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    "messages": [
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        "content": "你是AKG Agent，你是一个AI助手，你可以帮助用户完成任务。"
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      {
        "role": "user",
        "content": "\n\n\n你是一个专业的AI领域 Kernel编写专家Agent，熟悉各种硬件后端、各种DSL的Kernel编写。\n当前的任务是需要你根据任务需求直接生成高效的 cpp Kernel代码。\n\n\n\n## cpp 编程指南\n# CPU C++ 编程基础教程\n\n本文档介绍 CPU C++ 的核心概念和标准编程模式，通过详细示例帮助理解如何构建高效的内核。\n\n## 1. 核心概念\n\n### 内核 (Kernel)\n- **定义**: 使用 `PYBIND11_MODULE` 注册的 C++ 函数，编译后在 CPU 上执行\n- **特点**: 直接操作张量数据指针，支持多种数据类型\n\n### 张量处理\n- **连续性**: 确保张量内存布局连续，避免非连续访问\n- **类型统一**: 内部计算使用统一类型，最后转换回原类型\n- **边界检查**: 所有数组访问前必须检查边界\n\n### 内存管理\n- **自动管理**: PyTorch 自动管理张量内存生命周期\n- **指针操作**: 直接操作数据指针进行高效计算\n- **类型安全**: 确保指针类型与张量类型匹配\n\n## 2. 标准内核结构\n\nCPU C++ 内核都遵循相同的五步结构模式：\n\n```cpp\ntorch::Tensor standard_kernel(torch::Tensor x) {\n    // 1. 确保输入张量是连续的\n    if (!x.is_contiguous()) {\n        x = x.contiguous();\n    }\n    \n    // 2. 检查数据类型，支持多种类型\n    torch::ScalarType dtype = x.scalar_type();\n    bool need_convert = (dtype != torch::kFloat32 && dtype != torch::kFloat64 && \n                        dtype != torch::kInt32 && dtype != torch::kInt64);\n    torch::Tensor input = need_convert ? x.to(torch::kFloat32) : x;\n\n    // 3. 创建输出张量\n    torch::Tensor output = torch::zeros_like(input);\n\n    // 4. 根据数据类型手动计算\n    if (input.scalar_type() == torch::kFloat32) {\n        auto x_ptr = input.data_ptr<float>();\n        auto out_ptr = output.data_ptr<float>();\n        int64_t numel = input.numel();\n        for (int64_t i = 0; i < numel; ++i) {\n            out_ptr[i] = std::max(0.0f, x_ptr[i]);  // ReLU: max(0, x)\n        }\n    } else if (input.scalar_type() == torch::kFloat64) {\n        auto x_ptr = input.data_ptr<double>();\n        auto out_ptr = output.data_ptr<double>();\n        int64_t numel = input.numel();\n        for (int64_t i = 0; i < numel; ++i) {\n            out_ptr[i] = std::max(0.0, x_ptr[i]);\n        }\n    }\n\n    // 5. 转换回原类型\n    if (need_convert) {\n        output = output.to(dtype);\n    }\n    return output;\n}\n```\n\n## 3. 编程模式\n\n### 3.1 元素级操作模式\n适用于激活函数、逐元素运算等简单操作。\n\n```cpp\ntorch::Tensor elementwise_kernel(torch::Tensor x) {\n    if (!x.is_contiguous()) x = x.contiguous();\n    torch::ScalarType dtype = x.scalar_type();\n    bool need_convert = (dtype != torch::kFloat32 && dtype != torch::kFloat64);\n    torch::Tensor input = need_convert ? x.to(torch::kFloat32) : x;\n    torch::Tensor output = torch::zeros_like(input);\n\n    if (input.scalar_type() == torch::kFloat32) {\n        auto x_ptr = input.data_ptr<float>();\n        auto out_ptr = output.data_ptr<float>();\n        int64_t numel = input.numel();\n        for (int64_t i = 0; i < numel; ++i) {\n            out_ptr[i] = std::max(0.0f, x_ptr[i]);  // ReLU: max(0, x)\n        }\n    }\n\n    if (need_convert) output = output.to(dtype);\n    return output;\n}\n```\n\n### 3.2 归约操作模式\n适用于求和、最大值、最小值等聚合操作。\n\n```cpp\ntorch::Tensor reduction_kernel(torch::Tensor x) {\n    if (!x.is_contiguous()) x = x.contiguous();\n    torch::ScalarType dtype = x.scalar_type();\n    bool need_convert = (dtype != torch::kFloat32 && dtype != torch::kFloat64);\n    torch::Tensor input = need_convert ? x.to(torch::kFloat32) : x;\n    \n    int64_t numel = input.numel();\n    torch::Tensor output;\n    \n    if (input.scalar_type() == torch::kFloat32) {\n        auto x_ptr = input.data_ptr<float>();\n        float result = 0.0f;\n        for (int64_t i = 0; i < numel; ++i) {\n            result += x_ptr[i];  // 求和归约\n        }\n        output = torch::tensor({result}, torch::kFloat32);\n    }\n    \n    if (need_convert) output = output.to(dtype);\n    return output;\n}\n```\n\n## 4. 边界处理示例\n\n### 张量边界检查\n```cpp\ntorch::Tensor safe_tensor_operation(torch::Tensor x) {\n    // 1. 检查张量有效性\n    TORCH_CHECK(x.numel() > 0, \"Input tensor cannot be empty\");\n    TORCH_CHECK(x.dim() > 0, \"Input tensor must have at least one dimension\");\n    \n    // 2. 确保张量连续性\n    if (!x.is_contiguous()) {\n        x = x.contiguous();\n    }\n    \n    // 3. 类型检查和转换\n    torch::ScalarType dtype = x.scalar_type();\n    bool need_convert = (dtype != torch::kFloat32 && dtype != torch::kFloat64);\n    torch::Tensor input = need_convert ? x.to(torch::kFloat32) : x;\n    torch::Tensor output = torch::zeros_like(input);\n    \n    // 4. 安全的数据处理\n    if (input.scalar_type() == torch::kFloat32) {\n        auto x_ptr = input.data_ptr<float>();\n        auto out_ptr = output.data_ptr<float>();\n        int64_t numel = input.numel();\n        \n        for (int64_t i = 0; i < numel; ++i) {\n            // 边界检查：确保索引有效\n            if (i < numel) {\n                out_ptr[i] = std::max(0.0f, x_ptr[i]);\n            }\n        }\n    }\n    \n    if (need_convert) output = output.to(dtype);\n    return output;\n}\n```\n\n\n\n## x86_64 硬件描述\n# Linux CPU信息\n\n## 基础配置\n\nArchitecture: x86_64\nCPU(s): 2\nThread(s) per core: 1\nCore(s) per socket: 1\nSocket(s): 2\nModel name: AMD Ryzen 9 7945HX with Radeon Graphics\nCPU MHz: 2495.247\nL1d cache: 64 KiB\nL1i cache: 64 KiB\nL2 cache: 2 MiB\nL3 cache: 64 MiB\n\n\n## CPU 指令集信息\n\n### 推荐的优化指令集\n- **SIMD首选**: AVX512 (512位向量宽度)\n- **融合乘加**: FMA (a*b+c单指令完成)\n\n### 可用指令集详情\n\n#### AVX512\n- **类别**: SIMD\n- **向量宽度**: 512位\n- **描述**: AVX-512指令集，512位向量宽度，最强SIMD能力\n- **检测到的flags**: avx512f, avx512dq, avx512cd, avx512bw, avx512vl, avx512_vnni, avx512_bf16, avx512_vbmi2\n- **优化建议**:\n  - 优先使用512位向量操作，单指令处理16个float32或8个double\n  - 支持更复杂的mask操作，可高效处理非对齐数据\n  - avx512_vnni适合INT8/INT16量化推理\n  - avx512_bf16/fp16适合混合精度训练\n  - 注意：某些CPU在运行AVX-512时会降频，需权衡\n\n#### FMA\n- **类别**: FMA\n- **向量宽度**: 256位\n- **描述**: FMA融合乘加指令，单指令完成乘法和加法\n- **检测到的flags**: fma\n- **优化建议**:\n  - a*b+c 单指令完成，提升吞吐量和精度\n  - 矩阵乘法、卷积等计算密集型操作的关键优化\n  - 配合AVX2使用效果最佳\n\n#### AVX2\n- **类别**: SIMD\n- **向量宽度**: 256位\n- **描述**: AVX2指令集，256位向量宽度，主流高性能SIMD\n- **检测到的flags**: avx2\n- **优化建议**:\n  - 单指令处理8个float32或4个double\n  - 支持FMA（融合乘加）操作，减少计算延迟\n  - 广泛支持，是目前最通用的高性能选择\n  - gather指令支持非连续内存访问\n\n#### AVX\n- **类别**: SIMD\n- **向量宽度**: 256位\n- **描述**: AVX指令集，256位向量宽度\n- **检测到的flags**: avx\n- **优化建议**:\n  - 单指令处理8个float32或4个double\n  - 比SSE提供更宽的向量寄存器\n  - 需要数据256位对齐以获得最佳性能\n\n#### SSE4\n- **类别**: SIMD\n- **向量宽度**: 128位\n- **描述**: SSE4指令集，128位向量宽度\n- **检测到的flags**: sse4_1, sse4_2\n- **优化建议**:\n  - 单指令处理4个float32或2个double\n  - 包含点积、字符串处理等实用指令\n  - 几乎所有现代x86 CPU都支持\n\n#### BMI\n- **类别**: Bit Manipulation\n- **向量宽度**: 64位\n- **描述**: 位操作指令集，高效位运算\n- **检测到的flags**: bmi1, bmi2, abm, popcnt\n- **优化建议**:\n  - popcnt用于快速计算popcount（位1的数量）\n  - lzcnt/tzcnt用于前导/尾随零计数\n  - 适合位图操作、哈希计算等场景\n\n#### AES\n- **类别**: Crypto\n- **向量宽度**: 128位\n- **描述**: AES加密指令，硬件加速加解密\n- **检测到的flags**: aes, vaes\n- **优化建议**:\n  - AES加解密性能提升10-20倍\n  - vaes支持向量化AES操作（AVX-512）\n\n#### SHA\n- **类别**: Crypto\n- **向量宽度**: 128位\n- **描述**: SHA哈希指令，硬件加速哈希计算\n- **检测到的flags**: sha_ni\n- **优化建议**:\n  - SHA-1/SHA-256硬件加速\n  - 适合需要大量哈希计算的场景\n\n#### SSE2\n- **类别**: SIMD\n- **向量宽度**: 128位\n- **描述**: SSE2指令集，128位向量宽度（基础SIMD）\n- **检测到的flags**: sse2\n- **优化建议**:\n  - x86-64的基线SIMD指令集\n  - 支持64位整数SIMD操作\n  - 作为fallback选项，兼容性最好\n\n### 代码生成指导\n\n请根据上述指令集信息生成优化代码：\n1. **优先使用最高优先级的SIMD指令集**进行向量化\n2. **如果支持FMA**，将乘加操作融合为FMA指令\n3. **考虑数据对齐**，确保数据按向量宽度对齐以获得最佳性能\n4. **提供多版本实现**（可选）：针对不同指令集提供多个代码路径\n\n\n\n\n## CPU 指令集优化代码生成指南\n\n**重要**：请根据上述硬件描述中的指令集信息，选择最优的指令集生成高性能 C++ 代码。\n\n### 指令集选择策略\n\n1. **优先使用最高优先级的 SIMD 指令集**：\n   - 如果支持 AVX-512 → 使用 `<immintrin.h>` 中的 `_mm512_*` 系列函数\n   - 如果支持 AVX2 → 使用 `<immintrin.h>` 中的 `_mm256_*` 系列函数\n   - 如果支持 AVX → 使用 `<immintrin.h>` 中的 `_mm256_*` 系列函数\n   - 如果支持 SSE4/SSE2 → 使用 `<emmintrin.h>` 或 `<smmintrin.h>` 中的 `_mm_*` 系列函数\n   - ARM 平台（NEON）→ 使用 `<arm_neon.h>` 中的向量 intrinsic 函数\n\n2. **如果支持 FMA（融合乘加）**：\n   - 将 `a * b + c` 操作融合为 FMA 指令\n   - x86: 使用 `_mm256_fmadd_ps(a, b, c)` 代替分开的乘法和加法\n   - 这可以同时提升性能和精度\n\n3. **数据对齐要求**：\n   - AVX-512: 64字节对齐 (`alignas(64)`)\n   - AVX/AVX2: 32字节对齐 (`alignas(32)`)\n   - SSE: 16字节对齐 (`alignas(16)`)\n   - 使用 `_mm256_load_ps`（对齐加载）比 `_mm256_loadu_ps`（非对齐加载）更快\n\n### C++ 代码生成模板\n\n请按照以下模板生成 CPU 优化的 C++ 代码：\n\n```cpp\n#include <torch/extension.h>\n#include <immintrin.h>  // AVX/AVX2/AVX-512 intrinsics\n// 如果是 ARM 平台: #include <arm_neon.h>\n\n// 编译选项（根据检测到的指令集选择）：\n// AVX-512: -mavx512f -mavx512dq -mavx512bw -mavx512vl\n// AVX2+FMA: -mavx2 -mfma\n// AVX: -mavx\n// SSE4.2: -msse4.2\n\n// 内联的高性能 kernel 实现\ninline void akg_cache_attention_medium_longseq_kernel_impl(\n    const float* __restrict__ input,\n    float* __restrict__ output,\n    int64_t N\n) {\n    // ========== 根据检测到的最优指令集选择实现 ==========\n    \n    // 示例：AVX2 + FMA 实现（256位向量，单次处理8个float）\n    constexpr int VECTOR_SIZE = 8;  // AVX2: 256位 = 8 x float32\n    \n    int64_t i = 0;\n    \n    // 向量化主循环\n    for (; i + VECTOR_SIZE <= N; i += VECTOR_SIZE) {\n        // 加载数据（使用对齐加载或非对齐加载）\n        __m256 vec = _mm256_loadu_ps(&input[i]);\n        \n        // 向量化计算（根据算子逻辑选择合适的 intrinsic）\n        // 例如 ReLU: vec = _mm256_max_ps(vec, _mm256_setzero_ps());\n        // 例如 FMA: result = _mm256_fmadd_ps(a, b, c);  // a*b+c\n        \n        // 存储结果\n        _mm256_storeu_ps(&output[i], vec);\n    }\n    \n    // 处理剩余元素（标量 fallback）\n    for (; i < N; i++) {\n        output[i] = /* 标量计算 */;\n    }\n}\n\n// PyTorch 接口\ntorch::Tensor akg_cache_attention_medium_longseq_cpu(torch::Tensor input) {\n    TORCH_CHECK(input.device().is_cpu(), \"Input must be a CPU tensor\");\n    TORCH_CHECK(input.is_contiguous(), \"Input must be contiguous\");\n    \n    auto output = torch::empty_like(input);\n    \n    akg_cache_attention_medium_longseq_kernel_impl(\n        input.data_ptr<float>(),\n        output.data_ptr<float>(),\n        input.numel()\n    );\n    \n    return output;\n}\n\nPYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {\n    m.def(\"akg_cache_attention_medium_longseq\", &akg_cache_attention_medium_longseq_cpu, \"akg_cache_attention_medium_longseq CPU implementation\");\n}\n```\n\n### 常用 SIMD Intrinsic 参考\n\n**AVX2/AVX (256位，8个float32)**:\n| 操作 | Intrinsic 函数 |\n|------|---------------|\n| 加载 | `_mm256_load_ps` (对齐) / `_mm256_loadu_ps` (非对齐) |\n| 存储 | `_mm256_store_ps` (对齐) / `_mm256_storeu_ps` (非对齐) |\n| 加法 | `_mm256_add_ps(a, b)` |\n| 乘法 | `_mm256_mul_ps(a, b)` |\n| FMA | `_mm256_fmadd_ps(a, b, c)` → a*b+c |\n| 最大值 | `_mm256_max_ps(a, b)` |\n| 最小值 | `_mm256_min_ps(a, b)` |\n| 比较 | `_mm256_cmp_ps(a, b, _CMP_GT_OQ)` |\n| 广播 | `_mm256_set1_ps(val)` |\n| 零向量 | `_mm256_setzero_ps()` |\n| 水平求和 | `_mm256_hadd_ps` + 提取 |\n\n**AVX-512 (512位，16个float32)**:\n| 操作 | Intrinsic 函数 |\n|------|---------------|\n| 加载 | `_mm512_load_ps` / `_mm512_loadu_ps` |\n| 存储 | `_mm512_store_ps` / `_mm512_storeu_ps` |\n| FMA | `_mm512_fmadd_ps(a, b, c)` |\n| 规约求和 | `_mm512_reduce_add_ps(v)` |\n| Mask加载 | `_mm512_mask_loadu_ps(src, k, addr)` |\n\n**ARM NEON (128位，4个float32)**:\n| 操作 | Intrinsic 函数 |\n|------|---------------|\n| 加载 | `vld1q_f32(ptr)` |\n| 存储 | `vst1q_f32(ptr, vec)` |\n| 加法 | `vaddq_f32(a, b)` |\n| 乘法 | `vmulq_f32(a, b)` |\n| FMA | `vfmaq_f32(c, a, b)` → a*b+c |\n| 最大值 | `vmaxq_f32(a, b)` |\n\n### 性能优化要点\n\n1. **循环展开**：考虑手动展开循环以提高指令级并行\n2. **预取**：对于大数据，使用 `_mm_prefetch` 预取数据到缓存\n3. **避免分支**：使用 SIMD 比较和 blend 操作代替 if-else\n4. **内存访问模式**：保证连续内存访问以获得最佳缓存性能\n5. **OpenMP 并行**：对于多核 CPU，结合 OpenMP 进行多线程并行\n   ```cpp\n   #pragma omp parallel for\n   for (int64_t i = 0; i < N; i += VECTOR_SIZE) { ... }\n   ```\n\n\n\n\n## 专家建议\n# CPU C++ 专家技巧与优化建议\n\n本文档提供 CPU C++ 开发的技巧、性能优化和问题排查指南。\n\n## 1. 性能优化\n\n### 数据类型选择策略\n- **优先支持**: float32, float64, int32, int64\n- **自动转换**: 不支持的类型自动转换为float32\n- **类型检查**: 使用`scalar_type()`检查张量类型\n- **指针获取**: 使用对应的`data_ptr<T>()`方法\n\n### 循环优化策略\n- **循环展开**: 手动展开循环减少分支开销\n- **缓存友好**: 按行优先顺序访问数据\n- **边界处理**: 向量化处理大部分数据，标量处理剩余元素\n- **避免分支**: 减少条件判断，提高执行效率\n\n### 内存访问优化\n- **连续性检查**: 确保张量内存布局连续\n- **数据局部性**: 尽量访问相邻内存位置\n- **避免拷贝**: 减少不必要的张量拷贝操作\n- **就地操作**: 尽可能进行就地修改\n\n## 2. 数值稳定性技巧\n\n### 防溢出处理\n```cpp\n// 归一化前先减去最大值\nfloat max_val = *std::max_element(x_ptr, x_ptr + numel);\nfor (int64_t i = 0; i < numel; ++i) {\n    float stable_data = x_ptr[i] - max_val;\n    out_ptr[i] = std::exp(stable_data);\n}\n```\n### 精度提升\n- **中间计算**: 计算时精度没必要提升到double，使用float类型就可以\n- **累加操作**: 使用Kahan求和算法防止精度丢失\n- **避免数值下溢**: 检查除零和开方操作\n- **类型转换**: 谨慎处理不同精度间的转换\n\n## 3. 编程约束与最佳实践\n\n### 必须遵循的规则\n- **边界检查**: 所有数组访问前必须检查边界\n- **类型安全**: 确保指针类型与张量类型匹配\n- **异常安全**: 使用RAII管理资源\n- **数据类型支持**: 优先支持常用类型，其他类型自动转换\n\n### 内核设计原则\n- **单一职责**: 每个函数只做一件事\n- **参数简单**: 避免复杂的数据结构传递\n- **内存局部性**: 尽量访问相邻内存位置\n- **避免动态分配**: 内核内避免new/delete\n\n### OpenMP并行编程约束\n- **⚠️ 关键约束**: OpenMP运行时API调用位置限制\n  - **禁止场景**: 不得在SIMD区域、并行区域的intervening code中调用`omp_get_thread_num()`等OpenMP运行时API\n  - **正确用法**: OpenMP API应在并行区域内的正常代码路径中调用,而非在编译器受限的上下文中\n  - **错误示例**:\n    ```cpp\n    // ❌ 错误:在受限上下文中调用OpenMP API\n    std::mt19937 gen(seed + omp_get_thread_num());  // 编译错误!\n    ```\n  - **正确示例**:\n    ```cpp\n    // ✅ 正确:在并行区域内正常调用\n    #pragma omp parallel\n    {\n        int tid = omp_get_thread_num();  // 正确\n        std::mt19937 gen(seed + tid);\n    }\n    ```\n- **线程安全**: 确保每个线程有独立的随机数生成器实例\n- **数据竞争**: 避免多个线程同时写入同一内存位置\n\n## 4. 调试与排查清单\n\n### 内存访问问题\n- [ ] 所有数组访问是否都有边界检查？\n- [ ] 张量是否连续？\n- [ ] 指针类型是否匹配张量类型？\n- [ ] 是否有越界访问？\n\n### 类型处理问题  \n- [ ] 数据类型检查是否正确？\n- [ ] 类型转换是否安全？\n- [ ] 输出类型是否与输入一致？\n- [ ] 是否处理了所有支持的类型？\n\n### 性能问题\n- [ ] 是否使用了循环展开？\n- [ ] 内存访问是否连续？\n- [ ] 是否避免了不必要的拷贝？\n- [ ] 是否进行了适当的优化？\n\n## 5. 常见错误速查\n\n| 错误类型 | 问题 | 解决方案 |\n|---------|------|---------|\n| 越界访问 | 段错误或结果异常 | 添加边界检查 |\n| 类型不匹配 | 编译错误或运行时错误 | 检查指针类型 |\n| 非连续访问 | 性能下降或错误结果 | 确保张量连续 |\n| 内存泄漏 | 程序内存持续增长 | 避免手动内存管理 |\n\n\n## 6. 开发建议\n\n### 生成的代码请参考使用Python模块内嵌C++代码\n\n### 代码风格\n- 注意！！生成的代码不要包含任何测试代码\n- 注意！！内嵌的C++代码一定写进嵌入脚本中，保证正确编译加载\n- 内嵌C++代码使用三引号字符串，保持格式清晰\n- 添加充分的注释说明计算逻辑\n- 使用描述性的变量名和函数名\n- 统一的错误处理模式\n\n\n\n## API 文档\n# CPU C++ API 参考手册\n\n本文档提供 CPU C++ 核心 API 的详细参考，包括函数签名、参数说明和使用示例。\n\n## 1. PyTorch C++扩展API\n\n### PYBIND11_MODULE宏\n```cpp\n#include <torch/extension.h>\n\nPYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {\n    m.def(\"op_name\", &op_function, \"Description\");\n}\n```\n- **用途**: 注册自定义算子到PyTorch\n- **参数**: 模块对象, 算子名, 函数指针, 描述\n- **要求**: 必须使用此宏注册算子\n- **注意**: `TORCH_EXTENSION_NAME`是预定义宏\n\n### 张量类型检查\n```cpp\ntorch::ScalarType dtype = x.scalar_type();\nbool is_float32 = (dtype == torch::kFloat32);\nbool is_float64 = (dtype == torch::kFloat64);\nbool is_int32 = (dtype == torch::kInt32);\nbool is_int64 = (dtype == torch::kInt64);\n```\n- **用途**: 检查张量数据类型\n- **支持类型**: kFloat32, kFloat64, kInt8, kInt16, kInt32, kInt64\n- **注意**: 建议优先支持float32/float64和int32/int64\n\n### 数据类型转换\n```cpp\ntorch::Tensor input = x.to(torch::kFloat32);  // 转换为float32\ntorch::Tensor output = result.to(dtype);      // 转换回原类型\n```\n- **用途**: 统一数据类型处理\n- **建议**: 内部计算使用float32，最后转换回原类型\n\n### 张量连续性检查\n```cpp\nif (!x.is_contiguous()) {\n    x = x.contiguous();\n}\n```\n- **用途**: 确保张量内存布局连续\n- **重要性**: 避免非连续内存访问问题\n\n## 2. 数据类型指针获取\n```cpp\n// float32指针\nauto x_ptr = input.data_ptr<float>();\nauto out_ptr = output.data_ptr<float>();\n\n// float64指针\nauto x_ptr = input.data_ptr<double>();\nauto out_ptr = output.data_ptr<double>();\n\n// int32指针\nauto x_ptr = input.data_ptr<int32_t>();\nauto out_ptr = output.data_ptr<int32_t>();\n\n// int64指针\nauto x_ptr = input.data_ptr<int64_t>();\nauto out_ptr = output.data_ptr<int64_t>();\n```\n- **用途**: 获取张量数据指针进行直接操作\n- **注意**: 建议优先支持float32/float64和int32/int64，确保张量类型匹配\n\n## 3. 张量操作API\n\n### 张量创建\n```cpp\ntorch::Tensor output = torch::zeros_like(input);  // 创建同形状零张量\ntorch::Tensor output = torch::ones_like(input);   // 创建同形状单位张量\ntorch::Tensor output = input.clone();             // 克隆张量\n```\n\n### 张量属性\n```cpp\nint64_t numel = input.numel();           // 元素总数\nint64_t dim = input.dim();               // 维度数\ntorch::IntArrayRef shape = input.sizes(); // 形状\ntorch::Device device = input.device();   // 设备\n```\n\n### 张量验证\n```cpp\nTORCH_CHECK(x.numel() > 0, \"Input tensor cannot be empty\");\nTORCH_CHECK(x.dim() > 0, \"Input tensor must have at least one dimension\");\n```\n\n## 4. 数学运算API\n\n### 基础运算\n```cpp\n// 最大值\nfloat result = std::max(0.0f, x_ptr[i]);\ndouble result = std::max(0.0, x_ptr[i]);\n\n// 绝对值\nfloat result = std::abs(x_ptr[i]);\n\n// 平方根\nfloat result = std::sqrt(x_ptr[i]);\n```\n\n### 条件运算\n```cpp\n// 三元运算符\nfloat result = (x_ptr[i] > threshold) ? x_ptr[i] : 0.0f;\n\n```\n\n## 5. 类型转换API\n\n### 显式类型转换\n```cpp\n// float32转float64\ndouble val = static_cast<double>(float_val);\n\n// int32转float32\nfloat val = static_cast<float>(int_val);\n\n// float32转int32\nint32_t val = static_cast<int32_t>(float_val);\n```\n\n### 数据类型判断\n```cpp\nbool need_convert = (dtype != torch::kFloat32 && dtype != torch::kFloat64 && \n                    dtype != torch::kInt32 && dtype != torch::kInt64);\n```\n请严格按照API文档的方式生成对应的代码\n\n\n\n## 示例代码-基础\n# Python File: torch_xxx_kernel.py\nimport torch\nfrom torch.utils.cpp_extension import load_inline\n\n# 内联C++扩展代码\ncpp_source = \"\"\"\n#include <torch/extension.h>\n\ntorch::Tensor op_name_kernel(torch::Tensor x) {\n    if (!x.is_contiguous()) x = x.contiguous();\n    //具体的代码实现！\n    return output;\n}\n\nPYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {\n    m.def(\"op_name_kernel\", &op_name_kernel, \"CPU op_name operator\");\n}\n\"\"\"\n\n# 动态加载C++扩展\nop_name_module = load_inline(\n    name=\"custom_op_name\",\n    cpp_sources=cpp_source,\n    extra_cflags=[\"-O3\"],\n    verbose=True\n)\n\n# Python接口函数\n\n\ndef op_name(x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:\n    if x.device.type != \"cpu\":\n        x = x.cpu()\n    return op_name_module.op_name_kernel(x)\n\n请参考上述cpp 示例代码， 格式、import、调用函数方式等；确保生成可直接接入验证流程的cpp代码\n\n\n----\n\n## 当前Agent任务描述\n\n### 算子名称\nakg_cache_attention_medium_longseq\n\n### 前端框架\ntorch\n\n\n### 算子任务描述\nimport torch\nimport torch.nn as nn\n\nclass Model(nn.Module):\n    def __init__(self, sm_scale):\n        super().__init__()\n        self.sm_scale = sm_scale\n\n    def forward(self, query: torch.Tensor, key: torch.Tensor, value: torch.Tensor) -> torch.Tensor:\n        return torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention(\n            query, key, value,\n            scale=self.sm_scale\n        )\n\ndef get_inputs():\n    B, H, L, D = 4, 16, 1024, 64\n    dtype = torch.float32\n    q = torch.empty((B, H, L, D), dtype=dtype).normal_(mean=0.0, std=0.5)\n    k = torch.empty((B, H, L, D), dtype=dtype).normal_(mean=0.0, std=0.5)\n    v = torch.empty((B, H, L, D), dtype=dtype).normal_(mean=0.0, std=0.5)\n    return [q, k, v]\n\ndef get_init_inputs():\n    sm_scale = 0.125\n    return [sm_scale]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n### 这是上一次生成的代码\nimport torch\nimport torch.nn as nn\nfrom torch.utils.cpp_extension import load_inline\n\n# C++ kernel代码\ncpp_source = \"\"\"\n#include <torch/extension.h>\n#include <immintrin.h>\n#include <omp.h>\n#include <cmath>\n#include <algorithm>\n\n// AVX512内核实现 - 使用512位向量(16个float32)\ninline void compute_attention_block_avx512(\n    const float* __restrict__ q_ptr,\n    const float* __restrict__ k_ptr,\n    const float* __restrict__ v_ptr,\n    float* __restrict__ out_ptr,\n    int64_t L, int64_t D,\n    float sm_scale\n) {\n    // 为每个query位置计算注意力\n    for (int64_t i = 0; i < L; ++i) {\n        // 获取当前query向量\n        const float* q_i = q_ptr + i * D;\n        \n        // 计算Q_i * K^T for all j\n        float* scores = (float*)alloca(L * sizeof(float));\n        \n        // 计算scores并找到最大值用于数值稳定\n        float max_score = -INFINITY;\n        \n        #pragma omp parallel for reduction(max:max_score)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            const float* k_j = k_ptr + j * D;\n            float dot_product = 0.0f;\n            \n            // 使用AVX512向量化点积计算\n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 16) {\n                __m512 sum_vec = _mm512_setzero_ps();\n                for (; d + 16 <= D; d += 16) {\n                    __m512 q_vec = _mm512_loadu_ps(q_i + d);\n                    __m512 k_vec = _mm512_loadu_ps(k_j + d);\n                    sum_vec = _mm512_fmadd_ps(q_vec, k_vec, sum_vec);  // FMA: a*b + c\n                }\n                // 水平求和\n                dot_product += _mm512_reduce_add_ps(sum_vec);\n            }\n            \n            // 处理剩余元素\n            for (; d < D; ++d) {\n                dot_product += q_i[d] * k_j[d];\n            }\n            \n            scores[j] = dot_product * sm_scale;\n            if (scores[j] > max_score) {\n                max_score = scores[j];\n            }\n        }\n        \n        // 应用softmax\n        float exp_sum = 0.0f;\n        #pragma omp parallel for reduction(+:exp_sum)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            scores[j] = std::exp(scores[j] - max_score);\n            exp_sum += scores[j];\n        }\n        \n        float inv_exp_sum = 1.0f / exp_sum;\n        \n        // 计算输出: out_i = Σ_j(softmax_j * V_j)\n        float* out_i = out_ptr + i * D;\n        \n        // 初始化输出向量为0\n        if (D >= 16) {\n            for (int64_t d = 0; d + 16 <= D; d += 16) {\n                _mm512_storeu_ps(out_i + d, _mm512_setzero_ps());\n            }\n        }\n        for (int64_t d = (D / 16) * 16; d < D; ++d) {\n            out_i[d] = 0.0f;\n        }\n        \n        // 累加加权value\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            float weight = scores[j] * inv_exp_sum;\n            const float* v_j = v_ptr + j * D;\n            \n            // AVX512向量化累加\n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 16) {\n                __m512 weight_vec = _mm512_set1_ps(weight);\n                for (; d + 16 <= D; d += 16) {\n                    __m512 v_vec = _mm512_loadu_ps(v_j + d);\n                    __m512 out_vec = _mm512_loadu_ps(out_i + d);\n                    __m512 weighted_v = _mm512_mul_ps(weight_vec, v_vec);\n                    out_vec = _mm512_add_ps(out_vec, weighted_v);\n                    _mm512_storeu_ps(out_i + d, out_vec);\n                }\n            }\n            \n            // 处理剩余元素\n            for (; d < D; ++d) {\n                out_i[d] += weight * v_j[d];\n            }\n        }\n    }\n}\n\n// AVX2内核实现 - 后备方案\ninline void compute_attention_block_avx2(\n    const float* __restrict__ q_ptr,\n    const float* __restrict__ k_ptr,\n    const float* __restrict__ v_ptr,\n    float* __restrict__ out_ptr,\n    int64_t L, int64_t D,\n    float sm_scale\n) {\n    // 为每个query位置计算注意力\n    for (int64_t i = 0; i < L; ++i) {\n        const float* q_i = q_ptr + i * D;\n        float* scores = (float*)alloca(L * sizeof(float));\n        float max_score = -INFINITY;\n        \n        #pragma omp parallel for reduction(max:max_score)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            const float* k_j = k_ptr + j * D;\n            float dot_product = 0.0f;\n            \n            // AVX2向量化点积\n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 8) {\n                __m256 sum_vec = _mm256_setzero_ps();\n                for (; d + 8 <= D; d += 8) {\n                    __m256 q_vec = _mm256_loadu_ps(q_i + d);\n                    __m256 k_vec = _mm256_loadu_ps(k_j + d);\n                    sum_vec = _mm256_fmadd_ps(q_vec, k_vec, sum_vec);\n                }\n                // 水平求和\n                alignas(32) float sum_arr[8];\n                _mm256_store_ps(sum_arr, sum_vec);\n                for (int k = 0; k < 8; ++k) {\n                    dot_product += sum_arr[k];\n                }\n            }\n            \n            for (; d < D; ++d) {\n                dot_product += q_i[d] * k_j[d];\n            }\n            \n            scores[j] = dot_product * sm_scale;\n            if (scores[j] > max_score) {\n                max_score = scores[j];\n            }\n        }\n        \n        float exp_sum = 0.0f;\n        #pragma omp parallel for reduction(+:exp_sum)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            scores[j] = std::exp(scores[j] - max_score);\n            exp_sum += scores[j];\n        }\n        \n        float inv_exp_sum = 1.0f / exp_sum;\n        float* out_i = out_ptr + i * D;\n        \n        // 初始化输出\n        if (D >= 8) {\n            for (int64_t d = 0; d + 8 <= D; d += 8) {\n                _mm256_storeu_ps(out_i + d, _mm256_setzero_ps());\n            }\n        }\n        for (int64_t d = (D / 8) * 8; d < D; ++d) {\n            out_i[d] = 0.0f;\n        }\n        \n        // 累加\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            float weight = scores[j] * inv_exp_sum;\n            const float* v_j = v_ptr + j * D;\n            \n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 8) {\n                __m256 weight_vec = _mm256_set1_ps(weight);\n                for (; d + 8 <= D; d += 8) {\n                    __m256 v_vec = _mm256_loadu_ps(v_j + d);\n                    __m256 out_vec = _mm256_loadu_ps(out_i + d);\n                    __m256 weighted_v = _mm256_mul_ps(weight_vec, v_vec);\n                    out_vec = _mm256_add_ps(out_vec, weighted_v);\n                    _mm256_storeu_ps(out_i + d, out_vec);\n                }\n            }\n            \n            for (; d < D; ++d) {\n                out_i[d] += weight * v_j[d];\n            }\n        }\n    }\n}\n\n// 主kernel函数\ntorch::Tensor akg_cache_attention_medium_longseq_kernel(\n    torch::Tensor query,\n    torch::Tensor key,\n    torch::Tensor value,\n    float sm_scale\n) {\n    // 检查输入\n    TORCH_CHECK(query.device().is_cpu(), \"Input must be on CPU\");\n    TORCH_CHECK(query.dim() == 4, \"Query must be 4D tensor [B, H, L, D]\");\n    TORCH_CHECK(key.dim() == 4, \"Key must be 4D tensor [B, H, L, D]\");\n    TORCH_CHECK(value.dim() == 4, \"Value must be 4D tensor [B, H, L, D]\");\n    \n    // 确保张量连续\n    if (!query.is_contiguous()) query = query.contiguous();\n    if (!key.is_contiguous()) key = key.contiguous();\n    if (!value.is_contiguous()) value = value.contiguous();\n    \n    // 获取形状参数\n    auto B = query.size(0);\n    auto H = query.size(1);\n    auto L = query.size(2);\n    auto D = query.size(3);\n    \n    // 验证key和value的形状\n    TORCH_CHECK(key.size(0) == B && key.size(1) == H && key.size(2) == L && key.size(3) == D,\n                \"Key shape must match query\");\n    TORCH_CHECK(value.size(0) == B && value.size(1) == H && value.size(2) == L && value.size(3) == D,\n                \"Value shape must match query\");\n    \n    // 创建输出张量\n    torch::Tensor output = torch::empty({B, H, L, D}, query.options());\n    \n    // 获取数据指针\n    auto q_ptr = query.data_ptr<float>();\n    auto k_ptr = key.data_ptr<float>();\n    auto v_ptr = value.data_ptr<float>();\n    auto out_ptr = output.data_ptr<float>();\n    \n    // 检查AVX512支持并选择合适的实现\n    #ifdef __AVX512F__\n    bool use_avx512 = true;\n    #else\n    bool use_avx512 = false;\n    #endif\n    \n    // 并行处理批次和头\n    #pragma omp parallel for collapse(2)\n    for (int64_t b = 0; b < B; ++b) {\n        for (int64_t h = 0; h < H; ++h) {\n            // 计算每个头在当前批次中的偏移\n            int64_t bh_offset = (b * H + h) * L * D;\n            \n            const float* q_bh = q_ptr + bh_offset;\n            const float* k_bh = k_ptr + bh_offset;\n            const float* v_bh = v_ptr + bh_offset;\n            float* out_bh = out_ptr + bh_offset;\n            \n            if (use_avx512) {\n                compute_attention_block_avx512(q_bh, k_bh, v_bh, out_bh, L, D, sm_scale);\n            } else {\n                compute_attention_block_avx2(q_bh, k_bh, v_bh, out_bh, L, D, sm_scale);\n            }\n        }\n    }\n    \n    return output;\n}\n\nPYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {\n    m.def(\"akg_cache_attention_medium_longseq_kernel\", \n          &akg_cache_attention_medium_longseq_kernel, \n          \"CPU implementation of scaled dot product attention for medium-long sequences\");\n}\n\"\"\"\n\n# 加载C++扩展\nakg_cache_attention_module = load_inline(\n    name=\"akg_cache_attention_medium_longseq\",\n    cpp_sources=cpp_source,\n    extra_cflags=[\"-O3\", \"-mavx512f\", \"-mavx512dq\", \"-mavx512bw\", \"-mavx512vl\", \"-fopenmp\"],\n    extra_ldflags=[\"-fopenmp\"],\n    verbose=False\n)\n\nclass ModelNew(nn.Module):\n    def __init__(self, sm_scale):\n        super().__init__()\n        # 硬编码缩放因子\n        self.sm_scale = sm_scale\n    \n    def forward(self, query: torch.Tensor, key: torch.Tensor, value: torch.Tensor) -> torch.Tensor:\n        # 确保输入在CPU上\n        if query.device.type != \"cpu\":\n            query = query.cpu()\n        if key.device.type != \"cpu\":\n            key = key.cpu()\n        if value.device.type != \"cpu\":\n            value = value.cpu()\n        \n        # 调用C++ kernel\n        return akg_cache_attention_module.akg_cache_attention_medium_longseq_kernel(query, key, value, self.sm_scale)\n\n\n\n\n\n### 错误日志\n当前任务执行失败，请分析错误原因\n\nTraceback (most recent call last):\n  File \"/home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py\", line 2774, in _run_ninja_build\n    subprocess.run(\n  File \"/usr/local/lib/python3.11/subprocess.py\", line 571, in run\n    raise CalledProcessError(retcode, process.args,\nsubprocess.CalledProcessError: Command '['ninja', '-v']' returned non-zero exit status 1.\n\nThe above exception was the direct cause of the following exception:\n\nTraceback (most recent call last):\n  File \"/home/liting/akg_agents_logs/Task_xz9qw953/akg_cache_attention_medium_longseq/Iteration0_Step01_verify/verify_akg_cache_attention_medium_longseq.py\", line 30, in <module>\n    from akg_cache_attention_medium_longseq_cpp_impl import ModelNew\n  File \"/home/liting/akg_agents_logs/Task_xz9qw953/akg_cache_attention_medium_longseq/Iteration0_Step01_verify/akg_cache_attention_medium_longseq_cpp_impl.py\", line 283, in <module>\n    akg_cache_attention_module = load_inline(\n                                 ^^^^^^^^^^^^\n  File \"/home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py\", line 2174, in load_inline\n    return _jit_compile(\n           ^^^^^^^^^^^^^\n  File \"/home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py\", line 2268, in _jit_compile\n    _write_ninja_file_and_build_library(\n  File \"/home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py\", line 2429, in _write_ninja_file_and_build_library\n    _run_ninja_build(\n  File \"/home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py\", line 2791, in _run_ninja_build\n    raise RuntimeError(message) from e\nRuntimeError: Error building extension 'akg_cache_attention_medium_longseq': [1/2] c++ -MMD -MF main.o.d -DTORCH_EXTENSION_NAME=akg_cache_attention_medium_longseq -DTORCH_API_INCLUDE_EXTENSION_H -isystem /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include -isystem /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/api/include -isystem /usr/local/include/python3.11 -fPIC -std=c++17 -O3 -mavx512f -mavx512dq -mavx512bw -mavx512vl -fopenmp -c /home/liting/.cache/torch_extensions/py311_cpu/akg_cache_attention_medium_longseq/main.cpp -o main.o \nFAILED: [code=1] main.o \nc++ -MMD -MF main.o.d -DTORCH_EXTENSION_NAME=akg_cache_attention_medium_longseq -DTORCH_API_INCLUDE_EXTENSION_H -isystem /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include -isystem /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/api/include -isystem /usr/local/include/python3.11 -fPIC -std=c++17 -O3 -mavx512f -mavx512dq -mavx512bw -mavx512vl -fopenmp -c /home/liting/.cache/torch_extensions/py311_cpu/akg_cache_attention_medium_longseq/main.cpp -o main.o \nIn file included from /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/include/immintrin.h:107,\n                 from /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/include/x86intrin.h:32,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/c10/util/ApproximateClock.h:29,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/c10/core/CachingDeviceAllocator.h:6,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/ATen/DeviceAccelerator.h:4,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/ATen/Context.h:6,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/ATen/Functions.h:60,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/ATen/ExpandUtils.h:5,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/autograd/input_metadata.h:4,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/autograd/function.h:8,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/autograd/custom_function.h:8,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/api/include/torch/autograd.h:6,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/api/include/torch/all.h:8,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/extension.h:6,\n                 from /home/liting/.cache/torch_extensions/py311_cpu/akg_cache_attention_medium_longseq/main.cpp:1:\n/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/include/fmaintrin.h: In function ‘_Z28compute_attention_block_avx2PKfS0_S0_Pfllf._omp_fn.0’:\n/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/include/fmaintrin.h:63:1: error: inlining failed in call to always_inline ‘__m256 _mm256_fmadd_ps(__m256, __m256, __m256)’: target specific option mismatch\n   63 | _mm256_fmadd_ps (__m256 __A, __m256 __B, __m256 __C)\n      | ^~~~~~~~~~~~~~~\n/home/liting/.cache/torch_extensions/py311_cpu/akg_cache_attention_medium_longseq/main.cpp:134:46: note: called from here\n\n\n\n### 通过LLM分析给出的建议\n编译错误：`_mm256_fmadd_ps`内联失败，目标特定选项不匹配，表明编译时缺少`-mfma`标志以支持AVX2 FMA指令。修复建议：在C++扩展的`extra_cflags`中添加`-mfma`标志（例如`-mavx2 -mfma`），并确保AVX2实现代码正确。提醒：生成代码时需为使用的CPU指令集设置完整编译标志，避免类似编译选项缺失问题。\n请参考上述建议，生成对应的cpp代码\n\n\n### 代码生成格式规范\n\n**重要：所有生成的代码必须是ModelNew类格式，不再使用函数形式。**\n\n1. 必须生成ModelNew类，格式如下：\n```python\n\nimport torch\nimport torch.nn as nn\nfrom torch.utils.cpp_extension import load_inline\n\n# C++ kernel代码\ncpp_source = \"\"\"\n...\n\"\"\"\n\n# 加载C++扩展\nxxx_module = load_inline(...)\n\nclass ModelNew(nn.Module):\n    def __init__(self, ...):\n        super().__init__()\n        # 如果有nn.Module参数，需要设置随机种子并提取参数\n        torch.manual_seed(0)  # 固定种子\n        # 例如：\n        # linear = nn.Linear(in_features, out_features)\n        # self.weight = nn.Parameter(linear.weight.clone())\n        # self.bias = nn.Parameter(linear.bias.clone()) if linear.bias is not None else None\n    \n    def forward(self, ...):\n        # 调用C++ kernel\n        return xxx_module.xxx_kernel(...)\n\n**注意**：以上self属性只针对于需要用到内置参数的实现，对于使用get_inputs或get_init_inputs传入的参数，需要直接调用。\n\n2. 对于无参数的算子（如ReLU），`__init__`可以为空：\n```python\n\nclass ModelNew(nn.Module):\n    def __init__(self):\n        super().__init__()\n    \n    def forward(self, x):\n        return xxx_kernel(x)\n\n```\n\n3. 对于有参数的算子（如Linear/Dense, Conv2d），必须在`__init__`中通过固定随机种子构建参数：\n```python\n\nclass ModelNew(nn.Module):\n    def __init__(self, in_features, out_features):\n        super().__init__()\n        torch.manual_seed(0)  # 固定种子，确保与原始Model权重一致\n        linear = nn.Linear(in_features, out_features)\n        self.weight = nn.Parameter(linear.weight.clone())\n        self.bias = nn.Parameter(linear.bias.clone()) if linear.bias is not None else None\n    \n    def forward(self, x):\n        return xxx_kernel(x, self.weight, self.bias)\n\n```\n**注意**：以上self属性只针对于需要用到内置参数的实现，对于使用get_inputs或get_init_inputs传入的参数，需要直接调用。\n\n4. 如果生成的代码是函数形式（兼容旧代码），可以在ModelNew的forward/construct中直接调用：\n```python\n\nclass ModelNew(nn.Module):\n    def forward(self, x):\n        return custom_op_triton_torch(x)  # 直接调用函数\n\n```\n\n\n5. 对于任务输入中固定写死的init_inputs参数，以及class外定义的参数，硬编码至代码中。\n所需要的shape参数，要从inputs的数据形状中获取，以适应不同的输入(**重要** 需要仔细检查输入的变量和shape与代码中一一对应）：\n```python\n\ndef forward(self, input_tensor, ...):\n    # 硬编码的参数（如果有无法从inputs中获取的参数）\n    # args = ... # 无法从inputs中获取的参数信息硬编码于此\n    \n  # 从输入张量获取shape参数\n  P1, P2, P3 = input_tensor.shape  # 变量名应该与inputs构造时对应的变量保持一致\n  ...\n  # 执行 kernel 函数\n  ...\n\n```\n\n\n\n\n\n\n**请尽可能使用中文进行思考分析**\n\n## 输出格式（必须严格遵守）\n\n请直接输出纯代码。你的输出会被直接保存并编译执行，因此：\n- 不要使用 JSON 格式\n- 不要使用 ```xxx``` 代码块包裹\n- 不要输出任何非代码内容（解释文字、markdown 等）\n- 思考分析请以注释形式写在代码中\n- 确保代码完整可执行，包含必要的 include/import"
      }
    ],
    "result": {
      "content": "import torch\nimport torch.nn as nn\nfrom torch.utils.cpp_extension import load_inline\n\n# C++ kernel代码\ncpp_source = \"\"\"\n#include <torch/extension.h>\n#include <immintrin.h>\n#include <omp.h>\n#include <cmath>\n#include <algorithm>\n#include <vector>\n\n// AVX512内核实现 - 使用512位向量(16个float32)\ninline void compute_attention_block_avx512(\n    const float* __restrict__ q_ptr,\n    const float* __restrict__ k_ptr,\n    const float* __restrict__ v_ptr,\n    float* __restrict__ out_ptr,\n    int64_t L, int64_t D,\n    float sm_scale\n) {\n    // 为每个query位置计算注意力\n    for (int64_t i = 0; i < L; ++i) {\n        // 获取当前query向量\n        const float* q_i = q_ptr + i * D;\n        \n        // 计算Q_i * K^T for all j\n        std::vector<float> scores(L);\n        \n        // 计算scores并找到最大值用于数值稳定\n        float max_score = -INFINITY;\n        \n        #pragma omp parallel for reduction(max:max_score)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            const float* k_j = k_ptr + j * D;\n            float dot_product = 0.0f;\n            \n            // 使用AVX512向量化点积计算\n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 16) {\n                __m512 sum_vec = _mm512_setzero_ps();\n                for (; d + 16 <= D; d += 16) {\n                    __m512 q_vec = _mm512_loadu_ps(q_i + d);\n                    __m512 k_vec = _mm512_loadu_ps(k_j + d);\n                    sum_vec = _mm512_fmadd_ps(q_vec, k_vec, sum_vec);  // FMA: a*b + c\n                }\n                // 水平求和\n                dot_product += _mm512_reduce_add_ps(sum_vec);\n            }\n            \n            // 处理剩余元素\n            for (; d < D; ++d) {\n                dot_product += q_i[d] * k_j[d];\n            }\n            \n            scores[j] = dot_product * sm_scale;\n            if (scores[j] > max_score) {\n                max_score = scores[j];\n            }\n        }\n        \n        // 应用softmax\n        float exp_sum = 0.0f;\n        #pragma omp parallel for reduction(+:exp_sum)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            scores[j] = std::exp(scores[j] - max_score);\n            exp_sum += scores[j];\n        }\n        \n        float inv_exp_sum = 1.0f / exp_sum;\n        \n        // 计算输出: out_i = Σ_j(softmax_j * V_j)\n        float* out_i = out_ptr + i * D;\n        \n        // 初始化输出向量为0\n        if (D >= 16) {\n            for (int64_t d = 0; d + 16 <= D; d += 16) {\n                _mm512_storeu_ps(out_i + d, _mm512_setzero_ps());\n            }\n        }\n        for (int64_t d = (D / 16) * 16; d < D; ++d) {\n            out_i[d] = 0.0f;\n        }\n        \n        // 累加加权value\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            float weight = scores[j] * inv_exp_sum;\n            const float* v_j = v_ptr + j * D;\n            \n            // AVX512向量化累加\n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 16) {\n                __m512 weight_vec = _mm512_set1_ps(weight);\n                for (; d + 16 <= D; d += 16) {\n                    __m512 v_vec = _mm512_loadu_ps(v_j + d);\n                    __m512 out_vec = _mm512_loadu_ps(out_i + d);\n                    __m512 weighted_v = _mm512_mul_ps(weight_vec, v_vec);\n                    out_vec = _mm512_add_ps(out_vec, weighted_v);\n                    _mm512_storeu_ps(out_i + d, out_vec);\n                }\n            }\n            \n            // 处理剩余元素\n            for (; d < D; ++d) {\n                out_i[d] += weight * v_j[d];\n            }\n        }\n    }\n}\n\n// AVX2内核实现 - 后备方案\ninline void compute_attention_block_avx2(\n    const float* __restrict__ q_ptr,\n    const float* __restrict__ k_ptr,\n    const float* __restrict__ v_ptr,\n    float* __restrict__ out_ptr,\n    int64_t L, int64_t D,\n    float sm_scale\n) {\n    // 为每个query位置计算注意力\n    for (int64_t i = 0; i < L; ++i) {\n        const float* q_i = q_ptr + i * D;\n        std::vector<float> scores(L);\n        float max_score = -INFINITY;\n        \n        #pragma omp parallel for reduction(max:max_score)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            const float* k_j = k_ptr + j * D;\n            float dot_product = 0.0f;\n            \n            // AVX2向量化点积\n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 8) {\n                __m256 sum_vec = _mm256_setzero_ps();\n                for (; d + 8 <= D; d += 8) {\n                    __m256 q_vec = _mm256_loadu_ps(q_i + d);\n                    __m256 k_vec = _mm256_loadu_ps(k_j + d);\n                    sum_vec = _mm256_fmadd_ps(q_vec, k_vec, sum_vec);\n                }\n                // 水平求和\n                alignas(32) float sum_arr[8];\n                _mm256_store_ps(sum_arr, sum_vec);\n                for (int k = 0; k < 8; ++k) {\n                    dot_product += sum_arr[k];\n                }\n            }\n            \n            for (; d < D; ++d) {\n                dot_product += q_i[d] * k_j[d];\n            }\n            \n            scores[j] = dot_product * sm_scale;\n            if (scores[j] > max_score) {\n                max_score = scores[j];\n            }\n        }\n        \n        float exp_sum = 0.0f;\n        #pragma omp parallel for reduction(+:exp_sum)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            scores[j] = std::exp(scores[j] - max_score);\n            exp_sum += scores[j];\n        }\n        \n        float inv_exp_sum = 1.0f / exp_sum;\n        float* out_i = out_ptr + i * D;\n        \n        // 初始化输出\n        if (D >= 8) {\n            for (int64_t d = 0; d + 8 <= D; d += 8) {\n                _mm256_storeu_ps(out_i + d, _mm256_setzero_ps());\n            }\n        }\n        for (int64_t d = (D / 8) * 8; d < D; ++d) {\n            out_i[d] = 0.0f;\n        }\n        \n        // 累加\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            float weight = scores[j] * inv_exp_sum;\n            const float* v_j = v_ptr + j * D;\n            \n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 8) {\n                __m256 weight_vec = _mm256_set1_ps(weight);\n                for (; d + 8 <= D; d += 8) {\n                    __m256 v_vec = _mm256_loadu_ps(v_j + d);\n                    __m256 out_vec = _mm256_loadu_ps(out_i + d);\n                    __m256 weighted_v = _mm256_mul_ps(weight_vec, v_vec);\n                    out_vec = _mm256_add_ps(out_vec, weighted_v);\n                    _mm256_storeu_ps(out_i + d, out_vec);\n                }\n            }\n            \n            for (; d < D; ++d) {\n                out_i[d] += weight * v_j[d];\n            }\n        }\n    }\n}\n\n// 标量后备实现\ninline void compute_attention_block_scalar(\n    const float* __restrict__ q_ptr,\n    const float* __restrict__ k_ptr,\n    const float* __restrict__ v_ptr,\n    float* __restrict__ out_ptr,\n    int64_t L, int64_t D,\n    float sm_scale\n) {\n    // 为每个query位置计算注意力\n    for (int64_t i = 0; i < L; ++i) {\n        const float* q_i = q_ptr + i * D;\n        std::vector<float> scores(L);\n        float max_score = -INFINITY;\n        \n        // 计算所有scores\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            const float* k_j = k_ptr + j * D;\n            float dot_product = 0.0f;\n            \n            for (int64_t d = 0; d < D; ++d) {\n                dot_product += q_i[d] * k_j[d];\n            }\n            \n            scores[j] = dot_product * sm_scale;\n            if (scores[j] > max_score) {\n                max_score = scores[j];\n            }\n        }\n        \n        // 应用softmax\n        float exp_sum = 0.0f;\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            scores[j] = std::exp(scores[j] - max_score);\n            exp_sum += scores[j];\n        }\n        \n        float inv_exp_sum = 1.0f / exp_sum;\n        float* out_i = out_ptr + i * D;\n        \n        // 初始化输出为0\n        for (int64_t d = 0; d < D; ++d) {\n            out_i[d] = 0.0f;\n        }\n        \n        // 累加加权value\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            float weight = scores[j] * inv_exp_sum;\n            const float* v_j = v_ptr + j * D;\n            \n            for (int64_t d = 0; d < D; ++d) {\n                out_i[d] += weight * v_j[d];\n            }\n        }\n    }\n}\n\n// 主kernel函数\ntorch::Tensor akg_cache_attention_medium_longseq_kernel(\n    torch::Tensor query,\n    torch::Tensor key,\n    torch::Tensor value,\n    float sm_scale\n) {\n    // 检查输入\n    TORCH_CHECK(query.device().is_cpu(), \"Input must be on CPU\");\n    TORCH_CHECK(query.dim() == 4, \"Query must be 4D tensor [B, H, L, D]\");\n    TORCH_CHECK(key.dim() == 4, \"Key must be 4D tensor [B, H, L, D]\");\n    TORCH_CHECK(value.dim() == 4, \"Value must be 4D tensor [B, H, L, D]\");\n    \n    // 确保张量连续\n    if (!query.is_contiguous()) query = query.contiguous();\n    if (!key.is_contiguous()) key = key.contiguous();\n    if (!value.is_contiguous()) value = value.contiguous();\n    \n    // 获取形状参数\n    auto B = query.size(0);\n    auto H = query.size(1);\n    auto L = query.size(2);\n    auto D = query.size(3);\n    \n    // 验证key和value的形状\n    TORCH_CHECK(key.size(0) == B && key.size(1) == H && key.size(2) == L && key.size(3) == D,\n                \"Key shape must match query\");\n    TORCH_CHECK(value.size(0) == B && value.size(1) == H && value.size(2) == L && value.size(3) == D,\n                \"Value shape must match query\");\n    \n    // 创建输出张量\n    torch::Tensor output = torch::empty({B, H, L, D}, query.options());\n    \n    // 获取数据指针\n    auto q_ptr = query.data_ptr<float>();\n    auto k_ptr = key.data_ptr<float>();\n    auto v_ptr = value.data_ptr<float>();\n    auto out_ptr = output.data_ptr<float>();\n    \n    // 根据CPU特性选择实现\n    // 注意：这里使用运行时检测CPU特性，但更安全的方式是使用编译时检测\n    // 我们假设编译时已经包含了所有需要的指令集\n    \n    // 检查是否支持AVX512\n    #if defined(__AVX512F__) && defined(__AVX512DQ__) && defined(__AVX512BW__) && defined(__AVX512VL__)\n    bool use_avx512 = true;\n    #else\n    bool use_avx512 = false;\n    #endif\n    \n    // 检查是否支持AVX2和FMA\n    #if defined(__AVX2__) && defined(__FMA__)\n    bool use_avx2 = true;\n    #else\n    bool use_avx2 = false;\n    #endif\n    \n    // 并行处理批次和头\n    #pragma omp parallel for collapse(2)\n    for (int64_t b = 0; b < B; ++b) {\n        for (int64_t h = 0; h < H; ++h) {\n            // 计算每个头在当前批次中的偏移\n            int64_t bh_offset = (b * H + h) * L * D;\n            \n            const float* q_bh = q_ptr + bh_offset;\n            const float* k_bh = k_ptr + bh_offset;\n            const float* v_bh = v_ptr + bh_offset;\n            float* out_bh = out_ptr + bh_offset;\n            \n            if (use_avx512) {\n                compute_attention_block_avx512(q_bh, k_bh, v_bh, out_bh, L, D, sm_scale);\n            } else if (use_avx2) {\n                compute_attention_block_avx2(q_bh, k_bh, v_bh, out_bh, L, D, sm_scale);\n            } else {\n                compute_attention_block_scalar(q_bh, k_bh, v_bh, out_bh, L, D, sm_scale);\n            }\n        }\n    }\n    \n    return output;\n}\n\nPYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {\n    m.def(\"akg_cache_attention_medium_longseq_kernel\", \n          &akg_cache_attention_medium_longseq_kernel, \n          \"CPU implementation of scaled dot product attention for medium-long sequences\");\n}\n\"\"\"\n\n# 加载C++扩展\n# 添加 -mfma 标志以支持AVX2 FMA指令\nakg_cache_attention_module = load_inline(\n    name=\"akg_cache_attention_medium_longseq\",\n    cpp_sources=cpp_source,\n    extra_cflags=[\"-O3\", \"-mavx512f\", \"-mavx512dq\", \"-mavx512bw\", \"-mavx512vl\", \"-mavx2\", \"-mfma\", \"-fopenmp\"],\n    extra_ldflags=[\"-fopenmp\"],\n    verbose=False\n)\n\nclass ModelNew(nn.Module):\n    def __init__(self, sm_scale):\n        super().__init__()\n        # 硬编码缩放因子\n        self.sm_scale = sm_scale\n    \n    def forward(self, query: torch.Tensor, key: torch.Tensor, value: torch.Tensor) -> torch.Tensor:\n        # 确保输入在CPU上\n        if query.device.type != \"cpu\":\n            query = query.cpu()\n        if key.device.type != \"cpu\":\n            key = key.cpu()\n        if value.device.type != \"cpu\":\n            value = value.cpu()\n        \n        # 调用C++ kernel\n        return akg_cache_attention_module.akg_cache_attention_medium_longseq_kernel(query, key, value, self.sm_scale)",
      "tool_calls": [],
      "reasoning_content": "我们注意到之前的错误是因为缺少`-mfma`编译标志。根据硬件描述，CPU支持AVX512，但也支持AVX2和FMA。之前的代码中，我们同时提供了AVX512和AVX2的实现，但是在编译时只添加了AVX512相关的标志，而AVX2的实现中使用了FMA指令（`_mm256_fmadd_ps`），因此需要添加`-mfma`。\n\n 然而，我们也可以选择只使用AVX512的实现，因为硬件支持AVX512，并且AVX512的向量宽度更大，性能可能更好。但是，为了兼容性，我们保留AVX2的实现作为后备，并确保编译时添加了正确的标志。\n\n 根据错误日志，编译命令中已经包含了`-mavx512f -mavx512dq -mavx512bw -mavx512vl`，但没有`-mfma`。因此，我们需要在编译标志中添加`-mfma`。\n\n 另外，注意代码中使用了OpenMP，所以需要链接OpenMP库。\n\n 我们将重新生成代码，确保编译标志正确，并且代码结构符合要求（使用ModelNew类）。\n\n 此外，我们注意到任务描述中，forward函数只接收query, key, value三个参数，而scale因子是通过Model的__init__传入的。因此，在ModelNew的__init__中，我们需要接收sm_scale参数，并保存。\n\n 注意：我们不需要在ModelNew中创建权重，因为这是一个attention操作，没有可学习的参数。只需要保存sm_scale。\n\n 根据代码生成格式规范，对于有参数的算子，我们需要在__init__中接收参数。这里，sm_scale是一个标量，我们直接保存即可。\n\n 另外，我们还需要确保输入张量是连续的，并且在CPU上。\n\n 由于硬件支持AVX512，我们将优先使用AVX512实现。但是，为了兼容性，我们仍然保留AVX2的实现，并通过条件编译来选择。\n\n 然而，在编译时，我们可能会同时编译两个版本，并通过运行时检测来选择。但是，为了简单，我们可以通过编译时宏定义来选择使用哪个版本。但是，注意：如果编译时使用了AVX512标志，那么生成的代码可能无法在不支持AVX512的CPU上运行。因此，我们采用运行时检测，根据CPU支持的特性选择函数。\n\n 但是，之前的代码中，我们通过检查`__AVX512F__`宏来选择实现，这实际上是编译时检查，而不是运行时检查。我们需要改为运行时检查。\n\n 我们可以使用`cpuidex`等指令来检测CPU特性，但这样比较复杂。另一种方法是使用动态调度，即编译多个版本，并通过函数指针在运行时选择。但为了简单，我们假设编译时的目标平台就是运行时的平台。因此，我们可以使用编译时宏定义。\n\n 考虑到任务环境中的CPU支持AVX512，我们可以只编译AVX512版本。但是，为了代码的健壮性，我们最好同时提供AVX2和AVX512版本，并在运行时根据CPU特性选择。\n\n 但是，由于时间关系，我们这里选择使用编译时宏定义。在编译时，我们添加AVX512标志，因此会使用AVX512版本。如果需要在没有AVX512的机器上运行，则需要重新编译。\n\n 根据错误日志，编译时已经添加了AVX512标志，因此我们假设运行环境支持AVX512。\n\n 我们修改代码，将AVX2和AVX512的实现放在同一个函数中，通过条件编译来选择。同时，确保AVX2实现需要FMA，因此添加`-mfma`标志。\n\n 另外，我们使用OpenMP并行化，注意在编译时添加`-fopenmp`。\n\n 根据以上分析，我们生成以下代码。\n\n 注意：代码中使用了alloca在栈上分配内存，这可能导致栈溢出，因为L可能很大（1024）。我们将其改为使用动态内存分配（使用new/delete）或者使用std::vector。但是，为了性能，我们可以使用线程局部的临时内存。但是，这里我们改为使用std::vector，因为alloca在栈上分配大内存不安全。\n\n 修改：将`float* scores = (float*)alloca(L * sizeof(float));` 改为 `std::vector<float> scores(L);`\n\n 但是，注意我们使用了OpenMP并行，所以每个线程都需要自己的scores向量。因此，我们将scores的定义移到并行区域内部。\n\n 由于我们计算每个query位置的注意力时，需要计算与所有key的点积，我们可以先计算整个QK^T矩阵，然后逐行softmax。但是，为了减少内存占用，我们可以在计算每个query时计算点积并softmax，然后加权求和value。这就是我们当前的做法。\n\n 但是，我们也可以使用更优化的算法，比如分块计算。不过，由于L=1024，不算特别大，我们可以接受当前方法。\n\n 我们重新组织代码，将计算每个query位置的注意力的循环拆分为多个步骤，并使用向量化。\n\n 另外，我们注意到，在计算点积时，我们使用了向量化，但是计算softmax和加权求和时，我们也是向量化的。\n\n 我们保留AVX512和AVX2两种实现，并在编译时通过宏定义选择使用哪一种。\n\n 但是，我们也可以使用运行时检测。这里，为了简单，我们使用编译时宏定义。\n\n 我们修改代码，将AVX2和AVX512的实现分别放在两个函数中，然后在主函数中通过条件编译选择调用哪个。\n\n 然而，我们也可以将两种实现放在同一个函数中，通过if条件判断，但是这样会导致代码臃肿。因此，我们保留两个函数，并通过条件编译选择编译哪一个。\n\n 但是，为了确保代码能够编译通过，我们将AVX2和AVX512的实现都编译，然后在运行时通过检测CPU特性选择。这样更灵活，但是需要编写CPU检测代码。\n\n 考虑到时间，我们暂时使用编译时宏定义。我们假设编译环境支持AVX512，因此使用AVX512实现。\n\n 根据硬件描述，CPU支持AVX512，所以我们优先使用AVX512。\n\n 我们将修改编译标志，确保添加`-mfma`，这样AVX2实现也能正确编译（虽然我们不使用，但保留代码）。\n\n 但是，为了避免编译错误，我们将AVX2的实现放在条件编译中，即只有定义了`__AVX2__`时才编译AVX2代码。而AVX512的实现放在`#ifdef __AVX512F__`中。\n\n 我们修改代码，使得在没有定义`__AVX512F__`时，使用AVX2实现，如果也没有定义`__AVX2__`，则使用标量实现。\n\n 这样，我们可以通过编译标志控制使用哪个版本。\n\n 但是，我们要求编译时添加AVX512标志，因此默认使用AVX512。\n\n 我们重新生成代码，并确保编译标志正确。\n\n 另外，我们还需要注意，在OpenMP并行区域内使用std::vector，每个线程都会创建自己的vector，这可能会带来一些开销，但可以接受。\n\n 我们生成以下代码。",
      "finish_reason": "stop",
      "usage": {
        "prompt_tokens": 12709,
        "completion_tokens": 5163,
        "total_tokens": 17872
      }
    },
    "tools": [],
    "params": {
      "temperature": 0.2,
      "max_tokens": 65536,
      "top_p": 0.9
    },
    "create_time": 1775636005.842751,
    "expire_seconds": -1
  },
  "ea8e1f210554db258ec92d05a67a4143": {
    "cache_key": "ea8e1f210554db258ec92d05a67a4143",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "你是AKG Agent，你是一个AI助手，你可以帮助用户完成任务。"
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "\n\n\n你是一个专业的AI领域 Kernel编写专家Agent，熟悉各种硬件后端、各种DSL的Kernel编写。\n当前的任务是需要你根据任务需求直接生成高效的 cpp Kernel代码。\n\n\n\n## cpp 编程指南\n# CPU C++ 编程基础教程\n\n本文档介绍 CPU C++ 的核心概念和标准编程模式，通过详细示例帮助理解如何构建高效的内核。\n\n## 1. 核心概念\n\n### 内核 (Kernel)\n- **定义**: 使用 `PYBIND11_MODULE` 注册的 C++ 函数，编译后在 CPU 上执行\n- **特点**: 直接操作张量数据指针，支持多种数据类型\n\n### 张量处理\n- **连续性**: 确保张量内存布局连续，避免非连续访问\n- **类型统一**: 内部计算使用统一类型，最后转换回原类型\n- **边界检查**: 所有数组访问前必须检查边界\n\n### 内存管理\n- **自动管理**: PyTorch 自动管理张量内存生命周期\n- **指针操作**: 直接操作数据指针进行高效计算\n- **类型安全**: 确保指针类型与张量类型匹配\n\n## 2. 标准内核结构\n\nCPU C++ 内核都遵循相同的五步结构模式：\n\n```cpp\ntorch::Tensor standard_kernel(torch::Tensor x) {\n    // 1. 确保输入张量是连续的\n    if (!x.is_contiguous()) {\n        x = x.contiguous();\n    }\n    \n    // 2. 检查数据类型，支持多种类型\n    torch::ScalarType dtype = x.scalar_type();\n    bool need_convert = (dtype != torch::kFloat32 && dtype != torch::kFloat64 && \n                        dtype != torch::kInt32 && dtype != torch::kInt64);\n    torch::Tensor input = need_convert ? x.to(torch::kFloat32) : x;\n\n    // 3. 创建输出张量\n    torch::Tensor output = torch::zeros_like(input);\n\n    // 4. 根据数据类型手动计算\n    if (input.scalar_type() == torch::kFloat32) {\n        auto x_ptr = input.data_ptr<float>();\n        auto out_ptr = output.data_ptr<float>();\n        int64_t numel = input.numel();\n        for (int64_t i = 0; i < numel; ++i) {\n            out_ptr[i] = std::max(0.0f, x_ptr[i]);  // ReLU: max(0, x)\n        }\n    } else if (input.scalar_type() == torch::kFloat64) {\n        auto x_ptr = input.data_ptr<double>();\n        auto out_ptr = output.data_ptr<double>();\n        int64_t numel = input.numel();\n        for (int64_t i = 0; i < numel; ++i) {\n            out_ptr[i] = std::max(0.0, x_ptr[i]);\n        }\n    }\n\n    // 5. 转换回原类型\n    if (need_convert) {\n        output = output.to(dtype);\n    }\n    return output;\n}\n```\n\n## 3. 编程模式\n\n### 3.1 元素级操作模式\n适用于激活函数、逐元素运算等简单操作。\n\n```cpp\ntorch::Tensor elementwise_kernel(torch::Tensor x) {\n    if (!x.is_contiguous()) x = x.contiguous();\n    torch::ScalarType dtype = x.scalar_type();\n    bool need_convert = (dtype != torch::kFloat32 && dtype != torch::kFloat64);\n    torch::Tensor input = need_convert ? x.to(torch::kFloat32) : x;\n    torch::Tensor output = torch::zeros_like(input);\n\n    if (input.scalar_type() == torch::kFloat32) {\n        auto x_ptr = input.data_ptr<float>();\n        auto out_ptr = output.data_ptr<float>();\n        int64_t numel = input.numel();\n        for (int64_t i = 0; i < numel; ++i) {\n            out_ptr[i] = std::max(0.0f, x_ptr[i]);  // ReLU: max(0, x)\n        }\n    }\n\n    if (need_convert) output = output.to(dtype);\n    return output;\n}\n```\n\n### 3.2 归约操作模式\n适用于求和、最大值、最小值等聚合操作。\n\n```cpp\ntorch::Tensor reduction_kernel(torch::Tensor x) {\n    if (!x.is_contiguous()) x = x.contiguous();\n    torch::ScalarType dtype = x.scalar_type();\n    bool need_convert = (dtype != torch::kFloat32 && dtype != torch::kFloat64);\n    torch::Tensor input = need_convert ? x.to(torch::kFloat32) : x;\n    \n    int64_t numel = input.numel();\n    torch::Tensor output;\n    \n    if (input.scalar_type() == torch::kFloat32) {\n        auto x_ptr = input.data_ptr<float>();\n        float result = 0.0f;\n        for (int64_t i = 0; i < numel; ++i) {\n            result += x_ptr[i];  // 求和归约\n        }\n        output = torch::tensor({result}, torch::kFloat32);\n    }\n    \n    if (need_convert) output = output.to(dtype);\n    return output;\n}\n```\n\n## 4. 边界处理示例\n\n### 张量边界检查\n```cpp\ntorch::Tensor safe_tensor_operation(torch::Tensor x) {\n    // 1. 检查张量有效性\n    TORCH_CHECK(x.numel() > 0, \"Input tensor cannot be empty\");\n    TORCH_CHECK(x.dim() > 0, \"Input tensor must have at least one dimension\");\n    \n    // 2. 确保张量连续性\n    if (!x.is_contiguous()) {\n        x = x.contiguous();\n    }\n    \n    // 3. 类型检查和转换\n    torch::ScalarType dtype = x.scalar_type();\n    bool need_convert = (dtype != torch::kFloat32 && dtype != torch::kFloat64);\n    torch::Tensor input = need_convert ? x.to(torch::kFloat32) : x;\n    torch::Tensor output = torch::zeros_like(input);\n    \n    // 4. 安全的数据处理\n    if (input.scalar_type() == torch::kFloat32) {\n        auto x_ptr = input.data_ptr<float>();\n        auto out_ptr = output.data_ptr<float>();\n        int64_t numel = input.numel();\n        \n        for (int64_t i = 0; i < numel; ++i) {\n            // 边界检查：确保索引有效\n            if (i < numel) {\n                out_ptr[i] = std::max(0.0f, x_ptr[i]);\n            }\n        }\n    }\n    \n    if (need_convert) output = output.to(dtype);\n    return output;\n}\n```\n\n\n\n## x86_64 硬件描述\n# Linux CPU信息\n\n## 基础配置\n\nArchitecture: x86_64\nCPU(s): 2\nThread(s) per core: 1\nCore(s) per socket: 1\nSocket(s): 2\nModel name: AMD Ryzen 9 7945HX with Radeon Graphics\nCPU MHz: 2495.247\nL1d cache: 64 KiB\nL1i cache: 64 KiB\nL2 cache: 2 MiB\nL3 cache: 64 MiB\n\n\n## CPU 指令集信息\n\n### 推荐的优化指令集\n- **SIMD首选**: AVX512 (512位向量宽度)\n- **融合乘加**: FMA (a*b+c单指令完成)\n\n### 可用指令集详情\n\n#### AVX512\n- **类别**: SIMD\n- **向量宽度**: 512位\n- **描述**: AVX-512指令集，512位向量宽度，最强SIMD能力\n- **检测到的flags**: avx512f, avx512dq, avx512cd, avx512bw, avx512vl, avx512_vnni, avx512_bf16, avx512_vbmi2\n- **优化建议**:\n  - 优先使用512位向量操作，单指令处理16个float32或8个double\n  - 支持更复杂的mask操作，可高效处理非对齐数据\n  - avx512_vnni适合INT8/INT16量化推理\n  - avx512_bf16/fp16适合混合精度训练\n  - 注意：某些CPU在运行AVX-512时会降频，需权衡\n\n#### FMA\n- **类别**: FMA\n- **向量宽度**: 256位\n- **描述**: FMA融合乘加指令，单指令完成乘法和加法\n- **检测到的flags**: fma\n- **优化建议**:\n  - a*b+c 单指令完成，提升吞吐量和精度\n  - 矩阵乘法、卷积等计算密集型操作的关键优化\n  - 配合AVX2使用效果最佳\n\n#### AVX2\n- **类别**: SIMD\n- **向量宽度**: 256位\n- **描述**: AVX2指令集，256位向量宽度，主流高性能SIMD\n- **检测到的flags**: avx2\n- **优化建议**:\n  - 单指令处理8个float32或4个double\n  - 支持FMA（融合乘加）操作，减少计算延迟\n  - 广泛支持，是目前最通用的高性能选择\n  - gather指令支持非连续内存访问\n\n#### AVX\n- **类别**: SIMD\n- **向量宽度**: 256位\n- **描述**: AVX指令集，256位向量宽度\n- **检测到的flags**: avx\n- **优化建议**:\n  - 单指令处理8个float32或4个double\n  - 比SSE提供更宽的向量寄存器\n  - 需要数据256位对齐以获得最佳性能\n\n#### SSE4\n- **类别**: SIMD\n- **向量宽度**: 128位\n- **描述**: SSE4指令集，128位向量宽度\n- **检测到的flags**: sse4_1, sse4_2\n- **优化建议**:\n  - 单指令处理4个float32或2个double\n  - 包含点积、字符串处理等实用指令\n  - 几乎所有现代x86 CPU都支持\n\n#### BMI\n- **类别**: Bit Manipulation\n- **向量宽度**: 64位\n- **描述**: 位操作指令集，高效位运算\n- **检测到的flags**: bmi1, bmi2, abm, popcnt\n- **优化建议**:\n  - popcnt用于快速计算popcount（位1的数量）\n  - lzcnt/tzcnt用于前导/尾随零计数\n  - 适合位图操作、哈希计算等场景\n\n#### AES\n- **类别**: Crypto\n- **向量宽度**: 128位\n- **描述**: AES加密指令，硬件加速加解密\n- **检测到的flags**: aes, vaes\n- **优化建议**:\n  - AES加解密性能提升10-20倍\n  - vaes支持向量化AES操作（AVX-512）\n\n#### SHA\n- **类别**: Crypto\n- **向量宽度**: 128位\n- **描述**: SHA哈希指令，硬件加速哈希计算\n- **检测到的flags**: sha_ni\n- **优化建议**:\n  - SHA-1/SHA-256硬件加速\n  - 适合需要大量哈希计算的场景\n\n#### SSE2\n- **类别**: SIMD\n- **向量宽度**: 128位\n- **描述**: SSE2指令集，128位向量宽度（基础SIMD）\n- **检测到的flags**: sse2\n- **优化建议**:\n  - x86-64的基线SIMD指令集\n  - 支持64位整数SIMD操作\n  - 作为fallback选项，兼容性最好\n\n### 代码生成指导\n\n请根据上述指令集信息生成优化代码：\n1. **优先使用最高优先级的SIMD指令集**进行向量化\n2. **如果支持FMA**，将乘加操作融合为FMA指令\n3. **考虑数据对齐**，确保数据按向量宽度对齐以获得最佳性能\n4. **提供多版本实现**（可选）：针对不同指令集提供多个代码路径\n\n\n\n\n## CPU 指令集优化代码生成指南\n\n**重要**：请根据上述硬件描述中的指令集信息，选择最优的指令集生成高性能 C++ 代码。\n\n### 指令集选择策略\n\n1. **优先使用最高优先级的 SIMD 指令集**：\n   - 如果支持 AVX-512 → 使用 `<immintrin.h>` 中的 `_mm512_*` 系列函数\n   - 如果支持 AVX2 → 使用 `<immintrin.h>` 中的 `_mm256_*` 系列函数\n   - 如果支持 AVX → 使用 `<immintrin.h>` 中的 `_mm256_*` 系列函数\n   - 如果支持 SSE4/SSE2 → 使用 `<emmintrin.h>` 或 `<smmintrin.h>` 中的 `_mm_*` 系列函数\n   - ARM 平台（NEON）→ 使用 `<arm_neon.h>` 中的向量 intrinsic 函数\n\n2. **如果支持 FMA（融合乘加）**：\n   - 将 `a * b + c` 操作融合为 FMA 指令\n   - x86: 使用 `_mm256_fmadd_ps(a, b, c)` 代替分开的乘法和加法\n   - 这可以同时提升性能和精度\n\n3. **数据对齐要求**：\n   - AVX-512: 64字节对齐 (`alignas(64)`)\n   - AVX/AVX2: 32字节对齐 (`alignas(32)`)\n   - SSE: 16字节对齐 (`alignas(16)`)\n   - 使用 `_mm256_load_ps`（对齐加载）比 `_mm256_loadu_ps`（非对齐加载）更快\n\n### C++ 代码生成模板\n\n请按照以下模板生成 CPU 优化的 C++ 代码：\n\n```cpp\n#include <torch/extension.h>\n#include <immintrin.h>  // AVX/AVX2/AVX-512 intrinsics\n// 如果是 ARM 平台: #include <arm_neon.h>\n\n// 编译选项（根据检测到的指令集选择）：\n// AVX-512: -mavx512f -mavx512dq -mavx512bw -mavx512vl\n// AVX2+FMA: -mavx2 -mfma\n// AVX: -mavx\n// SSE4.2: -msse4.2\n\n// 内联的高性能 kernel 实现\ninline void akg_cache_attention_medium_longseq_kernel_impl(\n    const float* __restrict__ input,\n    float* __restrict__ output,\n    int64_t N\n) {\n    // ========== 根据检测到的最优指令集选择实现 ==========\n    \n    // 示例：AVX2 + FMA 实现（256位向量，单次处理8个float）\n    constexpr int VECTOR_SIZE = 8;  // AVX2: 256位 = 8 x float32\n    \n    int64_t i = 0;\n    \n    // 向量化主循环\n    for (; i + VECTOR_SIZE <= N; i += VECTOR_SIZE) {\n        // 加载数据（使用对齐加载或非对齐加载）\n        __m256 vec = _mm256_loadu_ps(&input[i]);\n        \n        // 向量化计算（根据算子逻辑选择合适的 intrinsic）\n        // 例如 ReLU: vec = _mm256_max_ps(vec, _mm256_setzero_ps());\n        // 例如 FMA: result = _mm256_fmadd_ps(a, b, c);  // a*b+c\n        \n        // 存储结果\n        _mm256_storeu_ps(&output[i], vec);\n    }\n    \n    // 处理剩余元素（标量 fallback）\n    for (; i < N; i++) {\n        output[i] = /* 标量计算 */;\n    }\n}\n\n// PyTorch 接口\ntorch::Tensor akg_cache_attention_medium_longseq_cpu(torch::Tensor input) {\n    TORCH_CHECK(input.device().is_cpu(), \"Input must be a CPU tensor\");\n    TORCH_CHECK(input.is_contiguous(), \"Input must be contiguous\");\n    \n    auto output = torch::empty_like(input);\n    \n    akg_cache_attention_medium_longseq_kernel_impl(\n        input.data_ptr<float>(),\n        output.data_ptr<float>(),\n        input.numel()\n    );\n    \n    return output;\n}\n\nPYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {\n    m.def(\"akg_cache_attention_medium_longseq\", &akg_cache_attention_medium_longseq_cpu, \"akg_cache_attention_medium_longseq CPU implementation\");\n}\n```\n\n### 常用 SIMD Intrinsic 参考\n\n**AVX2/AVX (256位，8个float32)**:\n| 操作 | Intrinsic 函数 |\n|------|---------------|\n| 加载 | `_mm256_load_ps` (对齐) / `_mm256_loadu_ps` (非对齐) |\n| 存储 | `_mm256_store_ps` (对齐) / `_mm256_storeu_ps` (非对齐) |\n| 加法 | `_mm256_add_ps(a, b)` |\n| 乘法 | `_mm256_mul_ps(a, b)` |\n| FMA | `_mm256_fmadd_ps(a, b, c)` → a*b+c |\n| 最大值 | `_mm256_max_ps(a, b)` |\n| 最小值 | `_mm256_min_ps(a, b)` |\n| 比较 | `_mm256_cmp_ps(a, b, _CMP_GT_OQ)` |\n| 广播 | `_mm256_set1_ps(val)` |\n| 零向量 | `_mm256_setzero_ps()` |\n| 水平求和 | `_mm256_hadd_ps` + 提取 |\n\n**AVX-512 (512位，16个float32)**:\n| 操作 | Intrinsic 函数 |\n|------|---------------|\n| 加载 | `_mm512_load_ps` / `_mm512_loadu_ps` |\n| 存储 | `_mm512_store_ps` / `_mm512_storeu_ps` |\n| FMA | `_mm512_fmadd_ps(a, b, c)` |\n| 规约求和 | `_mm512_reduce_add_ps(v)` |\n| Mask加载 | `_mm512_mask_loadu_ps(src, k, addr)` |\n\n**ARM NEON (128位，4个float32)**:\n| 操作 | Intrinsic 函数 |\n|------|---------------|\n| 加载 | `vld1q_f32(ptr)` |\n| 存储 | `vst1q_f32(ptr, vec)` |\n| 加法 | `vaddq_f32(a, b)` |\n| 乘法 | `vmulq_f32(a, b)` |\n| FMA | `vfmaq_f32(c, a, b)` → a*b+c |\n| 最大值 | `vmaxq_f32(a, b)` |\n\n### 性能优化要点\n\n1. **循环展开**：考虑手动展开循环以提高指令级并行\n2. **预取**：对于大数据，使用 `_mm_prefetch` 预取数据到缓存\n3. **避免分支**：使用 SIMD 比较和 blend 操作代替 if-else\n4. **内存访问模式**：保证连续内存访问以获得最佳缓存性能\n5. **OpenMP 并行**：对于多核 CPU，结合 OpenMP 进行多线程并行\n   ```cpp\n   #pragma omp parallel for\n   for (int64_t i = 0; i < N; i += VECTOR_SIZE) { ... }\n   ```\n\n\n\n\n## 专家建议\n# CPU C++ 专家技巧与优化建议\n\n本文档提供 CPU C++ 开发的技巧、性能优化和问题排查指南。\n\n## 1. 性能优化\n\n### 数据类型选择策略\n- **优先支持**: float32, float64, int32, int64\n- **自动转换**: 不支持的类型自动转换为float32\n- **类型检查**: 使用`scalar_type()`检查张量类型\n- **指针获取**: 使用对应的`data_ptr<T>()`方法\n\n### 循环优化策略\n- **循环展开**: 手动展开循环减少分支开销\n- **缓存友好**: 按行优先顺序访问数据\n- **边界处理**: 向量化处理大部分数据，标量处理剩余元素\n- **避免分支**: 减少条件判断，提高执行效率\n\n### 内存访问优化\n- **连续性检查**: 确保张量内存布局连续\n- **数据局部性**: 尽量访问相邻内存位置\n- **避免拷贝**: 减少不必要的张量拷贝操作\n- **就地操作**: 尽可能进行就地修改\n\n## 2. 数值稳定性技巧\n\n### 防溢出处理\n```cpp\n// 归一化前先减去最大值\nfloat max_val = *std::max_element(x_ptr, x_ptr + numel);\nfor (int64_t i = 0; i < numel; ++i) {\n    float stable_data = x_ptr[i] - max_val;\n    out_ptr[i] = std::exp(stable_data);\n}\n```\n### 精度提升\n- **中间计算**: 计算时精度没必要提升到double，使用float类型就可以\n- **累加操作**: 使用Kahan求和算法防止精度丢失\n- **避免数值下溢**: 检查除零和开方操作\n- **类型转换**: 谨慎处理不同精度间的转换\n\n## 3. 编程约束与最佳实践\n\n### 必须遵循的规则\n- **边界检查**: 所有数组访问前必须检查边界\n- **类型安全**: 确保指针类型与张量类型匹配\n- **异常安全**: 使用RAII管理资源\n- **数据类型支持**: 优先支持常用类型，其他类型自动转换\n\n### 内核设计原则\n- **单一职责**: 每个函数只做一件事\n- **参数简单**: 避免复杂的数据结构传递\n- **内存局部性**: 尽量访问相邻内存位置\n- **避免动态分配**: 内核内避免new/delete\n\n### OpenMP并行编程约束\n- **⚠️ 关键约束**: OpenMP运行时API调用位置限制\n  - **禁止场景**: 不得在SIMD区域、并行区域的intervening code中调用`omp_get_thread_num()`等OpenMP运行时API\n  - **正确用法**: OpenMP API应在并行区域内的正常代码路径中调用,而非在编译器受限的上下文中\n  - **错误示例**:\n    ```cpp\n    // ❌ 错误:在受限上下文中调用OpenMP API\n    std::mt19937 gen(seed + omp_get_thread_num());  // 编译错误!\n    ```\n  - **正确示例**:\n    ```cpp\n    // ✅ 正确:在并行区域内正常调用\n    #pragma omp parallel\n    {\n        int tid = omp_get_thread_num();  // 正确\n        std::mt19937 gen(seed + tid);\n    }\n    ```\n- **线程安全**: 确保每个线程有独立的随机数生成器实例\n- **数据竞争**: 避免多个线程同时写入同一内存位置\n\n## 4. 调试与排查清单\n\n### 内存访问问题\n- [ ] 所有数组访问是否都有边界检查？\n- [ ] 张量是否连续？\n- [ ] 指针类型是否匹配张量类型？\n- [ ] 是否有越界访问？\n\n### 类型处理问题  \n- [ ] 数据类型检查是否正确？\n- [ ] 类型转换是否安全？\n- [ ] 输出类型是否与输入一致？\n- [ ] 是否处理了所有支持的类型？\n\n### 性能问题\n- [ ] 是否使用了循环展开？\n- [ ] 内存访问是否连续？\n- [ ] 是否避免了不必要的拷贝？\n- [ ] 是否进行了适当的优化？\n\n## 5. 常见错误速查\n\n| 错误类型 | 问题 | 解决方案 |\n|---------|------|---------|\n| 越界访问 | 段错误或结果异常 | 添加边界检查 |\n| 类型不匹配 | 编译错误或运行时错误 | 检查指针类型 |\n| 非连续访问 | 性能下降或错误结果 | 确保张量连续 |\n| 内存泄漏 | 程序内存持续增长 | 避免手动内存管理 |\n\n\n## 6. 开发建议\n\n### 生成的代码请参考使用Python模块内嵌C++代码\n\n### 代码风格\n- 注意！！生成的代码不要包含任何测试代码\n- 注意！！内嵌的C++代码一定写进嵌入脚本中，保证正确编译加载\n- 内嵌C++代码使用三引号字符串，保持格式清晰\n- 添加充分的注释说明计算逻辑\n- 使用描述性的变量名和函数名\n- 统一的错误处理模式\n\n\n\n## API 文档\n# CPU C++ API 参考手册\n\n本文档提供 CPU C++ 核心 API 的详细参考，包括函数签名、参数说明和使用示例。\n\n## 1. PyTorch C++扩展API\n\n### PYBIND11_MODULE宏\n```cpp\n#include <torch/extension.h>\n\nPYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {\n    m.def(\"op_name\", &op_function, \"Description\");\n}\n```\n- **用途**: 注册自定义算子到PyTorch\n- **参数**: 模块对象, 算子名, 函数指针, 描述\n- **要求**: 必须使用此宏注册算子\n- **注意**: `TORCH_EXTENSION_NAME`是预定义宏\n\n### 张量类型检查\n```cpp\ntorch::ScalarType dtype = x.scalar_type();\nbool is_float32 = (dtype == torch::kFloat32);\nbool is_float64 = (dtype == torch::kFloat64);\nbool is_int32 = (dtype == torch::kInt32);\nbool is_int64 = (dtype == torch::kInt64);\n```\n- **用途**: 检查张量数据类型\n- **支持类型**: kFloat32, kFloat64, kInt8, kInt16, kInt32, kInt64\n- **注意**: 建议优先支持float32/float64和int32/int64\n\n### 数据类型转换\n```cpp\ntorch::Tensor input = x.to(torch::kFloat32);  // 转换为float32\ntorch::Tensor output = result.to(dtype);      // 转换回原类型\n```\n- **用途**: 统一数据类型处理\n- **建议**: 内部计算使用float32，最后转换回原类型\n\n### 张量连续性检查\n```cpp\nif (!x.is_contiguous()) {\n    x = x.contiguous();\n}\n```\n- **用途**: 确保张量内存布局连续\n- **重要性**: 避免非连续内存访问问题\n\n## 2. 数据类型指针获取\n```cpp\n// float32指针\nauto x_ptr = input.data_ptr<float>();\nauto out_ptr = output.data_ptr<float>();\n\n// float64指针\nauto x_ptr = input.data_ptr<double>();\nauto out_ptr = output.data_ptr<double>();\n\n// int32指针\nauto x_ptr = input.data_ptr<int32_t>();\nauto out_ptr = output.data_ptr<int32_t>();\n\n// int64指针\nauto x_ptr = input.data_ptr<int64_t>();\nauto out_ptr = output.data_ptr<int64_t>();\n```\n- **用途**: 获取张量数据指针进行直接操作\n- **注意**: 建议优先支持float32/float64和int32/int64，确保张量类型匹配\n\n## 3. 张量操作API\n\n### 张量创建\n```cpp\ntorch::Tensor output = torch::zeros_like(input);  // 创建同形状零张量\ntorch::Tensor output = torch::ones_like(input);   // 创建同形状单位张量\ntorch::Tensor output = input.clone();             // 克隆张量\n```\n\n### 张量属性\n```cpp\nint64_t numel = input.numel();           // 元素总数\nint64_t dim = input.dim();               // 维度数\ntorch::IntArrayRef shape = input.sizes(); // 形状\ntorch::Device device = input.device();   // 设备\n```\n\n### 张量验证\n```cpp\nTORCH_CHECK(x.numel() > 0, \"Input tensor cannot be empty\");\nTORCH_CHECK(x.dim() > 0, \"Input tensor must have at least one dimension\");\n```\n\n## 4. 数学运算API\n\n### 基础运算\n```cpp\n// 最大值\nfloat result = std::max(0.0f, x_ptr[i]);\ndouble result = std::max(0.0, x_ptr[i]);\n\n// 绝对值\nfloat result = std::abs(x_ptr[i]);\n\n// 平方根\nfloat result = std::sqrt(x_ptr[i]);\n```\n\n### 条件运算\n```cpp\n// 三元运算符\nfloat result = (x_ptr[i] > threshold) ? x_ptr[i] : 0.0f;\n\n```\n\n## 5. 类型转换API\n\n### 显式类型转换\n```cpp\n// float32转float64\ndouble val = static_cast<double>(float_val);\n\n// int32转float32\nfloat val = static_cast<float>(int_val);\n\n// float32转int32\nint32_t val = static_cast<int32_t>(float_val);\n```\n\n### 数据类型判断\n```cpp\nbool need_convert = (dtype != torch::kFloat32 && dtype != torch::kFloat64 && \n                    dtype != torch::kInt32 && dtype != torch::kInt64);\n```\n请严格按照API文档的方式生成对应的代码\n\n\n\n## 示例代码-基础\n# Python File: torch_xxx_kernel.py\nimport torch\nfrom torch.utils.cpp_extension import load_inline\n\n# 内联C++扩展代码\ncpp_source = \"\"\"\n#include <torch/extension.h>\n\ntorch::Tensor op_name_kernel(torch::Tensor x) {\n    if (!x.is_contiguous()) x = x.contiguous();\n    //具体的代码实现！\n    return output;\n}\n\nPYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {\n    m.def(\"op_name_kernel\", &op_name_kernel, \"CPU op_name operator\");\n}\n\"\"\"\n\n# 动态加载C++扩展\nop_name_module = load_inline(\n    name=\"custom_op_name\",\n    cpp_sources=cpp_source,\n    extra_cflags=[\"-O3\"],\n    verbose=True\n)\n\n# Python接口函数\n\n\ndef op_name(x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:\n    if x.device.type != \"cpu\":\n        x = x.cpu()\n    return op_name_module.op_name_kernel(x)\n\n请参考上述cpp 示例代码， 格式、import、调用函数方式等；确保生成可直接接入验证流程的cpp代码\n\n\n----\n\n## 当前Agent任务描述\n\n### 算子名称\nakg_cache_attention_medium_longseq\n\n### 前端框架\ntorch\n\n\n### 算子任务描述\nimport torch\nimport torch.nn as nn\n\nclass Model(nn.Module):\n    def __init__(self, sm_scale):\n        super().__init__()\n        self.sm_scale = sm_scale\n\n    def forward(self, query: torch.Tensor, key: torch.Tensor, value: torch.Tensor) -> torch.Tensor:\n        return torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention(\n            query, key, value,\n            scale=self.sm_scale\n        )\n\ndef get_inputs():\n    B, H, L, D = 4, 16, 1024, 64\n    dtype = torch.float32\n    q = torch.empty((B, H, L, D), dtype=dtype).normal_(mean=0.0, std=0.5)\n    k = torch.empty((B, H, L, D), dtype=dtype).normal_(mean=0.0, std=0.5)\n    v = torch.empty((B, H, L, D), dtype=dtype).normal_(mean=0.0, std=0.5)\n    return [q, k, v]\n\ndef get_init_inputs():\n    sm_scale = 0.125\n    return [sm_scale]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n### 代码生成格式规范\n\n**重要：所有生成的代码必须是ModelNew类格式，不再使用函数形式。**\n\n1. 必须生成ModelNew类，格式如下：\n```python\n\nimport torch\nimport torch.nn as nn\nfrom torch.utils.cpp_extension import load_inline\n\n# C++ kernel代码\ncpp_source = \"\"\"\n...\n\"\"\"\n\n# 加载C++扩展\nxxx_module = load_inline(...)\n\nclass ModelNew(nn.Module):\n    def __init__(self, ...):\n        super().__init__()\n        # 如果有nn.Module参数，需要设置随机种子并提取参数\n        torch.manual_seed(0)  # 固定种子\n        # 例如：\n        # linear = nn.Linear(in_features, out_features)\n        # self.weight = nn.Parameter(linear.weight.clone())\n        # self.bias = nn.Parameter(linear.bias.clone()) if linear.bias is not None else None\n    \n    def forward(self, ...):\n        # 调用C++ kernel\n        return xxx_module.xxx_kernel(...)\n\n**注意**：以上self属性只针对于需要用到内置参数的实现，对于使用get_inputs或get_init_inputs传入的参数，需要直接调用。\n\n2. 对于无参数的算子（如ReLU），`__init__`可以为空：\n```python\n\nclass ModelNew(nn.Module):\n    def __init__(self):\n        super().__init__()\n    \n    def forward(self, x):\n        return xxx_kernel(x)\n\n```\n\n3. 对于有参数的算子（如Linear/Dense, Conv2d），必须在`__init__`中通过固定随机种子构建参数：\n```python\n\nclass ModelNew(nn.Module):\n    def __init__(self, in_features, out_features):\n        super().__init__()\n        torch.manual_seed(0)  # 固定种子，确保与原始Model权重一致\n        linear = nn.Linear(in_features, out_features)\n        self.weight = nn.Parameter(linear.weight.clone())\n        self.bias = nn.Parameter(linear.bias.clone()) if linear.bias is not None else None\n    \n    def forward(self, x):\n        return xxx_kernel(x, self.weight, self.bias)\n\n```\n**注意**：以上self属性只针对于需要用到内置参数的实现，对于使用get_inputs或get_init_inputs传入的参数，需要直接调用。\n\n4. 如果生成的代码是函数形式（兼容旧代码），可以在ModelNew的forward/construct中直接调用：\n```python\n\nclass ModelNew(nn.Module):\n    def forward(self, x):\n        return custom_op_triton_torch(x)  # 直接调用函数\n\n```\n\n\n5. 对于任务输入中固定写死的init_inputs参数，以及class外定义的参数，硬编码至代码中。\n所需要的shape参数，要从inputs的数据形状中获取，以适应不同的输入(**重要** 需要仔细检查输入的变量和shape与代码中一一对应）：\n```python\n\ndef forward(self, input_tensor, ...):\n    # 硬编码的参数（如果有无法从inputs中获取的参数）\n    # args = ... # 无法从inputs中获取的参数信息硬编码于此\n    \n  # 从输入张量获取shape参数\n  P1, P2, P3 = input_tensor.shape  # 变量名应该与inputs构造时对应的变量保持一致\n  ...\n  # 执行 kernel 函数\n  ...\n\n```\n\n\n\n\n\n\n**请尽可能使用中文进行思考分析**\n\n## 输出格式（必须严格遵守）\n\n请直接输出纯代码。你的输出会被直接保存并编译执行，因此：\n- 不要使用 JSON 格式\n- 不要使用 ```xxx``` 代码块包裹\n- 不要输出任何非代码内容（解释文字、markdown 等）\n- 思考分析请以注释形式写在代码中\n- 确保代码完整可执行，包含必要的 include/import"
      }
    ],
    "result": {
      "content": "import torch\nimport torch.nn as nn\nfrom torch.utils.cpp_extension import load_inline\n\n# C++ kernel代码\ncpp_source = \"\"\"\n#include <torch/extension.h>\n#include <immintrin.h>\n#include <omp.h>\n#include <cmath>\n#include <algorithm>\n#include <vector>\n\n// AVX512内核实现 - 使用512位向量(16个float32)\ninline void compute_attention_block_avx512(\n    const float* __restrict__ q_ptr,\n    const float* __restrict__ k_ptr,\n    const float* __restrict__ v_ptr,\n    float* __restrict__ out_ptr,\n    int64_t L, int64_t D,\n    float sm_scale\n) {\n    // 为每个query位置计算注意力\n    for (int64_t i = 0; i < L; ++i) {\n        // 获取当前query向量\n        const float* q_i = q_ptr + i * D;\n        \n        // 计算Q_i * K^T for all j\n        std::vector<float> scores(L);\n        \n        // 计算scores并找到最大值用于数值稳定\n        float max_score = -INFINITY;\n        \n        #pragma omp parallel for reduction(max:max_score)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            const float* k_j = k_ptr + j * D;\n            float dot_product = 0.0f;\n            \n            // 使用AVX512向量化点积计算\n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 16) {\n                __m512 sum_vec = _mm512_setzero_ps();\n                for (; d + 16 <= D; d += 16) {\n                    __m512 q_vec = _mm512_loadu_ps(q_i + d);\n                    __m512 k_vec = _mm512_loadu_ps(k_j + d);\n                    sum_vec = _mm512_fmadd_ps(q_vec, k_vec, sum_vec);  // FMA: a*b + c\n                }\n                // 水平求和\n                dot_product += _mm512_reduce_add_ps(sum_vec);\n            }\n            \n            // 处理剩余元素\n            for (; d < D; ++d) {\n                dot_product += q_i[d] * k_j[d];\n            }\n            \n            scores[j] = dot_product * sm_scale;\n            if (scores[j] > max_score) {\n                max_score = scores[j];\n            }\n        }\n        \n        // 应用softmax\n        float exp_sum = 0.0f;\n        #pragma omp parallel for reduction(+:exp_sum)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            scores[j] = std::exp(scores[j] - max_score);\n            exp_sum += scores[j];\n        }\n        \n        float inv_exp_sum = 1.0f / exp_sum;\n        \n        // 计算输出: out_i = Σ_j(softmax_j * V_j)\n        float* out_i = out_ptr + i * D;\n        \n        // 初始化输出向量为0\n        if (D >= 16) {\n            for (int64_t d = 0; d + 16 <= D; d += 16) {\n                _mm512_storeu_ps(out_i + d, _mm512_setzero_ps());\n            }\n        }\n        for (int64_t d = (D / 16) * 16; d < D; ++d) {\n            out_i[d] = 0.0f;\n        }\n        \n        // 累加加权value\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            float weight = scores[j] * inv_exp_sum;\n            const float* v_j = v_ptr + j * D;\n            \n            // AVX512向量化累加\n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 16) {\n                __m512 weight_vec = _mm512_set1_ps(weight);\n                for (; d + 16 <= D; d += 16) {\n                    __m512 v_vec = _mm512_loadu_ps(v_j + d);\n                    __m512 out_vec = _mm512_loadu_ps(out_i + d);\n                    __m512 weighted_v = _mm512_mul_ps(weight_vec, v_vec);\n                    out_vec = _mm512_add_ps(out_vec, weighted_v);\n                    _mm512_storeu_ps(out_i + d, out_vec);\n                }\n            }\n            \n            // 处理剩余元素\n            for (; d < D; ++d) {\n                out_i[d] += weight * v_j[d];\n            }\n        }\n    }\n}\n\n// AVX2内核实现 - 后备方案\ninline void compute_attention_block_avx2(\n    const float* __restrict__ q_ptr,\n    const float* __restrict__ k_ptr,\n    const float* __restrict__ v_ptr,\n    float* __restrict__ out_ptr,\n    int64_t L, int64_t D,\n    float sm_scale\n) {\n    // 为每个query位置计算注意力\n    for (int64_t i = 0; i < L; ++i) {\n        const float* q_i = q_ptr + i * D;\n        std::vector<float> scores(L);\n        float max_score = -INFINITY;\n        \n        #pragma omp parallel for reduction(max:max_score)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            const float* k_j = k_ptr + j * D;\n            float dot_product = 0.0f;\n            \n            // AVX2向量化点积\n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 8) {\n                __m256 sum_vec = _mm256_setzero_ps();\n                for (; d + 8 <= D; d += 8) {\n                    __m256 q_vec = _mm256_loadu_ps(q_i + d);\n                    __m256 k_vec = _mm256_loadu_ps(k_j + d);\n                    sum_vec = _mm256_fmadd_ps(q_vec, k_vec, sum_vec);\n                }\n                // 水平求和\n                alignas(32) float sum_arr[8];\n                _mm256_store_ps(sum_arr, sum_vec);\n                for (int k = 0; k < 8; ++k) {\n                    dot_product += sum_arr[k];\n                }\n            }\n            \n            for (; d < D; ++d) {\n                dot_product += q_i[d] * k_j[d];\n            }\n            \n            scores[j] = dot_product * sm_scale;\n            if (scores[j] > max_score) {\n                max_score = scores[j];\n            }\n        }\n        \n        float exp_sum = 0.0f;\n        #pragma omp parallel for reduction(+:exp_sum)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            scores[j] = std::exp(scores[j] - max_score);\n            exp_sum += scores[j];\n        }\n        \n        float inv_exp_sum = 1.0f / exp_sum;\n        float* out_i = out_ptr + i * D;\n        \n        // 初始化输出\n        if (D >= 8) {\n            for (int64_t d = 0; d + 8 <= D; d += 8) {\n                _mm256_storeu_ps(out_i + d, _mm256_setzero_ps());\n            }\n        }\n        for (int64_t d = (D / 8) * 8; d < D; ++d) {\n            out_i[d] = 0.0f;\n        }\n        \n        // 累加\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            float weight = scores[j] * inv_exp_sum;\n            const float* v_j = v_ptr + j * D;\n            \n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 8) {\n                __m256 weight_vec = _mm256_set1_ps(weight);\n                for (; d + 8 <= D; d += 8) {\n                    __m256 v_vec = _mm256_loadu_ps(v_j + d);\n                    __m256 out_vec = _mm256_loadu_ps(out_i + d);\n                    __m256 weighted_v = _mm256_mul_ps(weight_vec, v_vec);\n                    out_vec = _mm256_add_ps(out_vec, weighted_v);\n                    _mm256_storeu_ps(out_i + d, out_vec);\n                }\n            }\n            \n            for (; d < D; ++d) {\n                out_i[d] += weight * v_j[d];\n            }\n        }\n    }\n}\n\n// 标量后备实现\ninline void compute_attention_block_scalar(\n    const float* __restrict__ q_ptr,\n    const float* __restrict__ k_ptr,\n    const float* __restrict__ v_ptr,\n    float* __restrict__ out_ptr,\n    int64_t L, int64_t D,\n    float sm_scale\n) {\n    // 为每个query位置计算注意力\n    for (int64_t i = 0; i < L; ++i) {\n        const float* q_i = q_ptr + i * D;\n        std::vector<float> scores(L);\n        float max_score = -INFINITY;\n        \n        // 计算所有scores\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            const float* k_j = k_ptr + j * D;\n            float dot_product = 0.0f;\n            \n            for (int64_t d = 0; d < D; ++d) {\n                dot_product += q_i[d] * k_j[d];\n            }\n            \n            scores[j] = dot_product * sm_scale;\n            if (scores[j] > max_score) {\n                max_score = scores[j];\n            }\n        }\n        \n        // 应用softmax\n        float exp_sum = 0.0f;\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            scores[j] = std::exp(scores[j] - max_score);\n            exp_sum += scores[j];\n        }\n        \n        float inv_exp_sum = 1.0f / exp_sum;\n        float* out_i = out_ptr + i * D;\n        \n        // 初始化输出为0\n        for (int64_t d = 0; d < D; ++d) {\n            out_i[d] = 0.0f;\n        }\n        \n        // 累加加权value\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            float weight = scores[j] * inv_exp_sum;\n            const float* v_j = v_ptr + j * D;\n            \n            for (int64_t d = 0; d < D; ++d) {\n                out_i[d] += weight * v_j[d];\n            }\n        }\n    }\n}\n\n// 主kernel函数\ntorch::Tensor akg_cache_attention_medium_longseq_kernel(\n    torch::Tensor query,\n    torch::Tensor key,\n    torch::Tensor value,\n    float sm_scale\n) {\n    // 检查输入\n    TORCH_CHECK(query.device().is_cpu(), \"Input must be on CPU\");\n    TORCH_CHECK(query.dim() == 4, \"Query must be 4D tensor [B, H, L, D]\");\n    TORCH_CHECK(key.dim() == 4, \"Key must be 4D tensor [B, H, L, D]\");\n    TORCH_CHECK(value.dim() == 4, \"Value must be 4D tensor [B, H, L, D]\");\n    \n    // 确保张量连续\n    if (!query.is_contiguous()) query = query.contiguous();\n    if (!key.is_contiguous()) key = key.contiguous();\n    if (!value.is_contiguous()) value = value.contiguous();\n    \n    // 获取形状参数\n    auto B = query.size(0);\n    auto H = query.size(1);\n    auto L = query.size(2);\n    auto D = query.size(3);\n    \n    // 验证key和value的形状\n    TORCH_CHECK(key.size(0) == B && key.size(1) == H && key.size(2) == L && key.size(3) == D,\n                \"Key shape must match query\");\n    TORCH_CHECK(value.size(0) == B && value.size(1) == H && value.size(2) == L && value.size(3) == D,\n                \"Value shape must match query\");\n    \n    // 创建输出张量\n    torch::Tensor output = torch::empty({B, H, L, D}, query.options());\n    \n    // 获取数据指针\n    auto q_ptr = query.data_ptr<float>();\n    auto k_ptr = key.data_ptr<float>();\n    auto v_ptr = value.data_ptr<float>();\n    auto out_ptr = output.data_ptr<float>();\n    \n    // 根据CPU特性选择实现\n    // 注意：这里使用运行时检测CPU特性，但更安全的方式是使用编译时检测\n    // 我们假设编译时已经包含了所有需要的指令集\n    \n    // 检查是否支持AVX512\n    #if defined(__AVX512F__) && defined(__AVX512DQ__) && defined(__AVX512BW__) && defined(__AVX512VL__)\n    bool use_avx512 = true;\n    #else\n    bool use_avx512 = false;\n    #endif\n    \n    // 检查是否支持AVX2和FMA\n    #if defined(__AVX2__) && defined(__FMA__)\n    bool use_avx2 = true;\n    #else\n    bool use_avx2 = false;\n    #endif\n    \n    // 并行处理批次和头\n    #pragma omp parallel for collapse(2)\n    for (int64_t b = 0; b < B; ++b) {\n        for (int64_t h = 0; h < H; ++h) {\n            // 计算每个头在当前批次中的偏移\n            int64_t bh_offset = (b * H + h) * L * D;\n            \n            const float* q_bh = q_ptr + bh_offset;\n            const float* k_bh = k_ptr + bh_offset;\n            const float* v_bh = v_ptr + bh_offset;\n            float* out_bh = out_ptr + bh_offset;\n            \n            if (use_avx512) {\n                compute_attention_block_avx512(q_bh, k_bh, v_bh, out_bh, L, D, sm_scale);\n            } else if (use_avx2) {\n                compute_attention_block_avx2(q_bh, k_bh, v_bh, out_bh, L, D, sm_scale);\n            } else {\n                compute_attention_block_scalar(q_bh, k_bh, v_bh, out_bh, L, D, sm_scale);\n            }\n        }\n    }\n    \n    return output;\n}\n\nPYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {\n    m.def(\"akg_cache_attention_medium_longseq_kernel\", \n          &akg_cache_attention_medium_longseq_kernel, \n          \"CPU implementation of scaled dot product attention for medium-long sequences\");\n}\n\"\"\"\n\n# 加载C++扩展\n# 添加 -mfma 标志以支持AVX2 FMA指令\nakg_cache_attention_module = load_inline(\n    name=\"akg_cache_attention_medium_longseq\",\n    cpp_sources=cpp_source,\n    extra_cflags=[\"-O3\", \"-mavx512f\", \"-mavx512dq\", \"-mavx512bw\", \"-mavx512vl\", \"-mavx2\", \"-mfma\", \"-fopenmp\"],\n    extra_ldflags=[\"-fopenmp\"],\n    verbose=False\n)\n\nclass ModelNew(nn.Module):\n    def __init__(self, sm_scale):\n        super().__init__()\n        # 硬编码缩放因子\n        self.sm_scale = sm_scale\n    \n    def forward(self, query: torch.Tensor, key: torch.Tensor, value: torch.Tensor) -> torch.Tensor:\n        # 确保输入在CPU上\n        if query.device.type != \"cpu\":\n            query = query.cpu()\n        if key.device.type != \"cpu\":\n            key = key.cpu()\n        if value.device.type != \"cpu\":\n            value = value.cpu()\n        \n        # 调用C++ kernel\n        return akg_cache_attention_module.akg_cache_attention_medium_longseq_kernel(query, key, value, self.sm_scale)",
      "tool_calls": [],
      "reasoning_content": "我们注意到之前的错误是因为缺少`-mfma`编译标志。根据硬件描述，CPU支持AVX512，但也支持AVX2和FMA。之前的代码中，我们同时提供了AVX512和AVX2的实现，但是在编译时只添加了AVX512相关的标志，而AVX2的实现中使用了FMA指令（`_mm256_fmadd_ps`），因此需要添加`-mfma`。\n\n 然而，我们也可以选择只使用AVX512的实现，因为硬件支持AVX512，并且AVX512的向量宽度更大，性能可能更好。但是，为了兼容性，我们保留AVX2的实现作为后备，并确保编译时添加了正确的标志。\n\n 根据错误日志，编译命令中已经包含了`-mavx512f -mavx512dq -mavx512bw -mavx512vl`，但没有`-mfma`。因此，我们需要在编译标志中添加`-mfma`。\n\n 另外，注意代码中使用了OpenMP，所以需要链接OpenMP库。\n\n 我们将重新生成代码，确保编译标志正确，并且代码结构符合要求（使用ModelNew类）。\n\n 此外，我们注意到任务描述中，forward函数只接收query, key, value三个参数，而scale因子是通过Model的__init__传入的。因此，在ModelNew的__init__中，我们需要接收sm_scale参数，并保存。\n\n 注意：我们不需要在ModelNew中创建权重，因为这是一个attention操作，没有可学习的参数。只需要保存sm_scale。\n\n 根据代码生成格式规范，对于有参数的算子，我们需要在__init__中接收参数。这里，sm_scale是一个标量，我们直接保存即可。\n\n 另外，我们还需要确保输入张量是连续的，并且在CPU上。\n\n 由于硬件支持AVX512，我们将优先使用AVX512实现。但是，为了兼容性，我们仍然保留AVX2的实现，并通过条件编译来选择。\n\n 然而，在编译时，我们可能会同时编译两个版本，并通过运行时检测来选择。但是，为了简单，我们可以通过编译时宏定义来选择使用哪个版本。但是，注意：如果编译时使用了AVX512标志，那么生成的代码可能无法在不支持AVX512的CPU上运行。因此，我们采用运行时检测，根据CPU支持的特性选择函数。\n\n 但是，之前的代码中，我们通过检查`__AVX512F__`宏来选择实现，这实际上是编译时检查，而不是运行时检查。我们需要改为运行时检查。\n\n 我们可以使用`cpuidex`等指令来检测CPU特性，但这样比较复杂。另一种方法是使用动态调度，即编译多个版本，并通过函数指针在运行时选择。但为了简单，我们假设编译时的目标平台就是运行时的平台。因此，我们可以使用编译时宏定义。\n\n 考虑到任务环境中的CPU支持AVX512，我们可以只编译AVX512版本。但是，为了代码的健壮性，我们最好同时提供AVX2和AVX512版本，并在运行时根据CPU特性选择。\n\n 但是，由于时间关系，我们这里选择使用编译时宏定义。在编译时，我们添加AVX512标志，因此会使用AVX512版本。如果需要在没有AVX512的机器上运行，则需要重新编译。\n\n 根据错误日志，编译时已经添加了AVX512标志，因此我们假设运行环境支持AVX512。\n\n 我们修改代码，将AVX2和AVX512的实现放在同一个函数中，通过条件编译来选择。同时，确保AVX2实现需要FMA，因此添加`-mfma`标志。\n\n 另外，我们使用OpenMP并行化，注意在编译时添加`-fopenmp`。\n\n 根据以上分析，我们生成以下代码。\n\n 注意：代码中使用了alloca在栈上分配内存，这可能导致栈溢出，因为L可能很大（1024）。我们将其改为使用动态内存分配（使用new/delete）或者使用std::vector。但是，为了性能，我们可以使用线程局部的临时内存。但是，这里我们改为使用std::vector，因为alloca在栈上分配大内存不安全。\n\n 修改：将`float* scores = (float*)alloca(L * sizeof(float));` 改为 `std::vector<float> scores(L);`\n\n 但是，注意我们使用了OpenMP并行，所以每个线程都需要自己的scores向量。因此，我们将scores的定义移到并行区域内部。\n\n 由于我们计算每个query位置的注意力时，需要计算与所有key的点积，我们可以先计算整个QK^T矩阵，然后逐行softmax。但是，为了减少内存占用，我们可以在计算每个query时计算点积并softmax，然后加权求和value。这就是我们当前的做法。\n\n 但是，我们也可以使用更优化的算法，比如分块计算。不过，由于L=1024，不算特别大，我们可以接受当前方法。\n\n 我们重新组织代码，将计算每个query位置的注意力的循环拆分为多个步骤，并使用向量化。\n\n 另外，我们注意到，在计算点积时，我们使用了向量化，但是计算softmax和加权求和时，我们也是向量化的。\n\n 我们保留AVX512和AVX2两种实现，并在编译时通过宏定义选择使用哪一种。\n\n 但是，我们也可以使用运行时检测。这里，为了简单，我们使用编译时宏定义。\n\n 我们修改代码，将AVX2和AVX512的实现分别放在两个函数中，然后在主函数中通过条件编译选择调用哪个。\n\n 然而，我们也可以将两种实现放在同一个函数中，通过if条件判断，但是这样会导致代码臃肿。因此，我们保留两个函数，并通过条件编译选择编译哪一个。\n\n 但是，为了确保代码能够编译通过，我们将AVX2和AVX512的实现都编译，然后在运行时通过检测CPU特性选择。这样更灵活，但是需要编写CPU检测代码。\n\n 考虑到时间，我们暂时使用编译时宏定义。我们假设编译环境支持AVX512，因此使用AVX512实现。\n\n 根据硬件描述，CPU支持AVX512，所以我们优先使用AVX512。\n\n 我们将修改编译标志，确保添加`-mfma`，这样AVX2实现也能正确编译（虽然我们不使用，但保留代码）。\n\n 但是，为了避免编译错误，我们将AVX2的实现放在条件编译中，即只有定义了`__AVX2__`时才编译AVX2代码。而AVX512的实现放在`#ifdef __AVX512F__`中。\n\n 我们修改代码，使得在没有定义`__AVX512F__`时，使用AVX2实现，如果也没有定义`__AVX2__`，则使用标量实现。\n\n 这样，我们可以通过编译标志控制使用哪个版本。\n\n 但是，我们要求编译时添加AVX512标志，因此默认使用AVX512。\n\n 我们重新生成代码，并确保编译标志正确。\n\n 另外，我们还需要注意，在OpenMP并行区域内使用std::vector，每个线程都会创建自己的vector，这可能会带来一些开销，但可以接受。\n\n 我们生成以下代码。",
      "finish_reason": "stop",
      "usage": {
        "prompt_tokens": 12709,
        "completion_tokens": 5163,
        "total_tokens": 17872
      }
    },
    "tools": [],
    "params": {
      "temperature": 0.2,
      "max_tokens": 65536,
      "top_p": 0.9
    },
    "create_time": 1775635848.1868892,
    "expire_seconds": -1
  },
  "cpu_attn_real_medium_record_v1:conductor@1": {
    "cache_key": "cpu_attn_real_medium_record_v1:conductor@1",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "你是AKG Agent，你是一个AI助手，你可以帮助用户完成任务。"
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "你是一个专业的AI领域 Kernel编写专家Agent，熟悉各种硬件后端、各种DSL的Kernel编写。\n\n我们框架的总任务是通过LLM生成高性能的Kernel代码。\n\n----\n## cpp专家建议文档\n# CPU C++ 专家技巧与优化建议\n\n本文档提供 CPU C++ 开发的技巧、性能优化和问题排查指南。\n\n## 1. 性能优化\n\n### 数据类型选择策略\n- **优先支持**: float32, float64, int32, int64\n- **自动转换**: 不支持的类型自动转换为float32\n- **类型检查**: 使用`scalar_type()`检查张量类型\n- **指针获取**: 使用对应的`data_ptr<T>()`方法\n\n### 循环优化策略\n- **循环展开**: 手动展开循环减少分支开销\n- **缓存友好**: 按行优先顺序访问数据\n- **边界处理**: 向量化处理大部分数据，标量处理剩余元素\n- **避免分支**: 减少条件判断，提高执行效率\n\n### 内存访问优化\n- **连续性检查**: 确保张量内存布局连续\n- **数据局部性**: 尽量访问相邻内存位置\n- **避免拷贝**: 减少不必要的张量拷贝操作\n- **就地操作**: 尽可能进行就地修改\n\n## 2. 数值稳定性技巧\n\n### 防溢出处理\n```cpp\n// 归一化前先减去最大值\nfloat max_val = *std::max_element(x_ptr, x_ptr + numel);\nfor (int64_t i = 0; i < numel; ++i) {\n    float stable_data = x_ptr[i] - max_val;\n    out_ptr[i] = std::exp(stable_data);\n}\n```\n### 精度提升\n- **中间计算**: 计算时精度没必要提升到double，使用float类型就可以\n- **累加操作**: 使用Kahan求和算法防止精度丢失\n- **避免数值下溢**: 检查除零和开方操作\n- **类型转换**: 谨慎处理不同精度间的转换\n\n## 3. 编程约束与最佳实践\n\n### 必须遵循的规则\n- **边界检查**: 所有数组访问前必须检查边界\n- **类型安全**: 确保指针类型与张量类型匹配\n- **异常安全**: 使用RAII管理资源\n- **数据类型支持**: 优先支持常用类型，其他类型自动转换\n\n### 内核设计原则\n- **单一职责**: 每个函数只做一件事\n- **参数简单**: 避免复杂的数据结构传递\n- **内存局部性**: 尽量访问相邻内存位置\n- **避免动态分配**: 内核内避免new/delete\n\n### OpenMP并行编程约束\n- **⚠️ 关键约束**: OpenMP运行时API调用位置限制\n  - **禁止场景**: 不得在SIMD区域、并行区域的intervening code中调用`omp_get_thread_num()`等OpenMP运行时API\n  - **正确用法**: OpenMP API应在并行区域内的正常代码路径中调用,而非在编译器受限的上下文中\n  - **错误示例**:\n    ```cpp\n    // ❌ 错误:在受限上下文中调用OpenMP API\n    std::mt19937 gen(seed + omp_get_thread_num());  // 编译错误!\n    ```\n  - **正确示例**:\n    ```cpp\n    // ✅ 正确:在并行区域内正常调用\n    #pragma omp parallel\n    {\n        int tid = omp_get_thread_num();  // 正确\n        std::mt19937 gen(seed + tid);\n    }\n    ```\n- **线程安全**: 确保每个线程有独立的随机数生成器实例\n- **数据竞争**: 避免多个线程同时写入同一内存位置\n\n## 4. 调试与排查清单\n\n### 内存访问问题\n- [ ] 所有数组访问是否都有边界检查？\n- [ ] 张量是否连续？\n- [ ] 指针类型是否匹配张量类型？\n- [ ] 是否有越界访问？\n\n### 类型处理问题  \n- [ ] 数据类型检查是否正确？\n- [ ] 类型转换是否安全？\n- [ ] 输出类型是否与输入一致？\n- [ ] 是否处理了所有支持的类型？\n\n### 性能问题\n- [ ] 是否使用了循环展开？\n- [ ] 内存访问是否连续？\n- [ ] 是否避免了不必要的拷贝？\n- [ ] 是否进行了适当的优化？\n\n## 5. 常见错误速查\n\n| 错误类型 | 问题 | 解决方案 |\n|---------|------|---------|\n| 越界访问 | 段错误或结果异常 | 添加边界检查 |\n| 类型不匹配 | 编译错误或运行时错误 | 检查指针类型 |\n| 非连续访问 | 性能下降或错误结果 | 确保张量连续 |\n| 内存泄漏 | 程序内存持续增长 | 避免手动内存管理 |\n\n\n## 6. 开发建议\n\n### 生成的代码请参考使用Python模块内嵌C++代码\n\n### 代码风格\n- 注意！！生成的代码不要包含任何测试代码\n- 注意！！内嵌的C++代码一定写进嵌入脚本中，保证正确编译加载\n- 内嵌C++代码使用三引号字符串，保持格式清晰\n- 添加充分的注释说明计算逻辑\n- 使用描述性的变量名和函数名\n- 统一的错误处理模式\n\n----\n\n## 当前任务运行情况\n\n算子名称: akg_cache_attention_medium_longseq\n前端框架: torch\n\n目标Module描述:\n\nimport torch\nimport torch.nn as nn\n\n\nclass Model(nn.Module):\n    def __init__(self, sm_scale):\n        super().__init__()\n        self.sm_scale = sm_scale\n\n    def forward(self, query: torch.Tensor, key: torch.Tensor, value: torch.Tensor) -> torch.Tensor:\n        return torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention(\n            query, key, value,\n            scale=self.sm_scale\n        )\n\n\ndef get_inputs():\n    B, H, L, D = 4, 16, 1024, 64\n    dtype = torch.float32\n    q = torch.empty((B, H, L, D), dtype=dtype).normal_(mean=0.0, std=0.5)\n    k = torch.empty((B, H, L, D), dtype=dtype).normal_(mean=0.0, std=0.5)\n    v = torch.empty((B, H, L, D), dtype=dtype).normal_(mean=0.0, std=0.5)\n    return [q, k, v]\n\n\ndef get_init_inputs():\n    sm_scale = 0.125\n    return [sm_scale]\n\n\n当前Agent: verifier\n\n### 当前Agent返回结果\nimport torch\nimport torch.nn as nn\nfrom torch.utils.cpp_extension import load_inline\n\n# C++ kernel代码\ncpp_source = \"\"\"\n#include <torch/extension.h>\n#include <immintrin.h>\n#include <omp.h>\n#include <cmath>\n#include <algorithm>\n\n// AVX512内核实现 - 使用512位向量(16个float32)\ninline void compute_attention_block_avx512(\n    const float* __restrict__ q_ptr,\n    const float* __restrict__ k_ptr,\n    const float* __restrict__ v_ptr,\n    float* __restrict__ out_ptr,\n    int64_t L, int64_t D,\n    float sm_scale\n) {\n    // 为每个query位置计算注意力\n    for (int64_t i = 0; i < L; ++i) {\n        // 获取当前query向量\n        const float* q_i = q_ptr + i * D;\n        \n        // 计算Q_i * K^T for all j\n        float* scores = (float*)alloca(L * sizeof(float));\n        \n        // 计算scores并找到最大值用于数值稳定\n        float max_score = -INFINITY;\n        \n        #pragma omp parallel for reduction(max:max_score)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            const float* k_j = k_ptr + j * D;\n            float dot_product = 0.0f;\n            \n            // 使用AVX512向量化点积计算\n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 16) {\n                __m512 sum_vec = _mm512_setzero_ps();\n                for (; d + 16 <= D; d += 16) {\n                    __m512 q_vec = _mm512_loadu_ps(q_i + d);\n                    __m512 k_vec = _mm512_loadu_ps(k_j + d);\n                    sum_vec = _mm512_fmadd_ps(q_vec, k_vec, sum_vec);  // FMA: a*b + c\n                }\n                // 水平求和\n                dot_product += _mm512_reduce_add_ps(sum_vec);\n            }\n            \n            // 处理剩余元素\n            for (; d < D; ++d) {\n                dot_product += q_i[d] * k_j[d];\n            }\n            \n            scores[j] = dot_product * sm_scale;\n            if (scores[j] > max_score) {\n                max_score = scores[j];\n            }\n        }\n        \n        // 应用softmax\n        float exp_sum = 0.0f;\n        #pragma omp parallel for reduction(+:exp_sum)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            scores[j] = std::exp(scores[j] - max_score);\n            exp_sum += scores[j];\n        }\n        \n        float inv_exp_sum = 1.0f / exp_sum;\n        \n        // 计算输出: out_i = Σ_j(softmax_j * V_j)\n        float* out_i = out_ptr + i * D;\n        \n        // 初始化输出向量为0\n        if (D >= 16) {\n            for (int64_t d = 0; d + 16 <= D; d += 16) {\n                _mm512_storeu_ps(out_i + d, _mm512_setzero_ps());\n            }\n        }\n        for (int64_t d = (D / 16) * 16; d < D; ++d) {\n            out_i[d] = 0.0f;\n        }\n        \n        // 累加加权value\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            float weight = scores[j] * inv_exp_sum;\n            const float* v_j = v_ptr + j * D;\n            \n            // AVX512向量化累加\n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 16) {\n                __m512 weight_vec = _mm512_set1_ps(weight);\n                for (; d + 16 <= D; d += 16) {\n                    __m512 v_vec = _mm512_loadu_ps(v_j + d);\n                    __m512 out_vec = _mm512_loadu_ps(out_i + d);\n                    __m512 weighted_v = _mm512_mul_ps(weight_vec, v_vec);\n                    out_vec = _mm512_add_ps(out_vec, weighted_v);\n                    _mm512_storeu_ps(out_i + d, out_vec);\n                }\n            }\n            \n            // 处理剩余元素\n            for (; d < D; ++d) {\n                out_i[d] += weight * v_j[d];\n            }\n        }\n    }\n}\n\n// AVX2内核实现 - 后备方案\ninline void compute_attention_block_avx2(\n    const float* __restrict__ q_ptr,\n    const float* __restrict__ k_ptr,\n    const float* __restrict__ v_ptr,\n    float* __restrict__ out_ptr,\n    int64_t L, int64_t D,\n    float sm_scale\n) {\n    // 为每个query位置计算注意力\n    for (int64_t i = 0; i < L; ++i) {\n        const float* q_i = q_ptr + i * D;\n        float* scores = (float*)alloca(L * sizeof(float));\n        float max_score = -INFINITY;\n        \n        #pragma omp parallel for reduction(max:max_score)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            const float* k_j = k_ptr + j * D;\n            float dot_product = 0.0f;\n            \n            // AVX2向量化点积\n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 8) {\n                __m256 sum_vec = _mm256_setzero_ps();\n                for (; d + 8 <= D; d += 8) {\n                    __m256 q_vec = _mm256_loadu_ps(q_i + d);\n                    __m256 k_vec = _mm256_loadu_ps(k_j + d);\n                    sum_vec = _mm256_fmadd_ps(q_vec, k_vec, sum_vec);\n                }\n                // 水平求和\n                alignas(32) float sum_arr[8];\n                _mm256_store_ps(sum_arr, sum_vec);\n                for (int k = 0; k < 8; ++k) {\n                    dot_product += sum_arr[k];\n                }\n            }\n            \n            for (; d < D; ++d) {\n                dot_product += q_i[d] * k_j[d];\n            }\n            \n            scores[j] = dot_product * sm_scale;\n            if (scores[j] > max_score) {\n                max_score = scores[j];\n            }\n        }\n        \n        float exp_sum = 0.0f;\n        #pragma omp parallel for reduction(+:exp_sum)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            scores[j] = std::exp(scores[j] - max_score);\n            exp_sum += scores[j];\n        }\n        \n        float inv_exp_sum = 1.0f / exp_sum;\n        float* out_i = out_ptr + i * D;\n        \n        // 初始化输出\n        if (D >= 8) {\n            for (int64_t d = 0; d + 8 <= D; d += 8) {\n                _mm256_storeu_ps(out_i + d, _mm256_setzero_ps());\n            }\n        }\n        for (int64_t d = (D / 8) * 8; d < D; ++d) {\n            out_i[d] = 0.0f;\n        }\n        \n        // 累加\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            float weight = scores[j] * inv_exp_sum;\n            const float* v_j = v_ptr + j * D;\n            \n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 8) {\n                __m256 weight_vec = _mm256_set1_ps(weight);\n                for (; d + 8 <= D; d += 8) {\n                    __m256 v_vec = _mm256_loadu_ps(v_j + d);\n                    __m256 out_vec = _mm256_loadu_ps(out_i + d);\n                    __m256 weighted_v = _mm256_mul_ps(weight_vec, v_vec);\n                    out_vec = _mm256_add_ps(out_vec, weighted_v);\n                    _mm256_storeu_ps(out_i + d, out_vec);\n                }\n            }\n            \n            for (; d < D; ++d) {\n                out_i[d] += weight * v_j[d];\n            }\n        }\n    }\n}\n\n// 主kernel函数\ntorch::Tensor akg_cache_attention_medium_longseq_kernel(\n    torch::Tensor query,\n    torch::Tensor key,\n    torch::Tensor value,\n    float sm_scale\n) {\n    // 检查输入\n    TORCH_CHECK(query.device().is_cpu(), \"Input must be on CPU\");\n    TORCH_CHECK(query.dim() == 4, \"Query must be 4D tensor [B, H, L, D]\");\n    TORCH_CHECK(key.dim() == 4, \"Key must be 4D tensor [B, H, L, D]\");\n    TORCH_CHECK(value.dim() == 4, \"Value must be 4D tensor [B, H, L, D]\");\n    \n    // 确保张量连续\n    if (!query.is_contiguous()) query = query.contiguous();\n    if (!key.is_contiguous()) key = key.contiguous();\n    if (!value.is_contiguous()) value = value.contiguous();\n    \n    // 获取形状参数\n    auto B = query.size(0);\n    auto H = query.size(1);\n    auto L = query.size(2);\n    auto D = query.size(3);\n    \n    // 验证key和value的形状\n    TORCH_CHECK(key.size(0) == B && key.size(1) == H && key.size(2) == L && key.size(3) == D,\n                \"Key shape must match query\");\n    TORCH_CHECK(value.size(0) == B && value.size(1) == H && value.size(2) == L && value.size(3) == D,\n                \"Value shape must match query\");\n    \n    // 创建输出张量\n    torch::Tensor output = torch::empty({B, H, L, D}, query.options());\n    \n    // 获取数据指针\n    auto q_ptr = query.data_ptr<float>();\n    auto k_ptr = key.data_ptr<float>();\n    auto v_ptr = value.data_ptr<float>();\n    auto out_ptr = output.data_ptr<float>();\n    \n    // 检查AVX512支持并选择合适的实现\n    #ifdef __AVX512F__\n    bool use_avx512 = true;\n    #else\n    bool use_avx512 = false;\n    #endif\n    \n    // 并行处理批次和头\n    #pragma omp parallel for collapse(2)\n    for (int64_t b = 0; b < B; ++b) {\n        for (int64_t h = 0; h < H; ++h) {\n            // 计算每个头在当前批次中的偏移\n            int64_t bh_offset = (b * H + h) * L * D;\n            \n            const float* q_bh = q_ptr + bh_offset;\n            const float* k_bh = k_ptr + bh_offset;\n            const float* v_bh = v_ptr + bh_offset;\n            float* out_bh = out_ptr + bh_offset;\n            \n            if (use_avx512) {\n                compute_attention_block_avx512(q_bh, k_bh, v_bh, out_bh, L, D, sm_scale);\n            } else {\n                compute_attention_block_avx2(q_bh, k_bh, v_bh, out_bh, L, D, sm_scale);\n            }\n        }\n    }\n    \n    return output;\n}\n\nPYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {\n    m.def(\"akg_cache_attention_medium_longseq_kernel\", \n          &akg_cache_attention_medium_longseq_kernel, \n          \"CPU implementation of scaled dot product attention for medium-long sequences\");\n}\n\"\"\"\n\n# 加载C++扩展\nakg_cache_attention_module = load_inline(\n    name=\"akg_cache_attention_medium_longseq\",\n    cpp_sources=cpp_source,\n    extra_cflags=[\"-O3\", \"-mavx512f\", \"-mavx512dq\", \"-mavx512bw\", \"-mavx512vl\", \"-fopenmp\"],\n    extra_ldflags=[\"-fopenmp\"],\n    verbose=False\n)\n\nclass ModelNew(nn.Module):\n    def __init__(self, sm_scale):\n        super().__init__()\n        # 硬编码缩放因子\n        self.sm_scale = sm_scale\n    \n    def forward(self, query: torch.Tensor, key: torch.Tensor, value: torch.Tensor) -> torch.Tensor:\n        # 确保输入在CPU上\n        if query.device.type != \"cpu\":\n            query = query.cpu()\n        if key.device.type != \"cpu\":\n            key = key.cpu()\n        if value.device.type != \"cpu\":\n            value = value.cpu()\n        \n        # 调用C++ kernel\n        return akg_cache_attention_module.akg_cache_attention_medium_longseq_kernel(query, key, value, self.sm_scale)\n\n\n### 错误日志\n... (前面省略) ...\nthon3.11/site-packages/torch/include/ATen/Functions.h:60,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/ATen/ExpandUtils.h:5,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/autograd/input_metadata.h:4,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/autograd/function.h:8,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/autograd/custom_function.h:8,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/api/include/torch/autograd.h:6,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/api/include/torch/all.h:8,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/extension.h:6,\n                 from /home/liting/.cache/torch_extensions/py311_cpu/akg_cache_attention_medium_longseq/main.cpp:1:\n/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/include/fmaintrin.h: In function ‘_Z28compute_attention_block_avx2PKfS0_S0_Pfllf._omp_fn.0’:\n/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/include/fmaintrin.h:63:1: error: inlining failed in call to always_inline ‘__m256 _mm256_fmadd_ps(__m256, __m256, __m256)’: target specific option mismatch\n   63 | _mm256_fmadd_ps (__m256 __A, __m256 __B, __m256 __C)\n      | ^~~~~~~~~~~~~~~\n/home/liting/.cache/torch_extensions/py311_cpu/akg_cache_attention_medium_longseq/main.cpp:134:46: note: called from here\n  134 |                     sum_vec = _mm256_fmadd_ps(q_vec, k_vec, sum_vec);\n      |                               ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~\nIn file included from /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/include/immintrin.h:107,\n                 from /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/include/x86intrin.h:32,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/c10/util/ApproximateClock.h:29,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/c10/core/CachingDeviceAllocator.h:6,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/ATen/DeviceAccelerator.h:4,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/ATen/Context.h:6,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/ATen/Functions.h:60,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/ATen/ExpandUtils.h:5,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/autograd/input_metadata.h:4,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/autograd/function.h:8,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/autograd/custom_function.h:8,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/api/include/torch/autograd.h:6,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/api/include/torch/all.h:8,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/extension.h:6,\n                 from /home/liting/.cache/torch_extensions/py311_cpu/akg_cache_attention_medium_longseq/main.cpp:1:\n/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/include/fmaintrin.h:63:1: error: inlining failed in call to always_inline ‘__m256 _mm256_fmadd_ps(__m256, __m256, __m256)’: target specific option mismatch\n   63 | _mm256_fmadd_ps (__m256 __A, __m256 __B, __m256 __C)\n      | ^~~~~~~~~~~~~~~\n/home/liting/.cache/torch_extensions/py311_cpu/akg_cache_attention_medium_longseq/main.cpp:134:46: note: called from here\n  134 |                     sum_vec = _mm256_fmadd_ps(q_vec, k_vec, sum_vec);\n      |                               ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~\nninja: build stopped: subcommand failed.\n\n\n\n**错误分类与处理指南：**\n\n请首先判断错误类型，不同类型的处理方式不同：\n\n#### 0. LLM 输出异常（非代码逻辑问题）\n\n**0a. 输出被截断（max_tokens 不足）**\n- 错误日志中包含 `finish_reason=length` 或 `truncated=True`\n- 错误日志中包含 \"KernelGen 输出异常\" 或 \"Coder 输出异常\"\n- 错误日志中提到 \"LLM 输出被截断\" 或 \"content 可能不完整\"\n→ **这是LLM输出超出最大Token限制导致的，不是代码逻辑问题**\n→ **应选择代码生成 Agent 重新生成**，建议中必须明确指出：\n    - **控制显式推理预算**，如减少解释性文字，减少‘让我想想’‘首先’等过渡语等；\n    - 或**缩短代码长度**，如禁用冗余注释等；\n    - **确保输出完整代码/JSON**\n→ **不要建议\"生成完整代码\"或\"修复语法错误\"，这些建议治标不治本**\n\n**0b. 输出被内容过滤器拦截**\n- 错误日志中包含 `finish_reason=content_filter` 或 `content_filtered=True`\n→ **这是模型安全策略拦截导致的，不是代码逻辑问题**\n→ **应选择代码生成 Agent 重新生成**，建议中必须明确指出：\n    - 避免在代码注释或变量名中使用可能触发安全过滤的词汇\n    - 调整代码描述方式，使用更中性的技术术语\n\n#### A. 代码逻辑/算法错误（可以通过重新生成代码修复）\n- 输出不一致（数值精度、算法实现差异）\n- 语法错误、类型错误\n- 内存布局、张量形状不匹配\n- Kernel 参数配置错误（BLOCK_SIZE、grid 等）\n→ **应选择代码生成 Agent 重新生成**，并提供具体的修复建议\n\n#### B. 环境/基础设施错误（代码生成 Agent 无法修复）\n- 文件路径错误（FileNotFoundError、read_json_file 失败）\n- 编码错误（UnicodeDecodeError、UTF-8 相关）\n- 设备不可用（CUDA out of memory、device not found）\n- 依赖缺失（ModuleNotFoundError、ImportError 非代码导致的）\n- 配置错误（参数传递问题、状态丢失）\n→ **应选择 finish**，因为这些不是代码问题，重新生成代码无法解决\n\n#### B2. 超时/性能问题（可以通过优化代码修复）\n- 超时（Timeout、进程被杀死、执行时间过长）\n→ **这通常是代码性能问题**（死循环、算法复杂度过高、内存访问模式低效等）\n→ **应选择代码生成 Agent 重新生成**，建议中指出优化方向（减少循环、优化内存访问、调整 tile 大小等）\n\n如果错误属于 A 类，则可能从如下角度入手分析：\n1. 数值精度问题：检查数据类型转换和计算精度\n2. 算法实现差异：检查数学运算的实现细节\n3. 内存布局问题：检查张量的内存连续性和对齐\n\n\n\n\n\n## 当前的任务是\n1. **首先判断错误类型**：区分代码问题（0/A/B2类）和环境问题（B类）；\n2. 根据错误类型给出下一步的该交给哪个Agent继续运行；\n3. 当有报错信息时，总结报错信息，使用不超过500字符长度的语言详细描述遇到的报错信息（摘取关键的原始报错信息）\n4. 如果选择继续生成代码，为下个Agent提供精确、合理的提示，要有具体的指导意见；\n5. **如果选择 finish**，在建议中说明终止原因（如\"非代码错误，无法通过重新生成修复\"或\"已重复失败多次\"）。\n\n## 输出\n1. 下一步Agent名\n2. 当前的报错信息与总结 + 针对当前错误的修复建议 + 综合过往的报错信息提醒不要犯错\n\n## 下一步可选Agents(必须从这里选择)\ncoder, finish\n\n\n**请尽可能使用中文进行思考分析**\n\n**请按照以下格式输出分析结果，仅返回JSON，不要包含任何解释或额外内容：**\n\nThe output should be formatted as a JSON instance that conforms to the JSON schema below.\n\nAs an example, for the schema {\"properties\": {\"foo\": {\"title\": \"Foo\", \"description\": \"a list of strings\", \"type\": \"array\", \"items\": {\"type\": \"string\"}}}, \"required\": [\"foo\"]}\nthe object {\"foo\": [\"bar\", \"baz\"]} is a well-formatted instance of the schema. The object {\"properties\": {\"foo\": [\"bar\", \"baz\"]}} is not well-formatted.\n\nHere is the output schema:\n```\n{\"properties\": {\"decision\": {\"title\": \"Decision\", \"type\": \"string\"}, \"error_and_suggestion\": {\"default\": \"\", \"title\": \"Error And Suggestion\", \"type\": \"string\"}}, \"required\": [\"decision\"]}\n```"
      }
    ],
    "result": {
      "content": "{\n    \"decision\": \"coder\",\n    \"error_and_suggestion\": \"编译错误：`_mm256_fmadd_ps`内联失败，目标特定选项不匹配，表明编译时缺少`-mfma`标志以支持AVX2 FMA指令。修复建议：在C++扩展的`extra_cflags`中添加`-mfma`标志（例如`-mavx2 -mfma`），并确保AVX2实现代码正确。提醒：生成代码时需为使用的CPU指令集设置完整编译标志，避免类似编译选项缺失问题。\"\n}",
      "tool_calls": [],
      "reasoning_content": "首先，任务是分析错误日志并判断错误类型。根据错误分类与处理指南，我需要区分是代码问题（0/A/B2类）还是环境问题（B类）。\n\n错误日志显示：\n\n- 错误信息：inlining failed in call to always_inline ‘__m256 _mm256_fmadd_ps(__m256, __m256, __m256)’: target specific option mismatch\n\n- 这是在编译C++代码时发生的错误，具体是在调用AVX2的FMA（融合乘加）指令时，目标特定选项不匹配。\n\n关键点：\n- 错误发生在编译阶段，不是运行时错误。\n- 错误与CPU指令集相关，具体是AVX2的FMA指令。\n- 代码中使用了`_mm256_fmadd_ps`，这是一个AVX2 FMA指令，但编译选项可能没有正确设置。\n\n从错误日志看：\n- 代码尝试使用AVX2 FMA指令，但编译器报告目标特定选项不匹配。\n- 在C++源代码中，有检查AVX512支持并选择实现，但对于AVX2，没有相应的编译标志设置。\n- 在加载C++扩展时，`extra_cflags`包括了AVX512相关的标志（如`-mavx512f`等），但没有AVX2 FMA的标志（如`-mfma`）。\n\n在cpp_source中，`extra_cflags`是：`[\"-O3\", \"-mavx512f\", \"-mavx512dq\", \"-mavx512bw\", \"-mavx512vl\", \"-fopenmp\"]`。这里包括了AVX512的标志，但没有`-mfma`，而AVX2 FMA需要`-mfma`标志。\n\n错误类型判断：\n- 这不是LLM输出异常（0类），因为错误是编译错误，代码是完整的。\n- 也不是环境基础设施错误（B类），如文件路径、编码等；这是编译选项问题，属于代码生成时未正确设置编译标志。\n- 这属于代码逻辑/算法错误（A类）吗？错误是编译错误，由于缺少必要的编译标志，导致内联失败。代码本身逻辑可能没问题，但编译配置错误。\n\n根据指南：\n- A类：语法错误、类型错误等。这里的错误是编译时指令集不匹配，类似于语法错误，因为代码使用了特定的CPU指令，但编译选项不支持。\n\n具体看错误分类：\n- A类包括：语法错误、类型错误、内存布局问题等。编译错误通常属于A类，因为可以通过修复代码或编译选项来解决。\n\n在错误日志中，错误是在调用`_mm256_fmadd_ps`时发生的，这是因为编译时没有启用FMA扩展。FMA（融合乘加）是AVX2的一部分，但需要单独的`-mfma`标志。\n\n因此，这属于代码生成问题：生成的C++代码使用了特定的指令集，但编译选项没有正确设置。所以，应该选择代码生成Agent（coder）重新生成，并提供修复建议。\n\n总结报错信息：\n- 错误：在编译C++扩展时，`_mm256_fmadd_ps`指令内联失败，因为目标特定选项不匹配。这表明编译时缺少`-mfma`标志以支持AVX2 FMA指令。\n\n针对当前错误的修复建议：\n- 在`extra_cflags`中添加`-mfma`标志，以启用AVX2的FMA支持。\n- 同时，确保AVX2的实现也正确，或者提供后备方案。\n\n综合过往的报错信息：这是第一次看到这个错误，没有过往信息，但需要提醒在生成代码时正确设置编译标志。\n\n现在，决定下一步Agent：\n- 应该选择\"coder\"，因为这是代码生成问题，需要重新生成代码并修正编译选项。\n\n输出格式：必须是JSON，包含\"decision\"和可选的\"error_and_suggestion\"。\n\n\"decision\": 下一步Agent名，从coder或finish中选择。这里选\"coder\"。\n\n\"error_and_suggestion\": 总结报错信息和修复建议，使用不超过500字符。\n\n构建error_and_suggestion：\n- 总结报错：编译错误，`_mm256_fmadd_ps`内联失败，目标选项不匹配，缺少`-mfma`标志。\n- 修复建议：在C++扩展的编译标志中添加`-mfma`，以支持AVX2 FMA指令。同时，确保代码在无AVX512时使用正确的AVX2实现。\n- 提醒：在生成代码时，注意为使用的CPU指令集设置正确的编译标志。\n\n字符数：需要控制在不超500字符。\n\n最终决策：\n- decision: \"coder\"\n- error_and_suggestion: 详细描述错误和建议。\n\nerror_and_suggestion内容：\n\"编译错误：在调用AVX2 FMA指令`_mm256_fmadd_ps`时内联失败，目标特定选项不匹配。原因是编译标志中缺少`-mfma`。修复建议：在`extra_cflags`中添加`-mfma`标志以启用AVX2 FMA支持。同时检查AVX2实现代码的正确性。\"\n\n这应该不超过500字符。\n\n确保输出纯JSON。",
      "finish_reason": "stop",
      "usage": {
        "prompt_tokens": 6768,
        "completion_tokens": 1221,
        "total_tokens": 7989
      }
    },
    "tools": [],
    "params": {
      "temperature": 0.2,
      "max_tokens": 65536,
      "top_p": 0.9
    },
    "create_time": 1775635894.0384002,
    "expire_seconds": -1
  },
  "0eab608cb33c7c035c9665a797b50526": {
    "cache_key": "0eab608cb33c7c035c9665a797b50526",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "你是AKG Agent，你是一个AI助手，你可以帮助用户完成任务。"
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "你是一个专业的AI领域 Kernel编写专家Agent，熟悉各种硬件后端、各种DSL的Kernel编写。\n\n我们框架的总任务是通过LLM生成高性能的Kernel代码。\n\n----\n## cpp专家建议文档\n# CPU C++ 专家技巧与优化建议\n\n本文档提供 CPU C++ 开发的技巧、性能优化和问题排查指南。\n\n## 1. 性能优化\n\n### 数据类型选择策略\n- **优先支持**: float32, float64, int32, int64\n- **自动转换**: 不支持的类型自动转换为float32\n- **类型检查**: 使用`scalar_type()`检查张量类型\n- **指针获取**: 使用对应的`data_ptr<T>()`方法\n\n### 循环优化策略\n- **循环展开**: 手动展开循环减少分支开销\n- **缓存友好**: 按行优先顺序访问数据\n- **边界处理**: 向量化处理大部分数据，标量处理剩余元素\n- **避免分支**: 减少条件判断，提高执行效率\n\n### 内存访问优化\n- **连续性检查**: 确保张量内存布局连续\n- **数据局部性**: 尽量访问相邻内存位置\n- **避免拷贝**: 减少不必要的张量拷贝操作\n- **就地操作**: 尽可能进行就地修改\n\n## 2. 数值稳定性技巧\n\n### 防溢出处理\n```cpp\n// 归一化前先减去最大值\nfloat max_val = *std::max_element(x_ptr, x_ptr + numel);\nfor (int64_t i = 0; i < numel; ++i) {\n    float stable_data = x_ptr[i] - max_val;\n    out_ptr[i] = std::exp(stable_data);\n}\n```\n### 精度提升\n- **中间计算**: 计算时精度没必要提升到double，使用float类型就可以\n- **累加操作**: 使用Kahan求和算法防止精度丢失\n- **避免数值下溢**: 检查除零和开方操作\n- **类型转换**: 谨慎处理不同精度间的转换\n\n## 3. 编程约束与最佳实践\n\n### 必须遵循的规则\n- **边界检查**: 所有数组访问前必须检查边界\n- **类型安全**: 确保指针类型与张量类型匹配\n- **异常安全**: 使用RAII管理资源\n- **数据类型支持**: 优先支持常用类型，其他类型自动转换\n\n### 内核设计原则\n- **单一职责**: 每个函数只做一件事\n- **参数简单**: 避免复杂的数据结构传递\n- **内存局部性**: 尽量访问相邻内存位置\n- **避免动态分配**: 内核内避免new/delete\n\n### OpenMP并行编程约束\n- **⚠️ 关键约束**: OpenMP运行时API调用位置限制\n  - **禁止场景**: 不得在SIMD区域、并行区域的intervening code中调用`omp_get_thread_num()`等OpenMP运行时API\n  - **正确用法**: OpenMP API应在并行区域内的正常代码路径中调用,而非在编译器受限的上下文中\n  - **错误示例**:\n    ```cpp\n    // ❌ 错误:在受限上下文中调用OpenMP API\n    std::mt19937 gen(seed + omp_get_thread_num());  // 编译错误!\n    ```\n  - **正确示例**:\n    ```cpp\n    // ✅ 正确:在并行区域内正常调用\n    #pragma omp parallel\n    {\n        int tid = omp_get_thread_num();  // 正确\n        std::mt19937 gen(seed + tid);\n    }\n    ```\n- **线程安全**: 确保每个线程有独立的随机数生成器实例\n- **数据竞争**: 避免多个线程同时写入同一内存位置\n\n## 4. 调试与排查清单\n\n### 内存访问问题\n- [ ] 所有数组访问是否都有边界检查？\n- [ ] 张量是否连续？\n- [ ] 指针类型是否匹配张量类型？\n- [ ] 是否有越界访问？\n\n### 类型处理问题  \n- [ ] 数据类型检查是否正确？\n- [ ] 类型转换是否安全？\n- [ ] 输出类型是否与输入一致？\n- [ ] 是否处理了所有支持的类型？\n\n### 性能问题\n- [ ] 是否使用了循环展开？\n- [ ] 内存访问是否连续？\n- [ ] 是否避免了不必要的拷贝？\n- [ ] 是否进行了适当的优化？\n\n## 5. 常见错误速查\n\n| 错误类型 | 问题 | 解决方案 |\n|---------|------|---------|\n| 越界访问 | 段错误或结果异常 | 添加边界检查 |\n| 类型不匹配 | 编译错误或运行时错误 | 检查指针类型 |\n| 非连续访问 | 性能下降或错误结果 | 确保张量连续 |\n| 内存泄漏 | 程序内存持续增长 | 避免手动内存管理 |\n\n\n## 6. 开发建议\n\n### 生成的代码请参考使用Python模块内嵌C++代码\n\n### 代码风格\n- 注意！！生成的代码不要包含任何测试代码\n- 注意！！内嵌的C++代码一定写进嵌入脚本中，保证正确编译加载\n- 内嵌C++代码使用三引号字符串，保持格式清晰\n- 添加充分的注释说明计算逻辑\n- 使用描述性的变量名和函数名\n- 统一的错误处理模式\n\n----\n\n## 当前任务运行情况\n\n算子名称: akg_cache_attention_medium_longseq\n前端框架: torch\n\n目标Module描述:\n\nimport torch\nimport torch.nn as nn\n\n\nclass Model(nn.Module):\n    def __init__(self, sm_scale):\n        super().__init__()\n        self.sm_scale = sm_scale\n\n    def forward(self, query: torch.Tensor, key: torch.Tensor, value: torch.Tensor) -> torch.Tensor:\n        return torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention(\n            query, key, value,\n            scale=self.sm_scale\n        )\n\n\ndef get_inputs():\n    B, H, L, D = 4, 16, 1024, 64\n    dtype = torch.float32\n    q = torch.empty((B, H, L, D), dtype=dtype).normal_(mean=0.0, std=0.5)\n    k = torch.empty((B, H, L, D), dtype=dtype).normal_(mean=0.0, std=0.5)\n    v = torch.empty((B, H, L, D), dtype=dtype).normal_(mean=0.0, std=0.5)\n    return [q, k, v]\n\n\ndef get_init_inputs():\n    sm_scale = 0.125\n    return [sm_scale]\n\n\n当前Agent: verifier\n\n### 当前Agent返回结果\nimport torch\nimport torch.nn as nn\nfrom torch.utils.cpp_extension import load_inline\n\n# C++ kernel代码\ncpp_source = \"\"\"\n#include <torch/extension.h>\n#include <immintrin.h>\n#include <omp.h>\n#include <cmath>\n#include <algorithm>\n\n// AVX512内核实现 - 使用512位向量(16个float32)\ninline void compute_attention_block_avx512(\n    const float* __restrict__ q_ptr,\n    const float* __restrict__ k_ptr,\n    const float* __restrict__ v_ptr,\n    float* __restrict__ out_ptr,\n    int64_t L, int64_t D,\n    float sm_scale\n) {\n    // 为每个query位置计算注意力\n    for (int64_t i = 0; i < L; ++i) {\n        // 获取当前query向量\n        const float* q_i = q_ptr + i * D;\n        \n        // 计算Q_i * K^T for all j\n        float* scores = (float*)alloca(L * sizeof(float));\n        \n        // 计算scores并找到最大值用于数值稳定\n        float max_score = -INFINITY;\n        \n        #pragma omp parallel for reduction(max:max_score)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            const float* k_j = k_ptr + j * D;\n            float dot_product = 0.0f;\n            \n            // 使用AVX512向量化点积计算\n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 16) {\n                __m512 sum_vec = _mm512_setzero_ps();\n                for (; d + 16 <= D; d += 16) {\n                    __m512 q_vec = _mm512_loadu_ps(q_i + d);\n                    __m512 k_vec = _mm512_loadu_ps(k_j + d);\n                    sum_vec = _mm512_fmadd_ps(q_vec, k_vec, sum_vec);  // FMA: a*b + c\n                }\n                // 水平求和\n                dot_product += _mm512_reduce_add_ps(sum_vec);\n            }\n            \n            // 处理剩余元素\n            for (; d < D; ++d) {\n                dot_product += q_i[d] * k_j[d];\n            }\n            \n            scores[j] = dot_product * sm_scale;\n            if (scores[j] > max_score) {\n                max_score = scores[j];\n            }\n        }\n        \n        // 应用softmax\n        float exp_sum = 0.0f;\n        #pragma omp parallel for reduction(+:exp_sum)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            scores[j] = std::exp(scores[j] - max_score);\n            exp_sum += scores[j];\n        }\n        \n        float inv_exp_sum = 1.0f / exp_sum;\n        \n        // 计算输出: out_i = Σ_j(softmax_j * V_j)\n        float* out_i = out_ptr + i * D;\n        \n        // 初始化输出向量为0\n        if (D >= 16) {\n            for (int64_t d = 0; d + 16 <= D; d += 16) {\n                _mm512_storeu_ps(out_i + d, _mm512_setzero_ps());\n            }\n        }\n        for (int64_t d = (D / 16) * 16; d < D; ++d) {\n            out_i[d] = 0.0f;\n        }\n        \n        // 累加加权value\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            float weight = scores[j] * inv_exp_sum;\n            const float* v_j = v_ptr + j * D;\n            \n            // AVX512向量化累加\n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 16) {\n                __m512 weight_vec = _mm512_set1_ps(weight);\n                for (; d + 16 <= D; d += 16) {\n                    __m512 v_vec = _mm512_loadu_ps(v_j + d);\n                    __m512 out_vec = _mm512_loadu_ps(out_i + d);\n                    __m512 weighted_v = _mm512_mul_ps(weight_vec, v_vec);\n                    out_vec = _mm512_add_ps(out_vec, weighted_v);\n                    _mm512_storeu_ps(out_i + d, out_vec);\n                }\n            }\n            \n            // 处理剩余元素\n            for (; d < D; ++d) {\n                out_i[d] += weight * v_j[d];\n            }\n        }\n    }\n}\n\n// AVX2内核实现 - 后备方案\ninline void compute_attention_block_avx2(\n    const float* __restrict__ q_ptr,\n    const float* __restrict__ k_ptr,\n    const float* __restrict__ v_ptr,\n    float* __restrict__ out_ptr,\n    int64_t L, int64_t D,\n    float sm_scale\n) {\n    // 为每个query位置计算注意力\n    for (int64_t i = 0; i < L; ++i) {\n        const float* q_i = q_ptr + i * D;\n        float* scores = (float*)alloca(L * sizeof(float));\n        float max_score = -INFINITY;\n        \n        #pragma omp parallel for reduction(max:max_score)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            const float* k_j = k_ptr + j * D;\n            float dot_product = 0.0f;\n            \n            // AVX2向量化点积\n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 8) {\n                __m256 sum_vec = _mm256_setzero_ps();\n                for (; d + 8 <= D; d += 8) {\n                    __m256 q_vec = _mm256_loadu_ps(q_i + d);\n                    __m256 k_vec = _mm256_loadu_ps(k_j + d);\n                    sum_vec = _mm256_fmadd_ps(q_vec, k_vec, sum_vec);\n                }\n                // 水平求和\n                alignas(32) float sum_arr[8];\n                _mm256_store_ps(sum_arr, sum_vec);\n                for (int k = 0; k < 8; ++k) {\n                    dot_product += sum_arr[k];\n                }\n            }\n            \n            for (; d < D; ++d) {\n                dot_product += q_i[d] * k_j[d];\n            }\n            \n            scores[j] = dot_product * sm_scale;\n            if (scores[j] > max_score) {\n                max_score = scores[j];\n            }\n        }\n        \n        float exp_sum = 0.0f;\n        #pragma omp parallel for reduction(+:exp_sum)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            scores[j] = std::exp(scores[j] - max_score);\n            exp_sum += scores[j];\n        }\n        \n        float inv_exp_sum = 1.0f / exp_sum;\n        float* out_i = out_ptr + i * D;\n        \n        // 初始化输出\n        if (D >= 8) {\n            for (int64_t d = 0; d + 8 <= D; d += 8) {\n                _mm256_storeu_ps(out_i + d, _mm256_setzero_ps());\n            }\n        }\n        for (int64_t d = (D / 8) * 8; d < D; ++d) {\n            out_i[d] = 0.0f;\n        }\n        \n        // 累加\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            float weight = scores[j] * inv_exp_sum;\n            const float* v_j = v_ptr + j * D;\n            \n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 8) {\n                __m256 weight_vec = _mm256_set1_ps(weight);\n                for (; d + 8 <= D; d += 8) {\n                    __m256 v_vec = _mm256_loadu_ps(v_j + d);\n                    __m256 out_vec = _mm256_loadu_ps(out_i + d);\n                    __m256 weighted_v = _mm256_mul_ps(weight_vec, v_vec);\n                    out_vec = _mm256_add_ps(out_vec, weighted_v);\n                    _mm256_storeu_ps(out_i + d, out_vec);\n                }\n            }\n            \n            for (; d < D; ++d) {\n                out_i[d] += weight * v_j[d];\n            }\n        }\n    }\n}\n\n// 主kernel函数\ntorch::Tensor akg_cache_attention_medium_longseq_kernel(\n    torch::Tensor query,\n    torch::Tensor key,\n    torch::Tensor value,\n    float sm_scale\n) {\n    // 检查输入\n    TORCH_CHECK(query.device().is_cpu(), \"Input must be on CPU\");\n    TORCH_CHECK(query.dim() == 4, \"Query must be 4D tensor [B, H, L, D]\");\n    TORCH_CHECK(key.dim() == 4, \"Key must be 4D tensor [B, H, L, D]\");\n    TORCH_CHECK(value.dim() == 4, \"Value must be 4D tensor [B, H, L, D]\");\n    \n    // 确保张量连续\n    if (!query.is_contiguous()) query = query.contiguous();\n    if (!key.is_contiguous()) key = key.contiguous();\n    if (!value.is_contiguous()) value = value.contiguous();\n    \n    // 获取形状参数\n    auto B = query.size(0);\n    auto H = query.size(1);\n    auto L = query.size(2);\n    auto D = query.size(3);\n    \n    // 验证key和value的形状\n    TORCH_CHECK(key.size(0) == B && key.size(1) == H && key.size(2) == L && key.size(3) == D,\n                \"Key shape must match query\");\n    TORCH_CHECK(value.size(0) == B && value.size(1) == H && value.size(2) == L && value.size(3) == D,\n                \"Value shape must match query\");\n    \n    // 创建输出张量\n    torch::Tensor output = torch::empty({B, H, L, D}, query.options());\n    \n    // 获取数据指针\n    auto q_ptr = query.data_ptr<float>();\n    auto k_ptr = key.data_ptr<float>();\n    auto v_ptr = value.data_ptr<float>();\n    auto out_ptr = output.data_ptr<float>();\n    \n    // 检查AVX512支持并选择合适的实现\n    #ifdef __AVX512F__\n    bool use_avx512 = true;\n    #else\n    bool use_avx512 = false;\n    #endif\n    \n    // 并行处理批次和头\n    #pragma omp parallel for collapse(2)\n    for (int64_t b = 0; b < B; ++b) {\n        for (int64_t h = 0; h < H; ++h) {\n            // 计算每个头在当前批次中的偏移\n            int64_t bh_offset = (b * H + h) * L * D;\n            \n            const float* q_bh = q_ptr + bh_offset;\n            const float* k_bh = k_ptr + bh_offset;\n            const float* v_bh = v_ptr + bh_offset;\n            float* out_bh = out_ptr + bh_offset;\n            \n            if (use_avx512) {\n                compute_attention_block_avx512(q_bh, k_bh, v_bh, out_bh, L, D, sm_scale);\n            } else {\n                compute_attention_block_avx2(q_bh, k_bh, v_bh, out_bh, L, D, sm_scale);\n            }\n        }\n    }\n    \n    return output;\n}\n\nPYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {\n    m.def(\"akg_cache_attention_medium_longseq_kernel\", \n          &akg_cache_attention_medium_longseq_kernel, \n          \"CPU implementation of scaled dot product attention for medium-long sequences\");\n}\n\"\"\"\n\n# 加载C++扩展\nakg_cache_attention_module = load_inline(\n    name=\"akg_cache_attention_medium_longseq\",\n    cpp_sources=cpp_source,\n    extra_cflags=[\"-O3\", \"-mavx512f\", \"-mavx512dq\", \"-mavx512bw\", \"-mavx512vl\", \"-fopenmp\"],\n    extra_ldflags=[\"-fopenmp\"],\n    verbose=False\n)\n\nclass ModelNew(nn.Module):\n    def __init__(self, sm_scale):\n        super().__init__()\n        # 硬编码缩放因子\n        self.sm_scale = sm_scale\n    \n    def forward(self, query: torch.Tensor, key: torch.Tensor, value: torch.Tensor) -> torch.Tensor:\n        # 确保输入在CPU上\n        if query.device.type != \"cpu\":\n            query = query.cpu()\n        if key.device.type != \"cpu\":\n            key = key.cpu()\n        if value.device.type != \"cpu\":\n            value = value.cpu()\n        \n        # 调用C++ kernel\n        return akg_cache_attention_module.akg_cache_attention_medium_longseq_kernel(query, key, value, self.sm_scale)\n\n\n### 错误日志\n... (前面省略) ...\nthon3.11/site-packages/torch/include/ATen/Functions.h:60,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/ATen/ExpandUtils.h:5,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/autograd/input_metadata.h:4,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/autograd/function.h:8,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/autograd/custom_function.h:8,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/api/include/torch/autograd.h:6,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/api/include/torch/all.h:8,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/extension.h:6,\n                 from /home/liting/.cache/torch_extensions/py311_cpu/akg_cache_attention_medium_longseq/main.cpp:1:\n/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/include/fmaintrin.h: In function ‘_Z28compute_attention_block_avx2PKfS0_S0_Pfllf._omp_fn.0’:\n/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/include/fmaintrin.h:63:1: error: inlining failed in call to always_inline ‘__m256 _mm256_fmadd_ps(__m256, __m256, __m256)’: target specific option mismatch\n   63 | _mm256_fmadd_ps (__m256 __A, __m256 __B, __m256 __C)\n      | ^~~~~~~~~~~~~~~\n/home/liting/.cache/torch_extensions/py311_cpu/akg_cache_attention_medium_longseq/main.cpp:134:46: note: called from here\n  134 |                     sum_vec = _mm256_fmadd_ps(q_vec, k_vec, sum_vec);\n      |                               ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~\nIn file included from /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/include/immintrin.h:107,\n                 from /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/include/x86intrin.h:32,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/c10/util/ApproximateClock.h:29,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/c10/core/CachingDeviceAllocator.h:6,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/ATen/DeviceAccelerator.h:4,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/ATen/Context.h:6,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/ATen/Functions.h:60,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/ATen/ExpandUtils.h:5,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/autograd/input_metadata.h:4,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/autograd/function.h:8,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/autograd/custom_function.h:8,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/api/include/torch/autograd.h:6,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/api/include/torch/all.h:8,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/extension.h:6,\n                 from /home/liting/.cache/torch_extensions/py311_cpu/akg_cache_attention_medium_longseq/main.cpp:1:\n/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/include/fmaintrin.h:63:1: error: inlining failed in call to always_inline ‘__m256 _mm256_fmadd_ps(__m256, __m256, __m256)’: target specific option mismatch\n   63 | _mm256_fmadd_ps (__m256 __A, __m256 __B, __m256 __C)\n      | ^~~~~~~~~~~~~~~\n/home/liting/.cache/torch_extensions/py311_cpu/akg_cache_attention_medium_longseq/main.cpp:134:46: note: called from here\n  134 |                     sum_vec = _mm256_fmadd_ps(q_vec, k_vec, sum_vec);\n      |                               ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~\nninja: build stopped: subcommand failed.\n\n\n\n**错误分类与处理指南：**\n\n请首先判断错误类型，不同类型的处理方式不同：\n\n#### 0. LLM 输出异常（非代码逻辑问题）\n\n**0a. 输出被截断（max_tokens 不足）**\n- 错误日志中包含 `finish_reason=length` 或 `truncated=True`\n- 错误日志中包含 \"KernelGen 输出异常\" 或 \"Coder 输出异常\"\n- 错误日志中提到 \"LLM 输出被截断\" 或 \"content 可能不完整\"\n→ **这是LLM输出超出最大Token限制导致的，不是代码逻辑问题**\n→ **应选择代码生成 Agent 重新生成**，建议中必须明确指出：\n    - **控制显式推理预算**，如减少解释性文字，减少‘让我想想’‘首先’等过渡语等；\n    - 或**缩短代码长度**，如禁用冗余注释等；\n    - **确保输出完整代码/JSON**\n→ **不要建议\"生成完整代码\"或\"修复语法错误\"，这些建议治标不治本**\n\n**0b. 输出被内容过滤器拦截**\n- 错误日志中包含 `finish_reason=content_filter` 或 `content_filtered=True`\n→ **这是模型安全策略拦截导致的，不是代码逻辑问题**\n→ **应选择代码生成 Agent 重新生成**，建议中必须明确指出：\n    - 避免在代码注释或变量名中使用可能触发安全过滤的词汇\n    - 调整代码描述方式，使用更中性的技术术语\n\n#### A. 代码逻辑/算法错误（可以通过重新生成代码修复）\n- 输出不一致（数值精度、算法实现差异）\n- 语法错误、类型错误\n- 内存布局、张量形状不匹配\n- Kernel 参数配置错误（BLOCK_SIZE、grid 等）\n→ **应选择代码生成 Agent 重新生成**，并提供具体的修复建议\n\n#### B. 环境/基础设施错误（代码生成 Agent 无法修复）\n- 文件路径错误（FileNotFoundError、read_json_file 失败）\n- 编码错误（UnicodeDecodeError、UTF-8 相关）\n- 设备不可用（CUDA out of memory、device not found）\n- 依赖缺失（ModuleNotFoundError、ImportError 非代码导致的）\n- 配置错误（参数传递问题、状态丢失）\n→ **应选择 finish**，因为这些不是代码问题，重新生成代码无法解决\n\n#### B2. 超时/性能问题（可以通过优化代码修复）\n- 超时（Timeout、进程被杀死、执行时间过长）\n→ **这通常是代码性能问题**（死循环、算法复杂度过高、内存访问模式低效等）\n→ **应选择代码生成 Agent 重新生成**，建议中指出优化方向（减少循环、优化内存访问、调整 tile 大小等）\n\n如果错误属于 A 类，则可能从如下角度入手分析：\n1. 数值精度问题：检查数据类型转换和计算精度\n2. 算法实现差异：检查数学运算的实现细节\n3. 内存布局问题：检查张量的内存连续性和对齐\n\n\n\n\n\n## 当前的任务是\n1. **首先判断错误类型**：区分代码问题（0/A/B2类）和环境问题（B类）；\n2. 根据错误类型给出下一步的该交给哪个Agent继续运行；\n3. 当有报错信息时，总结报错信息，使用不超过500字符长度的语言详细描述遇到的报错信息（摘取关键的原始报错信息）\n4. 如果选择继续生成代码，为下个Agent提供精确、合理的提示，要有具体的指导意见；\n5. **如果选择 finish**，在建议中说明终止原因（如\"非代码错误，无法通过重新生成修复\"或\"已重复失败多次\"）。\n\n## 输出\n1. 下一步Agent名\n2. 当前的报错信息与总结 + 针对当前错误的修复建议 + 综合过往的报错信息提醒不要犯错\n\n## 下一步可选Agents(必须从这里选择)\ncoder, finish\n\n\n**请尽可能使用中文进行思考分析**\n\n**请按照以下格式输出分析结果，仅返回JSON，不要包含任何解释或额外内容：**\n\nThe output should be formatted as a JSON instance that conforms to the JSON schema below.\n\nAs an example, for the schema {\"properties\": {\"foo\": {\"title\": \"Foo\", \"description\": \"a list of strings\", \"type\": \"array\", \"items\": {\"type\": \"string\"}}}, \"required\": [\"foo\"]}\nthe object {\"foo\": [\"bar\", \"baz\"]} is a well-formatted instance of the schema. The object {\"properties\": {\"foo\": [\"bar\", \"baz\"]}} is not well-formatted.\n\nHere is the output schema:\n```\n{\"properties\": {\"decision\": {\"title\": \"Decision\", \"type\": \"string\"}, \"error_and_suggestion\": {\"default\": \"\", \"title\": \"Error And Suggestion\", \"type\": \"string\"}}, \"required\": [\"decision\"]}\n```"
      }
    ],
    "result": {
      "content": "{\n    \"decision\": \"coder\",\n    \"error_and_suggestion\": \"编译错误：`_mm256_fmadd_ps`内联失败，目标特定选项不匹配，表明编译时缺少`-mfma`标志以支持AVX2 FMA指令。修复建议：在C++扩展的`extra_cflags`中添加`-mfma`标志（例如`-mavx2 -mfma`），并确保AVX2实现代码正确。提醒：生成代码时需为使用的CPU指令集设置完整编译标志，避免类似编译选项缺失问题。\"\n}",
      "tool_calls": [],
      "reasoning_content": "首先，任务是分析错误日志并判断错误类型。根据错误分类与处理指南，我需要区分是代码问题（0/A/B2类）还是环境问题（B类）。\n\n错误日志显示：\n\n- 错误信息：inlining failed in call to always_inline ‘__m256 _mm256_fmadd_ps(__m256, __m256, __m256)’: target specific option mismatch\n\n- 这是在编译C++代码时发生的错误，具体是在调用AVX2的FMA（融合乘加）指令时，目标特定选项不匹配。\n\n关键点：\n- 错误发生在编译阶段，不是运行时错误。\n- 错误与CPU指令集相关，具体是AVX2的FMA指令。\n- 代码中使用了`_mm256_fmadd_ps`，这是一个AVX2 FMA指令，但编译选项可能没有正确设置。\n\n从错误日志看：\n- 代码尝试使用AVX2 FMA指令，但编译器报告目标特定选项不匹配。\n- 在C++源代码中，有检查AVX512支持并选择实现，但对于AVX2，没有相应的编译标志设置。\n- 在加载C++扩展时，`extra_cflags`包括了AVX512相关的标志（如`-mavx512f`等），但没有AVX2 FMA的标志（如`-mfma`）。\n\n在cpp_source中，`extra_cflags`是：`[\"-O3\", \"-mavx512f\", \"-mavx512dq\", \"-mavx512bw\", \"-mavx512vl\", \"-fopenmp\"]`。这里包括了AVX512的标志，但没有`-mfma`，而AVX2 FMA需要`-mfma`标志。\n\n错误类型判断：\n- 这不是LLM输出异常（0类），因为错误是编译错误，代码是完整的。\n- 也不是环境基础设施错误（B类），如文件路径、编码等；这是编译选项问题，属于代码生成时未正确设置编译标志。\n- 这属于代码逻辑/算法错误（A类）吗？错误是编译错误，由于缺少必要的编译标志，导致内联失败。代码本身逻辑可能没问题，但编译配置错误。\n\n根据指南：\n- A类：语法错误、类型错误等。这里的错误是编译时指令集不匹配，类似于语法错误，因为代码使用了特定的CPU指令，但编译选项不支持。\n\n具体看错误分类：\n- A类包括：语法错误、类型错误、内存布局问题等。编译错误通常属于A类，因为可以通过修复代码或编译选项来解决。\n\n在错误日志中，错误是在调用`_mm256_fmadd_ps`时发生的，这是因为编译时没有启用FMA扩展。FMA（融合乘加）是AVX2的一部分，但需要单独的`-mfma`标志。\n\n因此，这属于代码生成问题：生成的C++代码使用了特定的指令集，但编译选项没有正确设置。所以，应该选择代码生成Agent（coder）重新生成，并提供修复建议。\n\n总结报错信息：\n- 错误：在编译C++扩展时，`_mm256_fmadd_ps`指令内联失败，因为目标特定选项不匹配。这表明编译时缺少`-mfma`标志以支持AVX2 FMA指令。\n\n针对当前错误的修复建议：\n- 在`extra_cflags`中添加`-mfma`标志，以启用AVX2的FMA支持。\n- 同时，确保AVX2的实现也正确，或者提供后备方案。\n\n综合过往的报错信息：这是第一次看到这个错误，没有过往信息，但需要提醒在生成代码时正确设置编译标志。\n\n现在，决定下一步Agent：\n- 应该选择\"coder\"，因为这是代码生成问题，需要重新生成代码并修正编译选项。\n\n输出格式：必须是JSON，包含\"decision\"和可选的\"error_and_suggestion\"。\n\n\"decision\": 下一步Agent名，从coder或finish中选择。这里选\"coder\"。\n\n\"error_and_suggestion\": 总结报错信息和修复建议，使用不超过500字符。\n\n构建error_and_suggestion：\n- 总结报错：编译错误，`_mm256_fmadd_ps`内联失败，目标选项不匹配，缺少`-mfma`标志。\n- 修复建议：在C++扩展的编译标志中添加`-mfma`，以支持AVX2 FMA指令。同时，确保代码在无AVX512时使用正确的AVX2实现。\n- 提醒：在生成代码时，注意为使用的CPU指令集设置正确的编译标志。\n\n字符数：需要控制在不超500字符。\n\n最终决策：\n- decision: \"coder\"\n- error_and_suggestion: 详细描述错误和建议。\n\nerror_and_suggestion内容：\n\"编译错误：在调用AVX2 FMA指令`_mm256_fmadd_ps`时内联失败，目标特定选项不匹配。原因是编译标志中缺少`-mfma`。修复建议：在`extra_cflags`中添加`-mfma`标志以启用AVX2 FMA支持。同时检查AVX2实现代码的正确性。\"\n\n这应该不超过500字符。\n\n确保输出纯JSON。",
      "finish_reason": "stop",
      "usage": {
        "prompt_tokens": 6768,
        "completion_tokens": 1221,
        "total_tokens": 7989
      }
    },
    "tools": [],
    "params": {
      "temperature": 0.2,
      "max_tokens": 65536,
      "top_p": 0.9
    },
    "create_time": 1775635894.0402145,
    "expire_seconds": -1
  },
  "cf099b6d248486f04ba4db9259998248": {
    "cache_key": "cf099b6d248486f04ba4db9259998248",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "你是AKG Agent，你是一个AI助手，你可以帮助用户完成任务。"
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "\n\n\n你是一个专业的AI领域 Kernel编写专家Agent，熟悉各种硬件后端、各种DSL的Kernel编写。\n当前的任务是需要你根据任务需求直接生成高效的 cpp Kernel代码。\n\n\n\n## cpp 编程指南\n# CPU C++ 编程基础教程\n\n本文档介绍 CPU C++ 的核心概念和标准编程模式，通过详细示例帮助理解如何构建高效的内核。\n\n## 1. 核心概念\n\n### 内核 (Kernel)\n- **定义**: 使用 `PYBIND11_MODULE` 注册的 C++ 函数，编译后在 CPU 上执行\n- **特点**: 直接操作张量数据指针，支持多种数据类型\n\n### 张量处理\n- **连续性**: 确保张量内存布局连续，避免非连续访问\n- **类型统一**: 内部计算使用统一类型，最后转换回原类型\n- **边界检查**: 所有数组访问前必须检查边界\n\n### 内存管理\n- **自动管理**: PyTorch 自动管理张量内存生命周期\n- **指针操作**: 直接操作数据指针进行高效计算\n- **类型安全**: 确保指针类型与张量类型匹配\n\n## 2. 标准内核结构\n\nCPU C++ 内核都遵循相同的五步结构模式：\n\n```cpp\ntorch::Tensor standard_kernel(torch::Tensor x) {\n    // 1. 确保输入张量是连续的\n    if (!x.is_contiguous()) {\n        x = x.contiguous();\n    }\n    \n    // 2. 检查数据类型，支持多种类型\n    torch::ScalarType dtype = x.scalar_type();\n    bool need_convert = (dtype != torch::kFloat32 && dtype != torch::kFloat64 && \n                        dtype != torch::kInt32 && dtype != torch::kInt64);\n    torch::Tensor input = need_convert ? x.to(torch::kFloat32) : x;\n\n    // 3. 创建输出张量\n    torch::Tensor output = torch::zeros_like(input);\n\n    // 4. 根据数据类型手动计算\n    if (input.scalar_type() == torch::kFloat32) {\n        auto x_ptr = input.data_ptr<float>();\n        auto out_ptr = output.data_ptr<float>();\n        int64_t numel = input.numel();\n        for (int64_t i = 0; i < numel; ++i) {\n            out_ptr[i] = std::max(0.0f, x_ptr[i]);  // ReLU: max(0, x)\n        }\n    } else if (input.scalar_type() == torch::kFloat64) {\n        auto x_ptr = input.data_ptr<double>();\n        auto out_ptr = output.data_ptr<double>();\n        int64_t numel = input.numel();\n        for (int64_t i = 0; i < numel; ++i) {\n            out_ptr[i] = std::max(0.0, x_ptr[i]);\n        }\n    }\n\n    // 5. 转换回原类型\n    if (need_convert) {\n        output = output.to(dtype);\n    }\n    return output;\n}\n```\n\n## 3. 编程模式\n\n### 3.1 元素级操作模式\n适用于激活函数、逐元素运算等简单操作。\n\n```cpp\ntorch::Tensor elementwise_kernel(torch::Tensor x) {\n    if (!x.is_contiguous()) x = x.contiguous();\n    torch::ScalarType dtype = x.scalar_type();\n    bool need_convert = (dtype != torch::kFloat32 && dtype != torch::kFloat64);\n    torch::Tensor input = need_convert ? x.to(torch::kFloat32) : x;\n    torch::Tensor output = torch::zeros_like(input);\n\n    if (input.scalar_type() == torch::kFloat32) {\n        auto x_ptr = input.data_ptr<float>();\n        auto out_ptr = output.data_ptr<float>();\n        int64_t numel = input.numel();\n        for (int64_t i = 0; i < numel; ++i) {\n            out_ptr[i] = std::max(0.0f, x_ptr[i]);  // ReLU: max(0, x)\n        }\n    }\n\n    if (need_convert) output = output.to(dtype);\n    return output;\n}\n```\n\n### 3.2 归约操作模式\n适用于求和、最大值、最小值等聚合操作。\n\n```cpp\ntorch::Tensor reduction_kernel(torch::Tensor x) {\n    if (!x.is_contiguous()) x = x.contiguous();\n    torch::ScalarType dtype = x.scalar_type();\n    bool need_convert = (dtype != torch::kFloat32 && dtype != torch::kFloat64);\n    torch::Tensor input = need_convert ? x.to(torch::kFloat32) : x;\n    \n    int64_t numel = input.numel();\n    torch::Tensor output;\n    \n    if (input.scalar_type() == torch::kFloat32) {\n        auto x_ptr = input.data_ptr<float>();\n        float result = 0.0f;\n        for (int64_t i = 0; i < numel; ++i) {\n            result += x_ptr[i];  // 求和归约\n        }\n        output = torch::tensor({result}, torch::kFloat32);\n    }\n    \n    if (need_convert) output = output.to(dtype);\n    return output;\n}\n```\n\n## 4. 边界处理示例\n\n### 张量边界检查\n```cpp\ntorch::Tensor safe_tensor_operation(torch::Tensor x) {\n    // 1. 检查张量有效性\n    TORCH_CHECK(x.numel() > 0, \"Input tensor cannot be empty\");\n    TORCH_CHECK(x.dim() > 0, \"Input tensor must have at least one dimension\");\n    \n    // 2. 确保张量连续性\n    if (!x.is_contiguous()) {\n        x = x.contiguous();\n    }\n    \n    // 3. 类型检查和转换\n    torch::ScalarType dtype = x.scalar_type();\n    bool need_convert = (dtype != torch::kFloat32 && dtype != torch::kFloat64);\n    torch::Tensor input = need_convert ? x.to(torch::kFloat32) : x;\n    torch::Tensor output = torch::zeros_like(input);\n    \n    // 4. 安全的数据处理\n    if (input.scalar_type() == torch::kFloat32) {\n        auto x_ptr = input.data_ptr<float>();\n        auto out_ptr = output.data_ptr<float>();\n        int64_t numel = input.numel();\n        \n        for (int64_t i = 0; i < numel; ++i) {\n            // 边界检查：确保索引有效\n            if (i < numel) {\n                out_ptr[i] = std::max(0.0f, x_ptr[i]);\n            }\n        }\n    }\n    \n    if (need_convert) output = output.to(dtype);\n    return output;\n}\n```\n\n\n\n## x86_64 硬件描述\n# Linux CPU信息\n\n## 基础配置\n\nArchitecture: x86_64\nCPU(s): 2\nThread(s) per core: 1\nCore(s) per socket: 1\nSocket(s): 2\nModel name: AMD Ryzen 9 7945HX with Radeon Graphics\nCPU MHz: 2495.247\nL1d cache: 64 KiB\nL1i cache: 64 KiB\nL2 cache: 2 MiB\nL3 cache: 64 MiB\n\n\n## CPU 指令集信息\n\n### 推荐的优化指令集\n- **SIMD首选**: AVX512 (512位向量宽度)\n- **融合乘加**: FMA (a*b+c单指令完成)\n\n### 可用指令集详情\n\n#### AVX512\n- **类别**: SIMD\n- **向量宽度**: 512位\n- **描述**: AVX-512指令集，512位向量宽度，最强SIMD能力\n- **检测到的flags**: avx512f, avx512dq, avx512cd, avx512bw, avx512vl, avx512_vnni, avx512_bf16, avx512_vbmi2\n- **优化建议**:\n  - 优先使用512位向量操作，单指令处理16个float32或8个double\n  - 支持更复杂的mask操作，可高效处理非对齐数据\n  - avx512_vnni适合INT8/INT16量化推理\n  - avx512_bf16/fp16适合混合精度训练\n  - 注意：某些CPU在运行AVX-512时会降频，需权衡\n\n#### FMA\n- **类别**: FMA\n- **向量宽度**: 256位\n- **描述**: FMA融合乘加指令，单指令完成乘法和加法\n- **检测到的flags**: fma\n- **优化建议**:\n  - a*b+c 单指令完成，提升吞吐量和精度\n  - 矩阵乘法、卷积等计算密集型操作的关键优化\n  - 配合AVX2使用效果最佳\n\n#### AVX2\n- **类别**: SIMD\n- **向量宽度**: 256位\n- **描述**: AVX2指令集，256位向量宽度，主流高性能SIMD\n- **检测到的flags**: avx2\n- **优化建议**:\n  - 单指令处理8个float32或4个double\n  - 支持FMA（融合乘加）操作，减少计算延迟\n  - 广泛支持，是目前最通用的高性能选择\n  - gather指令支持非连续内存访问\n\n#### AVX\n- **类别**: SIMD\n- **向量宽度**: 256位\n- **描述**: AVX指令集，256位向量宽度\n- **检测到的flags**: avx\n- **优化建议**:\n  - 单指令处理8个float32或4个double\n  - 比SSE提供更宽的向量寄存器\n  - 需要数据256位对齐以获得最佳性能\n\n#### SSE4\n- **类别**: SIMD\n- **向量宽度**: 128位\n- **描述**: SSE4指令集，128位向量宽度\n- **检测到的flags**: sse4_1, sse4_2\n- **优化建议**:\n  - 单指令处理4个float32或2个double\n  - 包含点积、字符串处理等实用指令\n  - 几乎所有现代x86 CPU都支持\n\n#### BMI\n- **类别**: Bit Manipulation\n- **向量宽度**: 64位\n- **描述**: 位操作指令集，高效位运算\n- **检测到的flags**: bmi1, bmi2, abm, popcnt\n- **优化建议**:\n  - popcnt用于快速计算popcount（位1的数量）\n  - lzcnt/tzcnt用于前导/尾随零计数\n  - 适合位图操作、哈希计算等场景\n\n#### AES\n- **类别**: Crypto\n- **向量宽度**: 128位\n- **描述**: AES加密指令，硬件加速加解密\n- **检测到的flags**: aes, vaes\n- **优化建议**:\n  - AES加解密性能提升10-20倍\n  - vaes支持向量化AES操作（AVX-512）\n\n#### SHA\n- **类别**: Crypto\n- **向量宽度**: 128位\n- **描述**: SHA哈希指令，硬件加速哈希计算\n- **检测到的flags**: sha_ni\n- **优化建议**:\n  - SHA-1/SHA-256硬件加速\n  - 适合需要大量哈希计算的场景\n\n#### SSE2\n- **类别**: SIMD\n- **向量宽度**: 128位\n- **描述**: SSE2指令集，128位向量宽度（基础SIMD）\n- **检测到的flags**: sse2\n- **优化建议**:\n  - x86-64的基线SIMD指令集\n  - 支持64位整数SIMD操作\n  - 作为fallback选项，兼容性最好\n\n### 代码生成指导\n\n请根据上述指令集信息生成优化代码：\n1. **优先使用最高优先级的SIMD指令集**进行向量化\n2. **如果支持FMA**，将乘加操作融合为FMA指令\n3. **考虑数据对齐**，确保数据按向量宽度对齐以获得最佳性能\n4. **提供多版本实现**（可选）：针对不同指令集提供多个代码路径\n\n\n\n\n## CPU 指令集优化代码生成指南\n\n**重要**：请根据上述硬件描述中的指令集信息，选择最优的指令集生成高性能 C++ 代码。\n\n### 指令集选择策略\n\n1. **优先使用最高优先级的 SIMD 指令集**：\n   - 如果支持 AVX-512 → 使用 `<immintrin.h>` 中的 `_mm512_*` 系列函数\n   - 如果支持 AVX2 → 使用 `<immintrin.h>` 中的 `_mm256_*` 系列函数\n   - 如果支持 AVX → 使用 `<immintrin.h>` 中的 `_mm256_*` 系列函数\n   - 如果支持 SSE4/SSE2 → 使用 `<emmintrin.h>` 或 `<smmintrin.h>` 中的 `_mm_*` 系列函数\n   - ARM 平台（NEON）→ 使用 `<arm_neon.h>` 中的向量 intrinsic 函数\n\n2. **如果支持 FMA（融合乘加）**：\n   - 将 `a * b + c` 操作融合为 FMA 指令\n   - x86: 使用 `_mm256_fmadd_ps(a, b, c)` 代替分开的乘法和加法\n   - 这可以同时提升性能和精度\n\n3. **数据对齐要求**：\n   - AVX-512: 64字节对齐 (`alignas(64)`)\n   - AVX/AVX2: 32字节对齐 (`alignas(32)`)\n   - SSE: 16字节对齐 (`alignas(16)`)\n   - 使用 `_mm256_load_ps`（对齐加载）比 `_mm256_loadu_ps`（非对齐加载）更快\n\n### C++ 代码生成模板\n\n请按照以下模板生成 CPU 优化的 C++ 代码：\n\n```cpp\n#include <torch/extension.h>\n#include <immintrin.h>  // AVX/AVX2/AVX-512 intrinsics\n// 如果是 ARM 平台: #include <arm_neon.h>\n\n// 编译选项（根据检测到的指令集选择）：\n// AVX-512: -mavx512f -mavx512dq -mavx512bw -mavx512vl\n// AVX2+FMA: -mavx2 -mfma\n// AVX: -mavx\n// SSE4.2: -msse4.2\n\n// 内联的高性能 kernel 实现\ninline void akg_cache_attention_medium_longseq_kernel_impl(\n    const float* __restrict__ input,\n    float* __restrict__ output,\n    int64_t N\n) {\n    // ========== 根据检测到的最优指令集选择实现 ==========\n    \n    // 示例：AVX2 + FMA 实现（256位向量，单次处理8个float）\n    constexpr int VECTOR_SIZE = 8;  // AVX2: 256位 = 8 x float32\n    \n    int64_t i = 0;\n    \n    // 向量化主循环\n    for (; i + VECTOR_SIZE <= N; i += VECTOR_SIZE) {\n        // 加载数据（使用对齐加载或非对齐加载）\n        __m256 vec = _mm256_loadu_ps(&input[i]);\n        \n        // 向量化计算（根据算子逻辑选择合适的 intrinsic）\n        // 例如 ReLU: vec = _mm256_max_ps(vec, _mm256_setzero_ps());\n        // 例如 FMA: result = _mm256_fmadd_ps(a, b, c);  // a*b+c\n        \n        // 存储结果\n        _mm256_storeu_ps(&output[i], vec);\n    }\n    \n    // 处理剩余元素（标量 fallback）\n    for (; i < N; i++) {\n        output[i] = /* 标量计算 */;\n    }\n}\n\n// PyTorch 接口\ntorch::Tensor akg_cache_attention_medium_longseq_cpu(torch::Tensor input) {\n    TORCH_CHECK(input.device().is_cpu(), \"Input must be a CPU tensor\");\n    TORCH_CHECK(input.is_contiguous(), \"Input must be contiguous\");\n    \n    auto output = torch::empty_like(input);\n    \n    akg_cache_attention_medium_longseq_kernel_impl(\n        input.data_ptr<float>(),\n        output.data_ptr<float>(),\n        input.numel()\n    );\n    \n    return output;\n}\n\nPYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {\n    m.def(\"akg_cache_attention_medium_longseq\", &akg_cache_attention_medium_longseq_cpu, \"akg_cache_attention_medium_longseq CPU implementation\");\n}\n```\n\n### 常用 SIMD Intrinsic 参考\n\n**AVX2/AVX (256位，8个float32)**:\n| 操作 | Intrinsic 函数 |\n|------|---------------|\n| 加载 | `_mm256_load_ps` (对齐) / `_mm256_loadu_ps` (非对齐) |\n| 存储 | `_mm256_store_ps` (对齐) / `_mm256_storeu_ps` (非对齐) |\n| 加法 | `_mm256_add_ps(a, b)` |\n| 乘法 | `_mm256_mul_ps(a, b)` |\n| FMA | `_mm256_fmadd_ps(a, b, c)` → a*b+c |\n| 最大值 | `_mm256_max_ps(a, b)` |\n| 最小值 | `_mm256_min_ps(a, b)` |\n| 比较 | `_mm256_cmp_ps(a, b, _CMP_GT_OQ)` |\n| 广播 | `_mm256_set1_ps(val)` |\n| 零向量 | `_mm256_setzero_ps()` |\n| 水平求和 | `_mm256_hadd_ps` + 提取 |\n\n**AVX-512 (512位，16个float32)**:\n| 操作 | Intrinsic 函数 |\n|------|---------------|\n| 加载 | `_mm512_load_ps` / `_mm512_loadu_ps` |\n| 存储 | `_mm512_store_ps` / `_mm512_storeu_ps` |\n| FMA | `_mm512_fmadd_ps(a, b, c)` |\n| 规约求和 | `_mm512_reduce_add_ps(v)` |\n| Mask加载 | `_mm512_mask_loadu_ps(src, k, addr)` |\n\n**ARM NEON (128位，4个float32)**:\n| 操作 | Intrinsic 函数 |\n|------|---------------|\n| 加载 | `vld1q_f32(ptr)` |\n| 存储 | `vst1q_f32(ptr, vec)` |\n| 加法 | `vaddq_f32(a, b)` |\n| 乘法 | `vmulq_f32(a, b)` |\n| FMA | `vfmaq_f32(c, a, b)` → a*b+c |\n| 最大值 | `vmaxq_f32(a, b)` |\n\n### 性能优化要点\n\n1. **循环展开**：考虑手动展开循环以提高指令级并行\n2. **预取**：对于大数据，使用 `_mm_prefetch` 预取数据到缓存\n3. **避免分支**：使用 SIMD 比较和 blend 操作代替 if-else\n4. **内存访问模式**：保证连续内存访问以获得最佳缓存性能\n5. **OpenMP 并行**：对于多核 CPU，结合 OpenMP 进行多线程并行\n   ```cpp\n   #pragma omp parallel for\n   for (int64_t i = 0; i < N; i += VECTOR_SIZE) { ... }\n   ```\n\n\n\n\n## 专家建议\n# CPU C++ 专家技巧与优化建议\n\n本文档提供 CPU C++ 开发的技巧、性能优化和问题排查指南。\n\n## 1. 性能优化\n\n### 数据类型选择策略\n- **优先支持**: float32, float64, int32, int64\n- **自动转换**: 不支持的类型自动转换为float32\n- **类型检查**: 使用`scalar_type()`检查张量类型\n- **指针获取**: 使用对应的`data_ptr<T>()`方法\n\n### 循环优化策略\n- **循环展开**: 手动展开循环减少分支开销\n- **缓存友好**: 按行优先顺序访问数据\n- **边界处理**: 向量化处理大部分数据，标量处理剩余元素\n- **避免分支**: 减少条件判断，提高执行效率\n\n### 内存访问优化\n- **连续性检查**: 确保张量内存布局连续\n- **数据局部性**: 尽量访问相邻内存位置\n- **避免拷贝**: 减少不必要的张量拷贝操作\n- **就地操作**: 尽可能进行就地修改\n\n## 2. 数值稳定性技巧\n\n### 防溢出处理\n```cpp\n// 归一化前先减去最大值\nfloat max_val = *std::max_element(x_ptr, x_ptr + numel);\nfor (int64_t i = 0; i < numel; ++i) {\n    float stable_data = x_ptr[i] - max_val;\n    out_ptr[i] = std::exp(stable_data);\n}\n```\n### 精度提升\n- **中间计算**: 计算时精度没必要提升到double，使用float类型就可以\n- **累加操作**: 使用Kahan求和算法防止精度丢失\n- **避免数值下溢**: 检查除零和开方操作\n- **类型转换**: 谨慎处理不同精度间的转换\n\n## 3. 编程约束与最佳实践\n\n### 必须遵循的规则\n- **边界检查**: 所有数组访问前必须检查边界\n- **类型安全**: 确保指针类型与张量类型匹配\n- **异常安全**: 使用RAII管理资源\n- **数据类型支持**: 优先支持常用类型，其他类型自动转换\n\n### 内核设计原则\n- **单一职责**: 每个函数只做一件事\n- **参数简单**: 避免复杂的数据结构传递\n- **内存局部性**: 尽量访问相邻内存位置\n- **避免动态分配**: 内核内避免new/delete\n\n### OpenMP并行编程约束\n- **⚠️ 关键约束**: OpenMP运行时API调用位置限制\n  - **禁止场景**: 不得在SIMD区域、并行区域的intervening code中调用`omp_get_thread_num()`等OpenMP运行时API\n  - **正确用法**: OpenMP API应在并行区域内的正常代码路径中调用,而非在编译器受限的上下文中\n  - **错误示例**:\n    ```cpp\n    // ❌ 错误:在受限上下文中调用OpenMP API\n    std::mt19937 gen(seed + omp_get_thread_num());  // 编译错误!\n    ```\n  - **正确示例**:\n    ```cpp\n    // ✅ 正确:在并行区域内正常调用\n    #pragma omp parallel\n    {\n        int tid = omp_get_thread_num();  // 正确\n        std::mt19937 gen(seed + tid);\n    }\n    ```\n- **线程安全**: 确保每个线程有独立的随机数生成器实例\n- **数据竞争**: 避免多个线程同时写入同一内存位置\n\n## 4. 调试与排查清单\n\n### 内存访问问题\n- [ ] 所有数组访问是否都有边界检查？\n- [ ] 张量是否连续？\n- [ ] 指针类型是否匹配张量类型？\n- [ ] 是否有越界访问？\n\n### 类型处理问题  \n- [ ] 数据类型检查是否正确？\n- [ ] 类型转换是否安全？\n- [ ] 输出类型是否与输入一致？\n- [ ] 是否处理了所有支持的类型？\n\n### 性能问题\n- [ ] 是否使用了循环展开？\n- [ ] 内存访问是否连续？\n- [ ] 是否避免了不必要的拷贝？\n- [ ] 是否进行了适当的优化？\n\n## 5. 常见错误速查\n\n| 错误类型 | 问题 | 解决方案 |\n|---------|------|---------|\n| 越界访问 | 段错误或结果异常 | 添加边界检查 |\n| 类型不匹配 | 编译错误或运行时错误 | 检查指针类型 |\n| 非连续访问 | 性能下降或错误结果 | 确保张量连续 |\n| 内存泄漏 | 程序内存持续增长 | 避免手动内存管理 |\n\n\n## 6. 开发建议\n\n### 生成的代码请参考使用Python模块内嵌C++代码\n\n### 代码风格\n- 注意！！生成的代码不要包含任何测试代码\n- 注意！！内嵌的C++代码一定写进嵌入脚本中，保证正确编译加载\n- 内嵌C++代码使用三引号字符串，保持格式清晰\n- 添加充分的注释说明计算逻辑\n- 使用描述性的变量名和函数名\n- 统一的错误处理模式\n\n\n\n## API 文档\n# CPU C++ API 参考手册\n\n本文档提供 CPU C++ 核心 API 的详细参考，包括函数签名、参数说明和使用示例。\n\n## 1. PyTorch C++扩展API\n\n### PYBIND11_MODULE宏\n```cpp\n#include <torch/extension.h>\n\nPYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {\n    m.def(\"op_name\", &op_function, \"Description\");\n}\n```\n- **用途**: 注册自定义算子到PyTorch\n- **参数**: 模块对象, 算子名, 函数指针, 描述\n- **要求**: 必须使用此宏注册算子\n- **注意**: `TORCH_EXTENSION_NAME`是预定义宏\n\n### 张量类型检查\n```cpp\ntorch::ScalarType dtype = x.scalar_type();\nbool is_float32 = (dtype == torch::kFloat32);\nbool is_float64 = (dtype == torch::kFloat64);\nbool is_int32 = (dtype == torch::kInt32);\nbool is_int64 = (dtype == torch::kInt64);\n```\n- **用途**: 检查张量数据类型\n- **支持类型**: kFloat32, kFloat64, kInt8, kInt16, kInt32, kInt64\n- **注意**: 建议优先支持float32/float64和int32/int64\n\n### 数据类型转换\n```cpp\ntorch::Tensor input = x.to(torch::kFloat32);  // 转换为float32\ntorch::Tensor output = result.to(dtype);      // 转换回原类型\n```\n- **用途**: 统一数据类型处理\n- **建议**: 内部计算使用float32，最后转换回原类型\n\n### 张量连续性检查\n```cpp\nif (!x.is_contiguous()) {\n    x = x.contiguous();\n}\n```\n- **用途**: 确保张量内存布局连续\n- **重要性**: 避免非连续内存访问问题\n\n## 2. 数据类型指针获取\n```cpp\n// float32指针\nauto x_ptr = input.data_ptr<float>();\nauto out_ptr = output.data_ptr<float>();\n\n// float64指针\nauto x_ptr = input.data_ptr<double>();\nauto out_ptr = output.data_ptr<double>();\n\n// int32指针\nauto x_ptr = input.data_ptr<int32_t>();\nauto out_ptr = output.data_ptr<int32_t>();\n\n// int64指针\nauto x_ptr = input.data_ptr<int64_t>();\nauto out_ptr = output.data_ptr<int64_t>();\n```\n- **用途**: 获取张量数据指针进行直接操作\n- **注意**: 建议优先支持float32/float64和int32/int64，确保张量类型匹配\n\n## 3. 张量操作API\n\n### 张量创建\n```cpp\ntorch::Tensor output = torch::zeros_like(input);  // 创建同形状零张量\ntorch::Tensor output = torch::ones_like(input);   // 创建同形状单位张量\ntorch::Tensor output = input.clone();             // 克隆张量\n```\n\n### 张量属性\n```cpp\nint64_t numel = input.numel();           // 元素总数\nint64_t dim = input.dim();               // 维度数\ntorch::IntArrayRef shape = input.sizes(); // 形状\ntorch::Device device = input.device();   // 设备\n```\n\n### 张量验证\n```cpp\nTORCH_CHECK(x.numel() > 0, \"Input tensor cannot be empty\");\nTORCH_CHECK(x.dim() > 0, \"Input tensor must have at least one dimension\");\n```\n\n## 4. 数学运算API\n\n### 基础运算\n```cpp\n// 最大值\nfloat result = std::max(0.0f, x_ptr[i]);\ndouble result = std::max(0.0, x_ptr[i]);\n\n// 绝对值\nfloat result = std::abs(x_ptr[i]);\n\n// 平方根\nfloat result = std::sqrt(x_ptr[i]);\n```\n\n### 条件运算\n```cpp\n// 三元运算符\nfloat result = (x_ptr[i] > threshold) ? x_ptr[i] : 0.0f;\n\n```\n\n## 5. 类型转换API\n\n### 显式类型转换\n```cpp\n// float32转float64\ndouble val = static_cast<double>(float_val);\n\n// int32转float32\nfloat val = static_cast<float>(int_val);\n\n// float32转int32\nint32_t val = static_cast<int32_t>(float_val);\n```\n\n### 数据类型判断\n```cpp\nbool need_convert = (dtype != torch::kFloat32 && dtype != torch::kFloat64 && \n                    dtype != torch::kInt32 && dtype != torch::kInt64);\n```\n请严格按照API文档的方式生成对应的代码\n\n\n\n## 示例代码-基础\n# Python File: torch_xxx_kernel.py\nimport torch\nfrom torch.utils.cpp_extension import load_inline\n\n# 内联C++扩展代码\ncpp_source = \"\"\"\n#include <torch/extension.h>\n\ntorch::Tensor op_name_kernel(torch::Tensor x) {\n    if (!x.is_contiguous()) x = x.contiguous();\n    //具体的代码实现！\n    return output;\n}\n\nPYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {\n    m.def(\"op_name_kernel\", &op_name_kernel, \"CPU op_name operator\");\n}\n\"\"\"\n\n# 动态加载C++扩展\nop_name_module = load_inline(\n    name=\"custom_op_name\",\n    cpp_sources=cpp_source,\n    extra_cflags=[\"-O3\"],\n    verbose=True\n)\n\n# Python接口函数\n\n\ndef op_name(x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:\n    if x.device.type != \"cpu\":\n        x = x.cpu()\n    return op_name_module.op_name_kernel(x)\n\n请参考上述cpp 示例代码， 格式、import、调用函数方式等；确保生成可直接接入验证流程的cpp代码\n\n\n----\n\n## 当前Agent任务描述\n\n### 算子名称\nakg_cache_attention_medium_longseq\n\n### 前端框架\ntorch\n\n\n### 算子任务描述\nimport torch\nimport torch.nn as nn\n\nclass Model(nn.Module):\n    def __init__(self, sm_scale):\n        super().__init__()\n        self.sm_scale = sm_scale\n\n    def forward(self, query: torch.Tensor, key: torch.Tensor, value: torch.Tensor) -> torch.Tensor:\n        return torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention(\n            query, key, value,\n            scale=self.sm_scale\n        )\n\ndef get_inputs():\n    B, H, L, D = 4, 16, 1024, 64\n    dtype = torch.float32\n    q = torch.empty((B, H, L, D), dtype=dtype).normal_(mean=0.0, std=0.5)\n    k = torch.empty((B, H, L, D), dtype=dtype).normal_(mean=0.0, std=0.5)\n    v = torch.empty((B, H, L, D), dtype=dtype).normal_(mean=0.0, std=0.5)\n    return [q, k, v]\n\ndef get_init_inputs():\n    sm_scale = 0.125\n    return [sm_scale]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n### 这是上一次生成的代码\nimport torch\nimport torch.nn as nn\nfrom torch.utils.cpp_extension import load_inline\n\n# C++ kernel代码\ncpp_source = \"\"\"\n#include <torch/extension.h>\n#include <immintrin.h>\n#include <omp.h>\n#include <cmath>\n#include <algorithm>\n\n// AVX512内核实现 - 使用512位向量(16个float32)\ninline void compute_attention_block_avx512(\n    const float* __restrict__ q_ptr,\n    const float* __restrict__ k_ptr,\n    const float* __restrict__ v_ptr,\n    float* __restrict__ out_ptr,\n    int64_t L, int64_t D,\n    float sm_scale\n) {\n    // 为每个query位置计算注意力\n    for (int64_t i = 0; i < L; ++i) {\n        // 获取当前query向量\n        const float* q_i = q_ptr + i * D;\n        \n        // 计算Q_i * K^T for all j\n        float* scores = (float*)alloca(L * sizeof(float));\n        \n        // 计算scores并找到最大值用于数值稳定\n        float max_score = -INFINITY;\n        \n        #pragma omp parallel for reduction(max:max_score)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            const float* k_j = k_ptr + j * D;\n            float dot_product = 0.0f;\n            \n            // 使用AVX512向量化点积计算\n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 16) {\n                __m512 sum_vec = _mm512_setzero_ps();\n                for (; d + 16 <= D; d += 16) {\n                    __m512 q_vec = _mm512_loadu_ps(q_i + d);\n                    __m512 k_vec = _mm512_loadu_ps(k_j + d);\n                    sum_vec = _mm512_fmadd_ps(q_vec, k_vec, sum_vec);  // FMA: a*b + c\n                }\n                // 水平求和\n                dot_product += _mm512_reduce_add_ps(sum_vec);\n            }\n            \n            // 处理剩余元素\n            for (; d < D; ++d) {\n                dot_product += q_i[d] * k_j[d];\n            }\n            \n            scores[j] = dot_product * sm_scale;\n            if (scores[j] > max_score) {\n                max_score = scores[j];\n            }\n        }\n        \n        // 应用softmax\n        float exp_sum = 0.0f;\n        #pragma omp parallel for reduction(+:exp_sum)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            scores[j] = std::exp(scores[j] - max_score);\n            exp_sum += scores[j];\n        }\n        \n        float inv_exp_sum = 1.0f / exp_sum;\n        \n        // 计算输出: out_i = Σ_j(softmax_j * V_j)\n        float* out_i = out_ptr + i * D;\n        \n        // 初始化输出向量为0\n        if (D >= 16) {\n            for (int64_t d = 0; d + 16 <= D; d += 16) {\n                _mm512_storeu_ps(out_i + d, _mm512_setzero_ps());\n            }\n        }\n        for (int64_t d = (D / 16) * 16; d < D; ++d) {\n            out_i[d] = 0.0f;\n        }\n        \n        // 累加加权value\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            float weight = scores[j] * inv_exp_sum;\n            const float* v_j = v_ptr + j * D;\n            \n            // AVX512向量化累加\n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 16) {\n                __m512 weight_vec = _mm512_set1_ps(weight);\n                for (; d + 16 <= D; d += 16) {\n                    __m512 v_vec = _mm512_loadu_ps(v_j + d);\n                    __m512 out_vec = _mm512_loadu_ps(out_i + d);\n                    __m512 weighted_v = _mm512_mul_ps(weight_vec, v_vec);\n                    out_vec = _mm512_add_ps(out_vec, weighted_v);\n                    _mm512_storeu_ps(out_i + d, out_vec);\n                }\n            }\n            \n            // 处理剩余元素\n            for (; d < D; ++d) {\n                out_i[d] += weight * v_j[d];\n            }\n        }\n    }\n}\n\n// AVX2内核实现 - 后备方案\ninline void compute_attention_block_avx2(\n    const float* __restrict__ q_ptr,\n    const float* __restrict__ k_ptr,\n    const float* __restrict__ v_ptr,\n    float* __restrict__ out_ptr,\n    int64_t L, int64_t D,\n    float sm_scale\n) {\n    // 为每个query位置计算注意力\n    for (int64_t i = 0; i < L; ++i) {\n        const float* q_i = q_ptr + i * D;\n        float* scores = (float*)alloca(L * sizeof(float));\n        float max_score = -INFINITY;\n        \n        #pragma omp parallel for reduction(max:max_score)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            const float* k_j = k_ptr + j * D;\n            float dot_product = 0.0f;\n            \n            // AVX2向量化点积\n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 8) {\n                __m256 sum_vec = _mm256_setzero_ps();\n                for (; d + 8 <= D; d += 8) {\n                    __m256 q_vec = _mm256_loadu_ps(q_i + d);\n                    __m256 k_vec = _mm256_loadu_ps(k_j + d);\n                    sum_vec = _mm256_fmadd_ps(q_vec, k_vec, sum_vec);\n                }\n                // 水平求和\n                alignas(32) float sum_arr[8];\n                _mm256_store_ps(sum_arr, sum_vec);\n                for (int k = 0; k < 8; ++k) {\n                    dot_product += sum_arr[k];\n                }\n            }\n            \n            for (; d < D; ++d) {\n                dot_product += q_i[d] * k_j[d];\n            }\n            \n            scores[j] = dot_product * sm_scale;\n            if (scores[j] > max_score) {\n                max_score = scores[j];\n            }\n        }\n        \n        float exp_sum = 0.0f;\n        #pragma omp parallel for reduction(+:exp_sum)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            scores[j] = std::exp(scores[j] - max_score);\n            exp_sum += scores[j];\n        }\n        \n        float inv_exp_sum = 1.0f / exp_sum;\n        float* out_i = out_ptr + i * D;\n        \n        // 初始化输出\n        if (D >= 8) {\n            for (int64_t d = 0; d + 8 <= D; d += 8) {\n                _mm256_storeu_ps(out_i + d, _mm256_setzero_ps());\n            }\n        }\n        for (int64_t d = (D / 8) * 8; d < D; ++d) {\n            out_i[d] = 0.0f;\n        }\n        \n        // 累加\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            float weight = scores[j] * inv_exp_sum;\n            const float* v_j = v_ptr + j * D;\n            \n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 8) {\n                __m256 weight_vec = _mm256_set1_ps(weight);\n                for (; d + 8 <= D; d += 8) {\n                    __m256 v_vec = _mm256_loadu_ps(v_j + d);\n                    __m256 out_vec = _mm256_loadu_ps(out_i + d);\n                    __m256 weighted_v = _mm256_mul_ps(weight_vec, v_vec);\n                    out_vec = _mm256_add_ps(out_vec, weighted_v);\n                    _mm256_storeu_ps(out_i + d, out_vec);\n                }\n            }\n            \n            for (; d < D; ++d) {\n                out_i[d] += weight * v_j[d];\n            }\n        }\n    }\n}\n\n// 主kernel函数\ntorch::Tensor akg_cache_attention_medium_longseq_kernel(\n    torch::Tensor query,\n    torch::Tensor key,\n    torch::Tensor value,\n    float sm_scale\n) {\n    // 检查输入\n    TORCH_CHECK(query.device().is_cpu(), \"Input must be on CPU\");\n    TORCH_CHECK(query.dim() == 4, \"Query must be 4D tensor [B, H, L, D]\");\n    TORCH_CHECK(key.dim() == 4, \"Key must be 4D tensor [B, H, L, D]\");\n    TORCH_CHECK(value.dim() == 4, \"Value must be 4D tensor [B, H, L, D]\");\n    \n    // 确保张量连续\n    if (!query.is_contiguous()) query = query.contiguous();\n    if (!key.is_contiguous()) key = key.contiguous();\n    if (!value.is_contiguous()) value = value.contiguous();\n    \n    // 获取形状参数\n    auto B = query.size(0);\n    auto H = query.size(1);\n    auto L = query.size(2);\n    auto D = query.size(3);\n    \n    // 验证key和value的形状\n    TORCH_CHECK(key.size(0) == B && key.size(1) == H && key.size(2) == L && key.size(3) == D,\n                \"Key shape must match query\");\n    TORCH_CHECK(value.size(0) == B && value.size(1) == H && value.size(2) == L && value.size(3) == D,\n                \"Value shape must match query\");\n    \n    // 创建输出张量\n    torch::Tensor output = torch::empty({B, H, L, D}, query.options());\n    \n    // 获取数据指针\n    auto q_ptr = query.data_ptr<float>();\n    auto k_ptr = key.data_ptr<float>();\n    auto v_ptr = value.data_ptr<float>();\n    auto out_ptr = output.data_ptr<float>();\n    \n    // 检查AVX512支持并选择合适的实现\n    #ifdef __AVX512F__\n    bool use_avx512 = true;\n    #else\n    bool use_avx512 = false;\n    #endif\n    \n    // 并行处理批次和头\n    #pragma omp parallel for collapse(2)\n    for (int64_t b = 0; b < B; ++b) {\n        for (int64_t h = 0; h < H; ++h) {\n            // 计算每个头在当前批次中的偏移\n            int64_t bh_offset = (b * H + h) * L * D;\n            \n            const float* q_bh = q_ptr + bh_offset;\n            const float* k_bh = k_ptr + bh_offset;\n            const float* v_bh = v_ptr + bh_offset;\n            float* out_bh = out_ptr + bh_offset;\n            \n            if (use_avx512) {\n                compute_attention_block_avx512(q_bh, k_bh, v_bh, out_bh, L, D, sm_scale);\n            } else {\n                compute_attention_block_avx2(q_bh, k_bh, v_bh, out_bh, L, D, sm_scale);\n            }\n        }\n    }\n    \n    return output;\n}\n\nPYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {\n    m.def(\"akg_cache_attention_medium_longseq_kernel\", \n          &akg_cache_attention_medium_longseq_kernel, \n          \"CPU implementation of scaled dot product attention for medium-long sequences\");\n}\n\"\"\"\n\n# 加载C++扩展\nakg_cache_attention_module = load_inline(\n    name=\"akg_cache_attention_medium_longseq\",\n    cpp_sources=cpp_source,\n    extra_cflags=[\"-O3\", \"-mavx512f\", \"-mavx512dq\", \"-mavx512bw\", \"-mavx512vl\", \"-fopenmp\"],\n    extra_ldflags=[\"-fopenmp\"],\n    verbose=False\n)\n\nclass ModelNew(nn.Module):\n    def __init__(self, sm_scale):\n        super().__init__()\n        # 硬编码缩放因子\n        self.sm_scale = sm_scale\n    \n    def forward(self, query: torch.Tensor, key: torch.Tensor, value: torch.Tensor) -> torch.Tensor:\n        # 确保输入在CPU上\n        if query.device.type != \"cpu\":\n            query = query.cpu()\n        if key.device.type != \"cpu\":\n            key = key.cpu()\n        if value.device.type != \"cpu\":\n            value = value.cpu()\n        \n        # 调用C++ kernel\n        return akg_cache_attention_module.akg_cache_attention_medium_longseq_kernel(query, key, value, self.sm_scale)\n\n\n\n\n\n### 错误日志\n当前任务执行失败，请分析错误原因\n\nTraceback (most recent call last):\n  File \"/home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py\", line 2774, in _run_ninja_build\n    subprocess.run(\n  File \"/usr/local/lib/python3.11/subprocess.py\", line 571, in run\n    raise CalledProcessError(retcode, process.args,\nsubprocess.CalledProcessError: Command '['ninja', '-v']' returned non-zero exit status 1.\n\nThe above exception was the direct cause of the following exception:\n\nTraceback (most recent call last):\n  File \"/home/liting/akg_agents_logs/Task_xz9qw953/akg_cache_attention_medium_longseq/Iteration0_Step01_verify/verify_akg_cache_attention_medium_longseq.py\", line 30, in <module>\n    from akg_cache_attention_medium_longseq_cpp_impl import ModelNew\n  File \"/home/liting/akg_agents_logs/Task_xz9qw953/akg_cache_attention_medium_longseq/Iteration0_Step01_verify/akg_cache_attention_medium_longseq_cpp_impl.py\", line 283, in <module>\n    akg_cache_attention_module = load_inline(\n                                 ^^^^^^^^^^^^\n  File \"/home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py\", line 2174, in load_inline\n    return _jit_compile(\n           ^^^^^^^^^^^^^\n  File \"/home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py\", line 2268, in _jit_compile\n    _write_ninja_file_and_build_library(\n  File \"/home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py\", line 2429, in _write_ninja_file_and_build_library\n    _run_ninja_build(\n  File \"/home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py\", line 2791, in _run_ninja_build\n    raise RuntimeError(message) from e\nRuntimeError: Error building extension 'akg_cache_attention_medium_longseq': [1/2] c++ -MMD -MF main.o.d -DTORCH_EXTENSION_NAME=akg_cache_attention_medium_longseq -DTORCH_API_INCLUDE_EXTENSION_H -isystem /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include -isystem /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/api/include -isystem /usr/local/include/python3.11 -fPIC -std=c++17 -O3 -mavx512f -mavx512dq -mavx512bw -mavx512vl -fopenmp -c /home/liting/.cache/torch_extensions/py311_cpu/akg_cache_attention_medium_longseq/main.cpp -o main.o \nFAILED: [code=1] main.o \nc++ -MMD -MF main.o.d -DTORCH_EXTENSION_NAME=akg_cache_attention_medium_longseq -DTORCH_API_INCLUDE_EXTENSION_H -isystem /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include -isystem /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/api/include -isystem /usr/local/include/python3.11 -fPIC -std=c++17 -O3 -mavx512f -mavx512dq -mavx512bw -mavx512vl -fopenmp -c /home/liting/.cache/torch_extensions/py311_cpu/akg_cache_attention_medium_longseq/main.cpp -o main.o \nIn file included from /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/include/immintrin.h:107,\n                 from /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/include/x86intrin.h:32,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/c10/util/ApproximateClock.h:29,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/c10/core/CachingDeviceAllocator.h:6,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/ATen/DeviceAccelerator.h:4,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/ATen/Context.h:6,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/ATen/Functions.h:60,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/ATen/ExpandUtils.h:5,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/autograd/input_metadata.h:4,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/autograd/function.h:8,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/autograd/custom_function.h:8,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/api/include/torch/autograd.h:6,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/csrc/api/include/torch/all.h:8,\n                 from /home/liting/akg/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/include/torch/extension.h:6,\n                 from /home/liting/.cache/torch_extensions/py311_cpu/akg_cache_attention_medium_longseq/main.cpp:1:\n/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/include/fmaintrin.h: In function ‘_Z28compute_attention_block_avx2PKfS0_S0_Pfllf._omp_fn.0’:\n/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/include/fmaintrin.h:63:1: error: inlining failed in call to always_inline ‘__m256 _mm256_fmadd_ps(__m256, __m256, __m256)’: target specific option mismatch\n   63 | _mm256_fmadd_ps (__m256 __A, __m256 __B, __m256 __C)\n      | ^~~~~~~~~~~~~~~\n/home/liting/.cache/torch_extensions/py311_cpu/akg_cache_attention_medium_longseq/main.cpp:134:46: note: called from here\n\n\n\n### 通过LLM分析给出的建议\n编译错误：`_mm256_fmadd_ps`内联失败，目标特定选项不匹配，表明编译时缺少`-mfma`标志以支持AVX2 FMA指令。修复建议：在C++扩展的`extra_cflags`中添加`-mfma`标志（例如`-mavx2 -mfma`），并确保AVX2实现代码正确。提醒：生成代码时需为使用的CPU指令集设置完整编译标志，避免类似编译选项缺失问题。\n请参考上述建议，生成对应的cpp代码\n\n\n### 代码生成格式规范\n\n**重要：所有生成的代码必须是ModelNew类格式，不再使用函数形式。**\n\n1. 必须生成ModelNew类，格式如下：\n```python\n\nimport torch\nimport torch.nn as nn\nfrom torch.utils.cpp_extension import load_inline\n\n# C++ kernel代码\ncpp_source = \"\"\"\n...\n\"\"\"\n\n# 加载C++扩展\nxxx_module = load_inline(...)\n\nclass ModelNew(nn.Module):\n    def __init__(self, ...):\n        super().__init__()\n        # 如果有nn.Module参数，需要设置随机种子并提取参数\n        torch.manual_seed(0)  # 固定种子\n        # 例如：\n        # linear = nn.Linear(in_features, out_features)\n        # self.weight = nn.Parameter(linear.weight.clone())\n        # self.bias = nn.Parameter(linear.bias.clone()) if linear.bias is not None else None\n    \n    def forward(self, ...):\n        # 调用C++ kernel\n        return xxx_module.xxx_kernel(...)\n\n**注意**：以上self属性只针对于需要用到内置参数的实现，对于使用get_inputs或get_init_inputs传入的参数，需要直接调用。\n\n2. 对于无参数的算子（如ReLU），`__init__`可以为空：\n```python\n\nclass ModelNew(nn.Module):\n    def __init__(self):\n        super().__init__()\n    \n    def forward(self, x):\n        return xxx_kernel(x)\n\n```\n\n3. 对于有参数的算子（如Linear/Dense, Conv2d），必须在`__init__`中通过固定随机种子构建参数：\n```python\n\nclass ModelNew(nn.Module):\n    def __init__(self, in_features, out_features):\n        super().__init__()\n        torch.manual_seed(0)  # 固定种子，确保与原始Model权重一致\n        linear = nn.Linear(in_features, out_features)\n        self.weight = nn.Parameter(linear.weight.clone())\n        self.bias = nn.Parameter(linear.bias.clone()) if linear.bias is not None else None\n    \n    def forward(self, x):\n        return xxx_kernel(x, self.weight, self.bias)\n\n```\n**注意**：以上self属性只针对于需要用到内置参数的实现，对于使用get_inputs或get_init_inputs传入的参数，需要直接调用。\n\n4. 如果生成的代码是函数形式（兼容旧代码），可以在ModelNew的forward/construct中直接调用：\n```python\n\nclass ModelNew(nn.Module):\n    def forward(self, x):\n        return custom_op_triton_torch(x)  # 直接调用函数\n\n```\n\n\n5. 对于任务输入中固定写死的init_inputs参数，以及class外定义的参数，硬编码至代码中。\n所需要的shape参数，要从inputs的数据形状中获取，以适应不同的输入(**重要** 需要仔细检查输入的变量和shape与代码中一一对应）：\n```python\n\ndef forward(self, input_tensor, ...):\n    # 硬编码的参数（如果有无法从inputs中获取的参数）\n    # args = ... # 无法从inputs中获取的参数信息硬编码于此\n    \n  # 从输入张量获取shape参数\n  P1, P2, P3 = input_tensor.shape  # 变量名应该与inputs构造时对应的变量保持一致\n  ...\n  # 执行 kernel 函数\n  ...\n\n```\n\n\n\n\n\n\n**请尽可能使用中文进行思考分析**\n\n## 输出格式（必须严格遵守）\n\n请直接输出纯代码。你的输出会被直接保存并编译执行，因此：\n- 不要使用 JSON 格式\n- 不要使用 ```xxx``` 代码块包裹\n- 不要输出任何非代码内容（解释文字、markdown 等）\n- 思考分析请以注释形式写在代码中\n- 确保代码完整可执行，包含必要的 include/import"
      }
    ],
    "result": {
      "content": "import torch\nimport torch.nn as nn\nfrom torch.utils.cpp_extension import load_inline\n\n# C++ kernel代码\ncpp_source = \"\"\"\n#include <torch/extension.h>\n#include <immintrin.h>\n#include <omp.h>\n#include <cmath>\n#include <algorithm>\n#include <vector>\n\n// AVX512内核实现 - 使用512位向量(16个float32)\ninline void compute_attention_block_avx512(\n    const float* __restrict__ q_ptr,\n    const float* __restrict__ k_ptr,\n    const float* __restrict__ v_ptr,\n    float* __restrict__ out_ptr,\n    int64_t L, int64_t D,\n    float sm_scale\n) {\n    // 为每个query位置计算注意力\n    for (int64_t i = 0; i < L; ++i) {\n        // 获取当前query向量\n        const float* q_i = q_ptr + i * D;\n        \n        // 计算Q_i * K^T for all j\n        std::vector<float> scores(L);\n        \n        // 计算scores并找到最大值用于数值稳定\n        float max_score = -INFINITY;\n        \n        #pragma omp parallel for reduction(max:max_score)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            const float* k_j = k_ptr + j * D;\n            float dot_product = 0.0f;\n            \n            // 使用AVX512向量化点积计算\n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 16) {\n                __m512 sum_vec = _mm512_setzero_ps();\n                for (; d + 16 <= D; d += 16) {\n                    __m512 q_vec = _mm512_loadu_ps(q_i + d);\n                    __m512 k_vec = _mm512_loadu_ps(k_j + d);\n                    sum_vec = _mm512_fmadd_ps(q_vec, k_vec, sum_vec);  // FMA: a*b + c\n                }\n                // 水平求和\n                dot_product += _mm512_reduce_add_ps(sum_vec);\n            }\n            \n            // 处理剩余元素\n            for (; d < D; ++d) {\n                dot_product += q_i[d] * k_j[d];\n            }\n            \n            scores[j] = dot_product * sm_scale;\n            if (scores[j] > max_score) {\n                max_score = scores[j];\n            }\n        }\n        \n        // 应用softmax\n        float exp_sum = 0.0f;\n        #pragma omp parallel for reduction(+:exp_sum)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            scores[j] = std::exp(scores[j] - max_score);\n            exp_sum += scores[j];\n        }\n        \n        float inv_exp_sum = 1.0f / exp_sum;\n        \n        // 计算输出: out_i = Σ_j(softmax_j * V_j)\n        float* out_i = out_ptr + i * D;\n        \n        // 初始化输出向量为0\n        if (D >= 16) {\n            for (int64_t d = 0; d + 16 <= D; d += 16) {\n                _mm512_storeu_ps(out_i + d, _mm512_setzero_ps());\n            }\n        }\n        for (int64_t d = (D / 16) * 16; d < D; ++d) {\n            out_i[d] = 0.0f;\n        }\n        \n        // 累加加权value\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            float weight = scores[j] * inv_exp_sum;\n            const float* v_j = v_ptr + j * D;\n            \n            // AVX512向量化累加\n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 16) {\n                __m512 weight_vec = _mm512_set1_ps(weight);\n                for (; d + 16 <= D; d += 16) {\n                    __m512 v_vec = _mm512_loadu_ps(v_j + d);\n                    __m512 out_vec = _mm512_loadu_ps(out_i + d);\n                    __m512 weighted_v = _mm512_mul_ps(weight_vec, v_vec);\n                    out_vec = _mm512_add_ps(out_vec, weighted_v);\n                    _mm512_storeu_ps(out_i + d, out_vec);\n                }\n            }\n            \n            // 处理剩余元素\n            for (; d < D; ++d) {\n                out_i[d] += weight * v_j[d];\n            }\n        }\n    }\n}\n\n// AVX2内核实现 - 后备方案\ninline void compute_attention_block_avx2(\n    const float* __restrict__ q_ptr,\n    const float* __restrict__ k_ptr,\n    const float* __restrict__ v_ptr,\n    float* __restrict__ out_ptr,\n    int64_t L, int64_t D,\n    float sm_scale\n) {\n    // 为每个query位置计算注意力\n    for (int64_t i = 0; i < L; ++i) {\n        const float* q_i = q_ptr + i * D;\n        std::vector<float> scores(L);\n        float max_score = -INFINITY;\n        \n        #pragma omp parallel for reduction(max:max_score)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            const float* k_j = k_ptr + j * D;\n            float dot_product = 0.0f;\n            \n            // AVX2向量化点积\n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 8) {\n                __m256 sum_vec = _mm256_setzero_ps();\n                for (; d + 8 <= D; d += 8) {\n                    __m256 q_vec = _mm256_loadu_ps(q_i + d);\n                    __m256 k_vec = _mm256_loadu_ps(k_j + d);\n                    sum_vec = _mm256_fmadd_ps(q_vec, k_vec, sum_vec);\n                }\n                // 水平求和\n                alignas(32) float sum_arr[8];\n                _mm256_store_ps(sum_arr, sum_vec);\n                for (int k = 0; k < 8; ++k) {\n                    dot_product += sum_arr[k];\n                }\n            }\n            \n            for (; d < D; ++d) {\n                dot_product += q_i[d] * k_j[d];\n            }\n            \n            scores[j] = dot_product * sm_scale;\n            if (scores[j] > max_score) {\n                max_score = scores[j];\n            }\n        }\n        \n        float exp_sum = 0.0f;\n        #pragma omp parallel for reduction(+:exp_sum)\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            scores[j] = std::exp(scores[j] - max_score);\n            exp_sum += scores[j];\n        }\n        \n        float inv_exp_sum = 1.0f / exp_sum;\n        float* out_i = out_ptr + i * D;\n        \n        // 初始化输出\n        if (D >= 8) {\n            for (int64_t d = 0; d + 8 <= D; d += 8) {\n                _mm256_storeu_ps(out_i + d, _mm256_setzero_ps());\n            }\n        }\n        for (int64_t d = (D / 8) * 8; d < D; ++d) {\n            out_i[d] = 0.0f;\n        }\n        \n        // 累加\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            float weight = scores[j] * inv_exp_sum;\n            const float* v_j = v_ptr + j * D;\n            \n            int64_t d = 0;\n            if (D >= 8) {\n                __m256 weight_vec = _mm256_set1_ps(weight);\n                for (; d + 8 <= D; d += 8) {\n                    __m256 v_vec = _mm256_loadu_ps(v_j + d);\n                    __m256 out_vec = _mm256_loadu_ps(out_i + d);\n                    __m256 weighted_v = _mm256_mul_ps(weight_vec, v_vec);\n                    out_vec = _mm256_add_ps(out_vec, weighted_v);\n                    _mm256_storeu_ps(out_i + d, out_vec);\n                }\n            }\n            \n            for (; d < D; ++d) {\n                out_i[d] += weight * v_j[d];\n            }\n        }\n    }\n}\n\n// 标量后备实现\ninline void compute_attention_block_scalar(\n    const float* __restrict__ q_ptr,\n    const float* __restrict__ k_ptr,\n    const float* __restrict__ v_ptr,\n    float* __restrict__ out_ptr,\n    int64_t L, int64_t D,\n    float sm_scale\n) {\n    // 为每个query位置计算注意力\n    for (int64_t i = 0; i < L; ++i) {\n        const float* q_i = q_ptr + i * D;\n        std::vector<float> scores(L);\n        float max_score = -INFINITY;\n        \n        // 计算所有scores\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            const float* k_j = k_ptr + j * D;\n            float dot_product = 0.0f;\n            \n            for (int64_t d = 0; d < D; ++d) {\n                dot_product += q_i[d] * k_j[d];\n            }\n            \n            scores[j] = dot_product * sm_scale;\n            if (scores[j] > max_score) {\n                max_score = scores[j];\n            }\n        }\n        \n        // 应用softmax\n        float exp_sum = 0.0f;\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            scores[j] = std::exp(scores[j] - max_score);\n            exp_sum += scores[j];\n        }\n        \n        float inv_exp_sum = 1.0f / exp_sum;\n        float* out_i = out_ptr + i * D;\n        \n        // 初始化输出为0\n        for (int64_t d = 0; d < D; ++d) {\n            out_i[d] = 0.0f;\n        }\n        \n        // 累加加权value\n        for (int64_t j = 0; j < L; ++j) {\n            float weight = scores[j] * inv_exp_sum;\n            const float* v_j = v_ptr + j * D;\n            \n            for (int64_t d = 0; d < D; ++d) {\n                out_i[d] += weight * v_j[d];\n            }\n        }\n    }\n}\n\n// 主kernel函数\ntorch::Tensor akg_cache_attention_medium_longseq_kernel(\n    torch::Tensor query,\n    torch::Tensor key,\n    torch::Tensor value,\n    float sm_scale\n) {\n    // 检查输入\n    TORCH_CHECK(query.device().is_cpu(), \"Input must be on CPU\");\n    TORCH_CHECK(query.dim() == 4, \"Query must be 4D tensor [B, H, L, D]\");\n    TORCH_CHECK(key.dim() == 4, \"Key must be 4D tensor [B, H, L, D]\");\n    TORCH_CHECK(value.dim() == 4, \"Value must be 4D tensor [B, H, L, D]\");\n    \n    // 确保张量连续\n    if (!query.is_contiguous()) query = query.contiguous();\n    if (!key.is_contiguous()) key = key.contiguous();\n    if (!value.is_contiguous()) value = value.contiguous();\n    \n    // 获取形状参数\n    auto B = query.size(0);\n    auto H = query.size(1);\n    auto L = query.size(2);\n    auto D = query.size(3);\n    \n    // 验证key和value的形状\n    TORCH_CHECK(key.size(0) == B && key.size(1) == H && key.size(2) == L && key.size(3) == D,\n                \"Key shape must match query\");\n    TORCH_CHECK(value.size(0) == B && value.size(1) == H && value.size(2) == L && value.size(3) == D,\n                \"Value shape must match query\");\n    \n    // 创建输出张量\n    torch::Tensor output = torch::empty({B, H, L, D}, query.options());\n    \n    // 获取数据指针\n    auto q_ptr = query.data_ptr<float>();\n    auto k_ptr = key.data_ptr<float>();\n    auto v_ptr = value.data_ptr<float>();\n    auto out_ptr = output.data_ptr<float>();\n    \n    // 根据CPU特性选择实现\n    // 注意：这里使用运行时检测CPU特性，但更安全的方式是使用编译时检测\n    // 我们假设编译时已经包含了所有需要的指令集\n    \n    // 检查是否支持AVX512\n    #if defined(__AVX512F__) && defined(__AVX512DQ__) && defined(__AVX512BW__) && defined(__AVX512VL__)\n    bool use_avx512 = true;\n    #else\n    bool use_avx512 = false;\n    #endif\n    \n    // 检查是否支持AVX2和FMA\n    #if defined(__AVX2__) && defined(__FMA__)\n    bool use_avx2 = true;\n    #else\n    bool use_avx2 = false;\n    #endif\n    \n    // 并行处理批次和头\n    #pragma omp parallel for collapse(2)\n    for (int64_t b = 0; b < B; ++b) {\n        for (int64_t h = 0; h < H; ++h) {\n            // 计算每个头在当前批次中的偏移\n            int64_t bh_offset = (b * H + h) * L * D;\n            \n            const float* q_bh = q_ptr + bh_offset;\n            const float* k_bh = k_ptr + bh_offset;\n            const float* v_bh = v_ptr + bh_offset;\n            float* out_bh = out_ptr + bh_offset;\n            \n            if (use_avx512) {\n                compute_attention_block_avx512(q_bh, k_bh, v_bh, out_bh, L, D, sm_scale);\n            } else if (use_avx2) {\n                compute_attention_block_avx2(q_bh, k_bh, v_bh, out_bh, L, D, sm_scale);\n            } else {\n                compute_attention_block_scalar(q_bh, k_bh, v_bh, out_bh, L, D, sm_scale);\n            }\n        }\n    }\n    \n    return output;\n}\n\nPYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {\n    m.def(\"akg_cache_attention_medium_longseq_kernel\", \n          &akg_cache_attention_medium_longseq_kernel, \n          \"CPU implementation of scaled dot product attention for medium-long sequences\");\n}\n\"\"\"\n\n# 加载C++扩展\n# 添加 -mfma 标志以支持AVX2 FMA指令\nakg_cache_attention_module = load_inline(\n    name=\"akg_cache_attention_medium_longseq\",\n    cpp_sources=cpp_source,\n    extra_cflags=[\"-O3\", \"-mavx512f\", \"-mavx512dq\", \"-mavx512bw\", \"-mavx512vl\", \"-mavx2\", \"-mfma\", \"-fopenmp\"],\n    extra_ldflags=[\"-fopenmp\"],\n    verbose=False\n)\n\nclass ModelNew(nn.Module):\n    def __init__(self, sm_scale):\n        super().__init__()\n        # 硬编码缩放因子\n        self.sm_scale = sm_scale\n    \n    def forward(self, query: torch.Tensor, key: torch.Tensor, value: torch.Tensor) -> torch.Tensor:\n        # 确保输入在CPU上\n        if query.device.type != \"cpu\":\n            query = query.cpu()\n        if key.device.type != \"cpu\":\n            key = key.cpu()\n        if value.device.type != \"cpu\":\n            value = value.cpu()\n        \n        # 调用C++ kernel\n        return akg_cache_attention_module.akg_cache_attention_medium_longseq_kernel(query, key, value, self.sm_scale)",
      "tool_calls": [],
      "reasoning_content": "我们注意到之前的错误是因为缺少`-mfma`编译标志。根据硬件描述，CPU支持AVX512，但也支持AVX2和FMA。之前的代码中，我们同时提供了AVX512和AVX2的实现，但是在编译时只添加了AVX512相关的标志，而AVX2的实现中使用了FMA指令（`_mm256_fmadd_ps`），因此需要添加`-mfma`。\n\n 然而，我们也可以选择只使用AVX512的实现，因为硬件支持AVX512，并且AVX512的向量宽度更大，性能可能更好。但是，为了兼容性，我们保留AVX2的实现作为后备，并确保编译时添加了正确的标志。\n\n 根据错误日志，编译命令中已经包含了`-mavx512f -mavx512dq -mavx512bw -mavx512vl`，但没有`-mfma`。因此，我们需要在编译标志中添加`-mfma`。\n\n 另外，注意代码中使用了OpenMP，所以需要链接OpenMP库。\n\n 我们将重新生成代码，确保编译标志正确，并且代码结构符合要求（使用ModelNew类）。\n\n 此外，我们注意到任务描述中，forward函数只接收query, key, value三个参数，而scale因子是通过Model的__init__传入的。因此，在ModelNew的__init__中，我们需要接收sm_scale参数，并保存。\n\n 注意：我们不需要在ModelNew中创建权重，因为这是一个attention操作，没有可学习的参数。只需要保存sm_scale。\n\n 根据代码生成格式规范，对于有参数的算子，我们需要在__init__中接收参数。这里，sm_scale是一个标量，我们直接保存即可。\n\n 另外，我们还需要确保输入张量是连续的，并且在CPU上。\n\n 由于硬件支持AVX512，我们将优先使用AVX512实现。但是，为了兼容性，我们仍然保留AVX2的实现，并通过条件编译来选择。\n\n 然而，在编译时，我们可能会同时编译两个版本，并通过运行时检测来选择。但是，为了简单，我们可以通过编译时宏定义来选择使用哪个版本。但是，注意：如果编译时使用了AVX512标志，那么生成的代码可能无法在不支持AVX512的CPU上运行。因此，我们采用运行时检测，根据CPU支持的特性选择函数。\n\n 但是，之前的代码中，我们通过检查`__AVX512F__`宏来选择实现，这实际上是编译时检查，而不是运行时检查。我们需要改为运行时检查。\n\n 我们可以使用`cpuidex`等指令来检测CPU特性，但这样比较复杂。另一种方法是使用动态调度，即编译多个版本，并通过函数指针在运行时选择。但为了简单，我们假设编译时的目标平台就是运行时的平台。因此，我们可以使用编译时宏定义。\n\n 考虑到任务环境中的CPU支持AVX512，我们可以只编译AVX512版本。但是，为了代码的健壮性，我们最好同时提供AVX2和AVX512版本，并在运行时根据CPU特性选择。\n\n 但是，由于时间关系，我们这里选择使用编译时宏定义。在编译时，我们添加AVX512标志，因此会使用AVX512版本。如果需要在没有AVX512的机器上运行，则需要重新编译。\n\n 根据错误日志，编译时已经添加了AVX512标志，因此我们假设运行环境支持AVX512。\n\n 我们修改代码，将AVX2和AVX512的实现放在同一个函数中，通过条件编译来选择。同时，确保AVX2实现需要FMA，因此添加`-mfma`标志。\n\n 另外，我们使用OpenMP并行化，注意在编译时添加`-fopenmp`。\n\n 根据以上分析，我们生成以下代码。\n\n 注意：代码中使用了alloca在栈上分配内存，这可能导致栈溢出，因为L可能很大（1024）。我们将其改为使用动态内存分配（使用new/delete）或者使用std::vector。但是，为了性能，我们可以使用线程局部的临时内存。但是，这里我们改为使用std::vector，因为alloca在栈上分配大内存不安全。\n\n 修改：将`float* scores = (float*)alloca(L * sizeof(float));` 改为 `std::vector<float> scores(L);`\n\n 但是，注意我们使用了OpenMP并行，所以每个线程都需要自己的scores向量。因此，我们将scores的定义移到并行区域内部。\n\n 由于我们计算每个query位置的注意力时，需要计算与所有key的点积，我们可以先计算整个QK^T矩阵，然后逐行softmax。但是，为了减少内存占用，我们可以在计算每个query时计算点积并softmax，然后加权求和value。这就是我们当前的做法。\n\n 但是，我们也可以使用更优化的算法，比如分块计算。不过，由于L=1024，不算特别大，我们可以接受当前方法。\n\n 我们重新组织代码，将计算每个query位置的注意力的循环拆分为多个步骤，并使用向量化。\n\n 另外，我们注意到，在计算点积时，我们使用了向量化，但是计算softmax和加权求和时，我们也是向量化的。\n\n 我们保留AVX512和AVX2两种实现，并在编译时通过宏定义选择使用哪一种。\n\n 但是，我们也可以使用运行时检测。这里，为了简单，我们使用编译时宏定义。\n\n 我们修改代码，将AVX2和AVX512的实现分别放在两个函数中，然后在主函数中通过条件编译选择调用哪个。\n\n 然而，我们也可以将两种实现放在同一个函数中，通过if条件判断，但是这样会导致代码臃肿。因此，我们保留两个函数，并通过条件编译选择编译哪一个。\n\n 但是，为了确保代码能够编译通过，我们将AVX2和AVX512的实现都编译，然后在运行时通过检测CPU特性选择。这样更灵活，但是需要编写CPU检测代码。\n\n 考虑到时间，我们暂时使用编译时宏定义。我们假设编译环境支持AVX512，因此使用AVX512实现。\n\n 根据硬件描述，CPU支持AVX512，所以我们优先使用AVX512。\n\n 我们将修改编译标志，确保添加`-mfma`，这样AVX2实现也能正确编译（虽然我们不使用，但保留代码）。\n\n 但是，为了避免编译错误，我们将AVX2的实现放在条件编译中，即只有定义了`__AVX2__`时才编译AVX2代码。而AVX512的实现放在`#ifdef __AVX512F__`中。\n\n 我们修改代码，使得在没有定义`__AVX512F__`时，使用AVX2实现，如果也没有定义`__AVX2__`，则使用标量实现。\n\n 这样，我们可以通过编译标志控制使用哪个版本。\n\n 但是，我们要求编译时添加AVX512标志，因此默认使用AVX512。\n\n 我们重新生成代码，并确保编译标志正确。\n\n 另外，我们还需要注意，在OpenMP并行区域内使用std::vector，每个线程都会创建自己的vector，这可能会带来一些开销，但可以接受。\n\n 我们生成以下代码。",
      "finish_reason": "stop",
      "usage": {
        "prompt_tokens": 12709,
        "completion_tokens": 5163,
        "total_tokens": 17872
      }
    },
    "tools": [],
    "params": {
      "temperature": 0.2,
      "max_tokens": 65536,
      "top_p": 0.9
    },
    "create_time": 1775636005.844688,
    "expire_seconds": -1
  },
  "_metadata": {
    "final_converged_coder_step": 2
  },
  "_node_snapshots": {
    "coder@0": {
      "coder_code": {
        "__hash": "2a02e87cc55e7871",
        "__len": 11825
      },
      "codegen_invalid": false,
      "codegen_invalid_reason": null
    },
    "verifier@1": {
      "verifier_result": false,
      "verifier_error": {
        "__hash": "placeholder_env_err",
        "__len": 100
      }
    },
    "conductor@1": {
      "conductor_decision": "coder",
      "conductor_suggestion": "{\n    \"decision\": \"coder\",\n    \"error_and_suggestion\": \"编译错误：`_mm256_fmadd_ps`内联失败，目标特定选项不匹配，表明编译时缺少`-mfma`标志以支持AVX2 FMA指令。修复建议：在C++扩展的`extra_cflags`中添加`-mfma`标志（例如`-mavx2 -mfma`），并确保AVX2实现代码正确。提醒：生成代码时需为使用的CPU指令集设置完整编译标志，避免类似编译选项缺失问题。\"\n}"
    },
    "coder@2": {
      "coder_code": {
        "__hash": "2a02e87cc55e7871",
        "__len": 11825
      },
      "codegen_invalid": false,
      "codegen_invalid_reason": null
    },
    "verifier@3": {
      "verifier_result": true,
      "verifier_error": ""
    }
  }
}