[AIKG] 高性能算子知识库共建

| name | about	                             | labels    |
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| Task | 高性能算子代码生成优化知识共建 | kind/task |

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## 问题描述

AIKG（AI-driven Kernel Generator）是一个基于大模型驱动的 AI 算子生成工具，虽然能够生成**功能正确**的 CUDA C 和 C++ 算子代码，但生成代码的性能往往不够理想。
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## 典型案例

### 案例 1：CUDA C - Reduce 算子

**❌ 当前可能生成的简单实现**（几乎没有并行）
```cuda
__global__ void simple_reduce(float* input, float* output, int n) {
    int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (idx == 0) {
        float sum = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            sum += input[i];  // 串行累加，性能极差
        }
        output[0] = sum;
    }
}
```

**✅ 高性能实现的其中一种方案示例**
```cuda
__global__ void optimized_reduce(float* input, float* output, int n) {
    __shared__ float shared_data[256];
    
    // 1️⃣ Thread-level reduce: 每个线程处理多个元素
    int tid = threadIdx.x;
    int idx = blockIdx.x * blockDim.x * 4 + threadIdx.x;
    float thread_sum = 0;
    #pragma unroll
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        if (idx + i * blockDim.x < n) {
            thread_sum += input[idx + i * blockDim.x];
        }
    }
    
    // 2️⃣ Warp-level reduce: 利用 warp shuffle 指令
    #pragma unroll
    for (int offset = 16; offset > 0; offset /= 2) {
        thread_sum += __shfl_down_sync(0xffffffff, thread_sum, offset);
    }
    
    // 3️⃣ Block-level reduce: 通过 shared memory
    if (tid % 32 == 0) {
        shared_data[tid / 32] = thread_sum;
    }
    __syncthreads();
    
    // 4️⃣ Final reduce and atomic write
    if (tid < 8) {
        thread_sum = (tid < blockDim.x / 32) ? shared_data[tid] : 0;
        for (int offset = 4; offset > 0; offset /= 2) {
            thread_sum += __shfl_down_sync(0xff, thread_sum, offset);
        }
        if (tid == 0) {
            atomicAdd(output, thread_sum);
        }
    }
}
```

**性能差异**: 优化版本可能快 **50-100x**

### 核心问题

**简单的文档提示不足以让 LLM 主动生成复杂的性能优化代码**

LLM 倾向于生成最直接的朴素实现，缺少：
- 多级优化（如 reduce 的 thread + warp + block 多级归约）
- 内存访问优化（shared memory、memory coalescing）
- 并行优化（向量化、warp primitives）

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### 案例 2：C++ - 向量化操作

**❌ 当前可能生成的简单实现**
```cpp
torch::Tensor relu_forward(torch::Tensor x) {
    auto output = torch::empty_like(x);
    auto x_ptr = x.data_ptr<float>();
    auto out_ptr = output.data_ptr<float>();
    int64_t n = x.numel();
    
    // 朴素标量循环
    for (int64_t i = 0; i < n; i++) {
        out_ptr[i] = x_ptr[i] > 0 ? x_ptr[i] : 0;
    }
    
    return output;
}
```

**✅ 高性能实现的其中一种方案示例**
```cpp
#include <arm_neon.h>  // ARM NEON 指令集

torch::Tensor relu_forward_optimized(torch::Tensor x) {
    auto output = torch::empty_like(x);
    auto x_ptr = x.data_ptr<float>();
    auto out_ptr = output.data_ptr<float>();
    int64_t n = x.numel();
    
    // 1️⃣ 向量化主循环: 每次处理 4 个 float (NEON)
    int64_t vec_size = 4;
    int64_t vec_end = (n / vec_size) * vec_size;
    float32x4_t zero_vec = vdupq_n_f32(0.0f);
    
    for (int64_t i = 0; i < vec_end; i += vec_size) {
        float32x4_t x_vec = vld1q_f32(&x_ptr[i]);
        uint32x4_t mask = vcgtq_f32(x_vec, zero_vec);
        float32x4_t result = vreinterpretq_f32_u32(vandq_u32(
            vreinterpretq_u32_f32(x_vec), mask));
        vst1q_f32(&out_ptr[i], result);
    }
    
    // 2️⃣ 处理剩余元素
    for (int64_t i = vec_end; i < n; i++) {
        out_ptr[i] = x_ptr[i] > 0 ? x_ptr[i] : 0;
    }
    
    return output;
}
```

**性能差异**: 向量化版本可能快 **4-8x**（取决于 CPU 架构）

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## 共建高性能算子知识库

为了提升 AIKG 对各类 DSL 的代码生成性能，我们诚挚欢迎 **SIG 成员、学生、算子专家、DSL 开发者等社区开发者**通过提供高质量的文档和示例，帮助 AIKG 生成更高性能的算子代码！

### 参与方式

1. **贡献高性能示例代码**
   - 为各类 DSL（CUDA C、C++、Triton、TileLang 等）提供高性能实现示例
   - 包含对应的优化思路注释和性能数据

2. **完善性能优化文档**
   - 补充 DSL 的性能优化模式文档（如多级 reduce、tiling、向量化等）
   - 添加算法选择建议和最佳实践（如卷积算法选择、内存访问优化等）

3. **优化参考文档**
   - 改进 DSL 基础文档、API 说明、专家建议文档
   - 使文档更易于 LLM 理解和学习高性能实现模式

4. **改进 AIKG 生成流程**
   - 提出更好的代码生成策略和 Prompt 设计
   - 优化文档驱动接入（DDI）机制
   - 分享性能分析和优化经验

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