PyPTO IDE Assistant — Ascend 910B

⌨ 算子规格输入 Op Spec

算子名称

算子类型

Cube GEMM Vector UB DMA Copy Fused Op

输入 Tensors

输出 Tensors

Tiling 参数

M_tile

N_tile

K_tile

L1 reuse

附加约束

inplace=False（精度保护） unroll_list=[1]（精度优先） submit_before_loop=True frontend.jit 装饰

⟨/⟩ 生成代码

⌨

填写左侧规格，点击「AI 生成算子代码」

⟨/⟩

生成 impl.py 后自动生成对应 test.py

✦ AI 助手

AI

你好！我是 PyPTO 算子开发助手。
请描述你要实现的算子逻辑，或直接填写左侧规格表单，我会为你生成完整的 impl.py 和 test.py。

⬡ 计算图

High Risk

Medium

Normal

Checkpoint

⊘ 精度调试工作台

选中算子

← 点击计算图中的算子节点

精度风险矩阵

修复策略推荐

P1

frontend.jit 装饰

在 kernel 函数上添加 @pypto.frontend.jit，触发编译器精度优化路径

P2

inplace=False

为 inplace 算子添加 inplace=False 参数，避免数据覆盖精度损失

P3

unroll_list=[1]

关闭 loop unroll 展开，消除浮点累积误差

P4

submit_before_loop=True

在循环前强制 pipeline submit，确保中间结果刷写

P5

+0.0 精度技巧

关键累加点插入 tensor = tensor + 0.0 强制类型提升

P6

Shape 调整

调整 tile shape 使边界对齐 32B，消除 padding 引入的精度问题

检查点对比

✦ 精度分析助手

AI

精度调试助手已就绪。
点击计算图中的节点，我会分析该算子的精度风险并推荐修复策略。

≡ 任务配置

Profile 数据源

⬆

拖拽 profile JSON/CSV
或点击上传

AIC 核数

AIV 核数

高亮模式

Bubble 检测热点任务负载不均

核利用率

—

Bubble 率

—

最长任务

—

负载方差

—

≡ 任务泳道图

DMA Cube Vector Bubble

≡

载入 Profile 数据后展示泳道图
或点击「载入演示数据」快速体验

✦ 优化建议 —

点击「AI 分析性能瓶颈」后查看优化建议

AI 性能助手

AI

性能分析助手已就绪。载入 profile 数据后我会自动分析 bubble、负载不均等问题。