Trace 模块设计文档

概述

Trace模块负责完整记录AI Kernel生成过程中的大模型推理痕迹，实现Designer、Coder、Verifier等组件的操作追踪和保存功能。通过标准化的日志格式和存储机制，支持生成过程的可追溯性和问题诊断。

类方法说明

insert_designer_or_coder_record() 和 insert_verifier_record()

功能

• 记录大模型的推理过程和生成结果，并保存到指定目录。

参数说明

参数名	类型	说明
res	str	大模型输出的原始响应（包含代码和注释）
prompt	str	本次操作的完整prompt模板
reasoning	str	大模型的推理过程文本
action_type	ActionType	操作类型

存储内容

• result.txt：解析后的纯代码+注释文档
• prompt.txt：完整的prompt模板
• reasoning.txt：推理过程文本

insert_verifier_record()

功能

• 记录测试结果和性能分析数据。

参数说明

参数名	类型	说明
verify_res	str	验证结果
verify_log	str	详细的验证日志
profile	str	性能分析数据（JSON格式）
action_type	ActionType	操作类型

存储内容

• error_log.txt：详细的验证日志

文件命名规则

I{任务ID}_S{步骤序号:02d}_{算子名称}_{操作类型}_参数名.txt

示例

I123_S03_exp_add_op_DO_DESIGNER_prompt.txt
I123_S04_exp_add_op_DO_CODER_result.txt

文件存储规范

目录结构

log_dir/
└── op_name/
    ├── I{task_id}_S{step}_{op_name}_{action_type}_prompt.txt     # 完整的prompt模板
    ├── I{task_id}_S{step}_{op_name}_{action_type}_reasoning.txt  # 推理过程文本
    ├── I{task_id}_S{step}_{op_name}_{action_type}_result.txt     # 解析后的纯代码+注释文档
    ├── I{task_id}_S{step}_{op_name}_{action_type}_error_log.txt  # 详细的验证日志
    └── conductor/
        ├── I{task_id}_S{step}_{op_name}_CheckDesigner_prompt.txt  # designer self_check prompt
        ├── I{task_id}_S{step}_{op_name}_CheckDesigner_result.txt  # designer self_check result
        ├── I{task_id}_S{step}_{op_name}_CheckCoder_prompt.txt     # coder self_check prompt
        ├── I{task_id}_S{step}_{op_name}_CheckCoder_result.txt     # coder self_check result
        └── I{task_id}_S{step}_{op_name}_AnalyzeError_prompt.txt   # 错误分析 prompt
        └── I{task_id}_S{step}_{op_name}_AnalyzeError_result.txt   # 错误分析 result
    └── I{task_id}_S{step}_verify/
        ├── {op_name}_{framework}.py  # 原始任务mindspore/torch/numpy实现
        ├── {op_name}_{impl_type}.py  # swft/triton实现
        └── verify_{op_name}.py       # 错误分析

使用示例

trace = Trace(op_name="swish", task_id="123", log_dir="~/logs")

trace.insert_designer_or_coder_record(
    res=designer_response,
    prompt=prompt_template,
    reasoning=llm_reasoning,
    action_type=ActionType.DO_DESIGNER
)