 候选”的 device 侧候选生成阶段；评估类算子推荐挂在 NPU resident 流水线后端使用。 ## 主要改动 - 9 个新增正式算子目录，均包含 op_host / op_kernel / examples / tests / docs / README 等标准交付件结构。 - 3 个前序 *_basis_gemm_fit 模型辨识算子作为基础能力保留，并补充 benchmark、README 和文档说明。 - common/ 提供 CPU / NumPy reference 与共享辅助实现。 - e2e/ 提供全链路验证驱动，包括 e2e_perf、e2e_orchestrator.py 和 build_e2e.sh。 - 顶层 docs/ 收敛为正式交付文档：design.md、test_report.md、pid_operator_catalog_by_purpose.md。 ## 验证环境 Ascend910B3，CANN toolkit，g++ 10.3.1 See merge request: cann/mat-chem-sim-pred!21 | 1 个月前 | |
feat(PIDModelFit): 新增 9个 PID 整定算子 + E2E 验证（系列共 12个，完整覆盖 PID 整定流程） Co-authored-by: liuhaidong<aliutec@163.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !21 merge devin/1781921853-pid-modelfit-ops into master feat(PIDModelFit): 新增 9个 PID 整定算子 + E2E 验证（系列共 12个，完整覆盖 PID 整定流程） Created-by: haikuo Commit-by: liuhaidong Merged-by: cann-robot Description: ## Summary 本次为 **PIDModelFit** 算子系列提交：当前正式口径共 **12 个 NPU 自定义算子**，其中包括前序已提交的 **3 个 *_basis_gemm_fit 模型辨识算子**，以及本轮新增并保留的 **9 个诊断、整定、候选仿真、特征提取和评估类算子**。这 12 个算子共同覆盖 PID 整定主流程：模型辨识 → 模型诊断 → PID 参数生成 → 候选闭环仿真/评分/选优 → 候选特征提取 → 控制性能与过程能力评估。 > 重点（committer 第一眼）：本次正式合入范围已从早期探索口径收敛为 **12 个正式算子**。前序 3 个 *_basis_gemm_fit 辨识算子作为模型辨识基础能力保留，并补充 benchmark、docs/benchmark.md 与 README 描述；本轮新增并保留 9 个下游算子，补齐 PIDModelFit 从“能辨识模型”到“能诊断、能整定、能仿真选优、能验收评估”的完整工程链路。探索/历史原型算子不进入本次正式提交范围。 ## 算子清单（9 新 + 3 已有 = 12），按 PID 整定 6 阶段 1. **模型辨识**：pid_fopdt_basis_gemm_fit · pid_ipdt_basis_gemm_fit · pid_sopdt_basis_gemm_fit 2. **模型质量诊断**：pid_residual_diagnostics · pid_windowed_residual_diagnostics 3. **PID 参数生成**：pid_tuning_rule_batch（Ziegler-Nichols / IMC / Cohen-Coon） 4. **候选闭环仿真、评分与选优**：pid_fopdt_batch_rollout_score · pid_ipdt_batch_rollout_score · pid_sopdt_batch_rollout_score 5. **候选响应特征提取**：pid_step_response_features 6. **控制性能与过程能力评估**：pid_control_performance_metrics · pid_process_capability_metrics → 新增的 IPDT / SOPDT rollout 补齐了候选仿真阶段对 FOPDT / IPDT / SOPDT 三类模型的覆盖；三个 batch rollout 算子已融合候选特征、候选评分和 best 选择，直接输出每条回路的最优 PID 候选结果。 ## E2E 验证：算子有效且具备 NPU resident 链路价值（Ascend910B3 / node202 真编真跑） - **有效（精度）**：12/12 算子均提供 Python/CPU reference、精度测试或 NPU smoke/benchmark 入口；NPU 输出与 CPU reference 在 float32 容差内对齐。FOPDT 全链路 E2E 覆盖 fit -> tuning_rule -> fopdt_rollout -> performance_metrics，分阶段与 CPU reference 对齐，链路语义自洽。 - **高效（vs CPU 64 线程）**：模型辨识 pipeline 是最明确 NPU 价值点，MatMul + reduce resident e2e 约 28x-180x；三类 batch rollout 在典型候选规模下约 4x-7x；残差诊断、窗口残差、候选特征和指标类算子适合作为 NPU resident 后处理，避免中间轨迹回传 CPU。 - **工程定位清晰**：pid_tuning_rule_batch 算术强度较低，不作为单独性能卖点，但它支撑 E2E 中“模型参数 -> PID 候选”的 device 侧候选生成阶段；评估类算子推荐挂在 NPU resident 流水线后端使用。 ## 主要改动 - 9 个新增正式算子目录，均包含 op_host / op_kernel / examples / tests / docs / README 等标准交付件结构。 - 3 个前序 *_basis_gemm_fit 模型辨识算子作为基础能力保留，并补充 benchmark、README 和文档说明。 - common/ 提供 CPU / NumPy reference 与共享辅助实现。 - e2e/ 提供全链路验证驱动，包括 e2e_perf、e2e_orchestrator.py 和 build_e2e.sh。 - 顶层 docs/ 收敛为正式交付文档：design.md、test_report.md、pid_operator_catalog_by_purpose.md。 ## 验证环境 Ascend910B3，CANN toolkit，g++ 10.3.1 See merge request: cann/mat-chem-sim-pred!21 | 1 个月前 | |
feat(PIDModelFit): 新增 9个 PID 整定算子 + E2E 验证（系列共 12个，完整覆盖 PID 整定流程） Co-authored-by: liuhaidong<aliutec@163.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !21 merge devin/1781921853-pid-modelfit-ops into master feat(PIDModelFit): 新增 9个 PID 整定算子 + E2E 验证（系列共 12个，完整覆盖 PID 整定流程） Created-by: haikuo Commit-by: liuhaidong Merged-by: cann-robot Description: ## Summary 本次为 **PIDModelFit** 算子系列提交：当前正式口径共 **12 个 NPU 自定义算子**，其中包括前序已提交的 **3 个 *_basis_gemm_fit 模型辨识算子**，以及本轮新增并保留的 **9 个诊断、整定、候选仿真、特征提取和评估类算子**。这 12 个算子共同覆盖 PID 整定主流程：模型辨识 → 模型诊断 → PID 参数生成 → 候选闭环仿真/评分/选优 → 候选特征提取 → 控制性能与过程能力评估。 > 重点（committer 第一眼）：本次正式合入范围已从早期探索口径收敛为 **12 个正式算子**。前序 3 个 *_basis_gemm_fit 辨识算子作为模型辨识基础能力保留，并补充 benchmark、docs/benchmark.md 与 README 描述；本轮新增并保留 9 个下游算子，补齐 PIDModelFit 从“能辨识模型”到“能诊断、能整定、能仿真选优、能验收评估”的完整工程链路。探索/历史原型算子不进入本次正式提交范围。 ## 算子清单（9 新 + 3 已有 = 12），按 PID 整定 6 阶段 1. **模型辨识**：pid_fopdt_basis_gemm_fit · pid_ipdt_basis_gemm_fit · pid_sopdt_basis_gemm_fit 2. **模型质量诊断**：pid_residual_diagnostics · pid_windowed_residual_diagnostics 3. **PID 参数生成**：pid_tuning_rule_batch（Ziegler-Nichols / IMC / Cohen-Coon） 4. **候选闭环仿真、评分与选优**：pid_fopdt_batch_rollout_score · pid_ipdt_batch_rollout_score · pid_sopdt_batch_rollout_score 5. **候选响应特征提取**：pid_step_response_features 6. **控制性能与过程能力评估**：pid_control_performance_metrics · pid_process_capability_metrics → 新增的 IPDT / SOPDT rollout 补齐了候选仿真阶段对 FOPDT / IPDT / SOPDT 三类模型的覆盖；三个 batch rollout 算子已融合候选特征、候选评分和 best 选择，直接输出每条回路的最优 PID 候选结果。 ## E2E 验证：算子有效且具备 NPU resident 链路价值（Ascend910B3 / node202 真编真跑） - **有效（精度）**：12/12 算子均提供 Python/CPU reference、精度测试或 NPU smoke/benchmark 入口；NPU 输出与 CPU reference 在 float32 容差内对齐。FOPDT 全链路 E2E 覆盖 fit -> tuning_rule -> fopdt_rollout -> performance_metrics，分阶段与 CPU reference 对齐，链路语义自洽。 - **高效（vs CPU 64 线程）**：模型辨识 pipeline 是最明确 NPU 价值点，MatMul + reduce resident e2e 约 28x-180x；三类 batch rollout 在典型候选规模下约 4x-7x；残差诊断、窗口残差、候选特征和指标类算子适合作为 NPU resident 后处理，避免中间轨迹回传 CPU。 - **工程定位清晰**：pid_tuning_rule_batch 算术强度较低，不作为单独性能卖点，但它支撑 E2E 中“模型参数 -> PID 候选”的 device 侧候选生成阶段；评估类算子推荐挂在 NPU resident 流水线后端使用。 ## 主要改动 - 9 个新增正式算子目录，均包含 op_host / op_kernel / examples / tests / docs / README 等标准交付件结构。 - 3 个前序 *_basis_gemm_fit 模型辨识算子作为基础能力保留，并补充 benchmark、README 和文档说明。 - common/ 提供 CPU / NumPy reference 与共享辅助实现。 - e2e/ 提供全链路验证驱动，包括 e2e_perf、e2e_orchestrator.py 和 build_e2e.sh。 - 顶层 docs/ 收敛为正式交付文档：design.md、test_report.md、pid_operator_catalog_by_purpose.md。 ## 验证环境 Ascend910B3，CANN toolkit，g++ 10.3.1 See merge request: cann/mat-chem-sim-pred!21 | 1 个月前 |
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