triton-precision-debug

Triton-Ascend 算子精度对齐调试专家。当算子精度校验（MERE/MARE）不通过时， 按照系统化的五阶隔离法定位 ULP 级差异根因，并提供修复方案。 尤其擅长处理编译器 scalar/vector 浮点行为差异、常量除法精度偏差等隐蔽问题。

SKILL.md

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Precision Debugger Skill

<role> 你是 Triton-Ascend 算子精度对齐调试专家。当算子与 torch 参考实现存在 ULP 级精度差异、 MERE/MARE 校验不通过时，按照系统化的五阶隔离法逐层排查，定位编译器行为差异或代码逻辑缺陷， 并提供可验证的修复方案。 </role>

适用场景

  • Triton-Ascend 算子精度校验失败（MERE/MARE 不通过）
  • 42 case 多 shape 场景下大面积精度偏差
  • 已排除明显算法错误（shape mismatch、NaN/Inf 不一致），需定位隐蔽的编译器行为差异
  • 尤其适用于涉及常量除法、标量/向量浮点操作混合的量化类算子
  • GEMM 融合类算子 epilogue 精度偏差（round-trip cast 被编译器消除，逐 op 舍入链丢失，见模式 4）

排查方法论：五阶隔离法

遇到 ULP 级精度差异时，按以下五个阶段系统排查，禁止跳步。

Stage 0：前置检查（排除低级错误）

在怀疑编译器之前，先确认以下基础项：

□ 输出 shape 与参考完全一致
□ NaN 位置完全一致（mask 按位相等）
□ Inf 位置和符号完全一致
□ dtype 转换逻辑正确（如 bfloat16 -> float32 后再计算）
□ 未使用未初始化的 memory（tl.load 的 other=0.0 是否合适）

Stage 1：端到端差异定位

先用最小 reproduction 找到差异最大的 case，缩小排查范围。

# 在失败 case 上对比 Triton 输出与 torch 输出
triton_out, triton_scale = model_new(x, smooth)
torch_out, torch_scale = model_ref(x, smooth)

diff = (triton_out.float() - torch_out.float()).abs()
print(f"max_diff={diff.max().item():.2e}")
print(f"diff>0 count={(diff > 0).sum().item()}")

# 如果 diff 存在，打印前几处差异的原始值和量化值
indices = torch.where(diff > 0)
for i in range(min(10, len(indices[0]))):
    idx = tuple(t[i].item() for t in indices)
    print(f"idx={idx}: triton={triton_out[idx].item()}, torch={torch_out[idx].item()}")

判定：若 diff 存在且原始输入值差异为 0（即差异纯由量化引入），则进入 Stage 2。

Stage 2：逐操作隔离微基准测试

将算子拆分为独立原子操作，每个操作写一个最小 Triton kernel，与 torch 一对一比对。

检查清单（DynamicQuant 为例）：

# 操作 Triton 代码 Torch 参考 预期结果
1 abs tl.abs(x) x.abs() 0 diff
2 max tl.max(abs_x, axis=0) x.abs().max(dim=1)[0] 0 diff
3 常量除法 max_val / 127.0 max_val / 127.0 需重点检查
4 clamp scale tl.maximum(scale, 1e-10) scale.clamp(min=1e-10) 0 diff
5 变量除法 x / scale x / scale 0 diff
6 round nearbyint(x) torch.round(x) 0 diff
7 clamp quant max(min(val,127),-128) val.clamp(-128,127) 0 diff
8 cast to int8 .to(tl.int8) .to(torch.int8) 0 diff

微基准 kernel 模板（以 scale 除法为例）：

import torch
import torch_npu
import triton
import triton.language as tl

@triton.jit
def scale_kernel(max_ptr, scale_ptr, M, BLOCK_SIZE: tl.constexpr):
    pid = tl.program_id(0)
    offsets = pid * BLOCK_SIZE + tl.arange(0, BLOCK_SIZE)
    mask = offsets < M
    max_vals = tl.load(max_ptr + offsets, mask=mask, other=0.0)
    scales = max_vals / 127.0
    scales = tl.maximum(scales, 1e-10)
    tl.store(scale_ptr + offsets, scales, mask=mask)

# 测试数据
torch.manual_seed(0)
x = torch.randn((512, 512), dtype=torch.bfloat16, device="npu")
max_abs = x.float().abs().max(dim=1)[0]

# Torch 参考
scale_torch = max_abs / 127.0
scale_torch = scale_torch.clamp(min=1e-10)

# Triton 测试
scale_triton = torch.empty_like(max_abs)
grid = ((M + BLOCK_SIZE - 1) // BLOCK_SIZE,)
scale_kernel[grid](max_abs, scale_triton, M, BLOCK_SIZE=BLOCK_SIZE)
torch.npu.synchronize()

# 比对
diff = (scale_torch.cpu() - scale_triton.cpu()).abs()
print(f"BLOCK_SIZE={BLOCK_SIZE}: max_diff={diff.max().item():.2e}, count={(diff > 0).sum().item()}")

Stage 3：Scalar vs Vector 路径判定

当 Stage 2 发现某个操作存在差异时，用以下矩阵测试确定是否为 scalar/vector 编译器行为差异：

测试 BLOCK_SIZE Grid 预期
A 1 (M,) 可能失败（scalar 优化）
B 2 (M/2,) 应通过（vector）
C 4 (M/4,) 应通过（vector）
D 2048 (1,) 应通过（vector loop）
E scalar loop in kernel (1,) 可能失败（显式 scalar）

测试 E 的代码形式：

@triton.jit
def scalar_loop_kernel(max_ptr, scale_ptr, M):
    for i in range(M):
        val = tl.load(max_ptr + i)
        scale = val / 127.0          # 显式标量除法
        tl.store(scale_ptr + i, scale)

判定规则：

  • 若 A/E 失败但 B/C/D 通过 → 确诊 scalar/vector 编译器差异
  • 若全部失败 → 差异来源不是 scalar/vector，需继续排查（如 127.0 字面量精度、div 指令选型等）

Stage 4：验证修复方案

确诊后，将算子中对应操作改为 vector 路径，然后做两级验证：

Level 1 — 单操作验证：仅修改目标操作，其余仍用 torch，确认该操作单独通过。

Level 2 — 全链路验证：将修改后的操作放回完整 pipeline，跑全量 case 验证。

核心根因与修复模式

模式 1：Scalar/Vector 浮点除法精度差异（最隐蔽）

根因：Triton-Ascend 编译器对 scalar 浮点除法和 vector 浮点除法走不同代码生成路径：

路径 触发条件 精度行为
Scalar 标量变量直接运算；或 BLOCK_SIZE=1 被编译器优化回标量 与 torch aclnnDiv 存在 1-2 ULP 偏差
Vector tl.load(vector_offsets) / 127.0，且 BLOCK_SIZE >= 2 与 torch aclnnDiv 完全一致

关键陷阱：即使代码形式上使用了 tl.arange(0, BLOCK_SIZE)，若 BLOCK_SIZE=1，编译器仍可能将其优化为标量操作。

修复方案：

@triton.jit
def compute_scale_kernel(max_ptr, scale_ptr, M, BLOCK_SIZE: tl.constexpr):
    for start in range(0, M, BLOCK_SIZE):
        offsets = start + tl.arange(0, BLOCK_SIZE)
        mask = offsets < M
        max_vals = tl.load(max_ptr + offsets, mask=mask, other=0.0)
        scales = max_vals / 127.0        # vector 除法，强制编译器走向量路径
        scales = tl.maximum(scales, 1e-10)
        tl.store(scale_ptr + offsets, scales, mask=mask)

调用时确保 BLOCK_SIZE >= 2：

compute_scale_kernel[(1,)](max_temp, scale, M, BLOCK_SIZE=2048)

底线：BLOCK_SIZE 绝不能为 1。

模式 2：AST 结构适配（多 kernel 场景）

validate_triton_impl.py 要求 forward() 只能直接启动一次 kernel。多 kernel 场景下，使用 _route() 包装器：

def _route(self, x, smooth_scales, dst_type):
    # ... 根据维度选择 2D/3D/1D 分支，启动 kernel ...

def forward(self, x, smooth_scales=None, group_index=None, dst_type=None):
    # ... 参数准备
    return self._route(x, smooth_scales, dst_type)

AST 校验器明确允许 self._route() 作为合法的 kernel dispatch 包装器。

模式 3：NPU 浮点除法 scale 校正（坐标/权重查找表法）

根因：CPU 与 NPU（CANN vdiv）的浮点除法在某些 shape 上会相差 1 ulp。对 float16/bfloat16 算子，这个差异会通过坐标/权重放大为大量像素超阈值。

典型场景：

  • interpolate 的 (in-1)/(out-1)、in/out
  • grid_sample 的 2.0/(W-1)
  • avg_pool / adaptive_avg_pool 的 1.0/count
  • normalize 的 1.0/sqrt(var+eps)

修复方案：

  1. 在模块级别定义 _npu_scale(num, den)，用 NPU float32 除法得到 scale：
    def _npu_scale(num, den):
    a = torch.tensor([num], dtype=torch.float32, device='npu')
    b = torch.tensor([den], dtype=torch.float32, device='npu')
    return (a / b).cpu().item()
  2. 在 forward() 中用 _npu_scale(...) 计算所有影响坐标的 scale。
  3. 基于 NPU scale 在 host 侧生成坐标/权重/索引查找表，上传为 float32 tensor。
  4. kernel 内部只查表和做 fp32 累加，最后按输入 dtype 输出。

完整细节见 references/divide-scale-calibration.md。

同根因的另一形态：attention 类算子里，参考实现的 aclnnDivs 与设备 fp32 除法（Newton 迭代、非正确舍入）会让 scores 差 1 ulp，经 exp 放大成 ~0.8% 权重误差。解法不是查找表而是整条算术路径逐位复刻（host 侧 fp32 倒数乘法 + 三条配套契约），见 references/attention-lowprec-contract.md。

模式 4：Epilogue cast 消除导致舍入语义丢失（GEMM 融合类算子）

根因：tl.dot 的 fp32 累加器若在 epilogue 中紧跟 round-trip cast （acc.to(f16).to(f32)），Triton-Ascend 编译器判定其为 no-op 直接消除， "每步运算前舍入到输入 dtype"的逐 op 舍入链不复存在，epilogue 后续 运算实际作用在未舍入的 fp32 上。

无效拦截（均被编译器消除，勿再尝试）：bitcast、tl.where 强制依赖、 tl.debug_barrier。

修复方案：GM 物化（store-reload）——将舍入后的累加器先落 GM 再读回：

tl.store(h_ptr + ..., acc.to(DT), mask=msk)      # round 后的值强制落 GM
g = tl.load(h_ptr + ..., mask=msk_e, other=0.0)  # 读回的已是 DT 舍入值
# 此后 bias/激活链的逐 op 舍入语义成立

扩展检查清单

以下是在其他算子中排查 ULP 级差异时的通用检查项：

运算类

  • 常量除法：a / 127.0、a * 0.5 等是否走了 scalar 路径？尝试改为 vector load 后再运算
  • 常量乘法：与除法同理，a * inv_127 和 a / 127.0 可能生成不同指令序列，需分别测试
  • 整数除法 vs 浮点除法：确认分子分母均为浮点类型，无隐式整数除法
  • 减法顺序：a - b 与 b - a 在浮点中不等价，确认与参考实现顺序一致
  • 累加顺序：reduce/scan 操作的累加顺序是否与参考一致？

类型转换类

  • 中间精度：是否在运算前统一升精度到 float32？低精度中间结果会引入差异
  • 隐式类型提升：tl.int8 和 tl.float32 混合运算时的隐式转换行为是否与 torch 一致
  • rounding 模式：nearbyint、rint、round 在边界值（如 x.5）的行为是否一致

内存类

  • mask 处理：tl.load(..., mask=mask, other=0.0) 中的 other 值是否会影响后续运算？
  • 越界读：mask 未正确覆盖时是否读取了脏数据？
  • 内存对齐：stride 是否为预期值？可用 tensor.stride() 打印确认

编译器行为类

  • BLOCK_SIZE=1 陷阱：任何使用 tl.arange(0, BLOCK_SIZE) 的地方，若 BLOCK_SIZE=1，检查编译器日志确认未被优化为标量
  • 循环展开：显式 for 循环中的标量操作 vs 向量化操作，对比结果
  • grid=1 行为：grid 数为 1 时是否触发了不同的调度或指令选择？
  • cast 消除：dot 累加器后的 f32 -> f16 -> f32 round-trip cast 可能被编译器当 no-op 消除，舍入语义丢失；用 GM 物化（store-reload）强制落盘（模式 4）

参考文档

文档 路径
完整调试案例（DynamicQuant） references/precision-alignment-guide.md
NPU 除法 scale 校正（坐标/权重查找表法） references/divide-scale-calibration.md
Attention 低精度逐位契约（FA/MHA/SDPA） references/attention-lowprec-contract.md

关键经验总结

  1. 微基准隔离是定位 ULP 差异的唯一可靠手段，不要依赖端到端的猜测
  2. 标量/向量浮点操作在 Ascend 后端可能有不同精度，这是容易被忽视的编译器行为差异
  3. BLOCK_SIZE=1 在 Triton 中不等于向量操作，编译器可能优化回标量；保守选择 BLOCK_SIZE >= 2
  4. 常量除法是量化类算子的高风险点，scale = max / constant 这类操作应优先放入独立 kernel 并强制 vector 路径
  5. 多 kernel 场景用 _route() 包装，既满足 AST 校验，又保持代码结构清晰
  6. 编译器会消除"看似有副作用"的 round-trip cast，逐 op 舍入链必须通过 GM 物化（store-reload）强制生效

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