文件最后提交记录最后更新时间
feat: 完善attention kernel生成框架并添加测试工具 - Attention kernel生成与优化:添加AI生成代码框架、昇腾平台测试、float16数据类型优化及CPU兼容性改进 - 测试工具:添加AKG Kernels Bench Lite批量测试脚本和torch CUDA Triton批量attention测试 - 文档更新:重构triton-cuda-attention SKILL文档至v2.0,添加OpenMP并行编程约束文档 - 架构重构:将verifier模块从core层迁移至op层 - 修复与清理:修复A100 flash attention数据库引用、API 403问题,清理临时测试文件 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com> 2 个月前
fix: 修复 CUDA 环境下 bench_lite 测试用例 - decode_mla.py: 移除 .cpu().numpy(),改为纯 PyTorch 实现以支持 CPU/NPU/GPU - sigmoid_scale_sum.py: 移除 torch_npu 导入 - run_torch_cuda_triton_bench_lite.py: 增加 skip_npu 逻辑,自动跳过 torch_npu 相关用例 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com> 1 2 个月前
feat: 完善attention kernel生成框架并添加测试工具 - Attention kernel生成与优化:添加AI生成代码框架、昇腾平台测试、float16数据类型优化及CPU兼容性改进 - 测试工具:添加AKG Kernels Bench Lite批量测试脚本和torch CUDA Triton批量attention测试 - 文档更新:重构triton-cuda-attention SKILL文档至v2.0,添加OpenMP并行编程约束文档 - 架构重构:将verifier模块从core层迁移至op层 - 修复与清理:修复A100 flash attention数据库引用、API 403问题,清理临时测试文件 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com> 2 个月前