submission 99142

  ⋯ 3 unchanged lines
   
  @triton.autotune(
      configs=[
-         # === High-end (A100, H100, B200) ===
-         # Большой тайл по ширине (W) и средний по высоте (H) + высокий prefetch
-         triton.Config({'BLOCK_H': 4, 'BLOCK_W': 256}, num_warps=8, num_stages=5),
-         triton.Config({'BLOCK_H': 8, 'BLOCK_W': 128}, num_warps=8, num_stages=5),
-         triton.Config({'BLOCK_H': 4, 'BLOCK_W': 128}, num_warps=8, num_stages=6),
+         # === High-End (A100, H100, B200) ===
+         # Максимальный prefetch (stages=6) скрывает латентность HBM
+         triton.Config({'BLOCK_H': 8, 'BLOCK_W': 128}, num_warps=8, num_stages=6),
+         triton.Config({'BLOCK_H': 4, 'BLOCK_W': 256}, num_warps=8, num_stages=6),
+         triton.Config({'BLOCK_H': 4, 'BLOCK_W': 128}, num_warps=8, num_stages=5),
          
-         # === Balanced (L4, A10) ===
+         # === Mid-Range / General ===
          triton.Config({'BLOCK_H': 4, 'BLOCK_W': 64},  num_warps=4, num_stages=4),
          triton.Config({'BLOCK_H': 2, 'BLOCK_W': 128}, num_warps=4, num_stages=4),
          
-         # === Small / Latency optimized ===
+         # === Small sizes / Latency ===
          triton.Config({'BLOCK_H': 2, 'BLOCK_W': 64},  num_warps=4, num_stages=3),
      ],
      key=['W_OUT', 'H_OUT', 'C_IN', 'K'],
  )
  @triton.jit
- def conv2d_kernel_optimized(
+ def conv2d_kernel_ultimate(
      input_ptr, weight_ptr, output_ptr,
      stride_in_n, stride_in_c, stride_in_h, stride_in_w,
      stride_w_out, stride_w_in, stride_w_h, stride_w_w,
  ⋯ 2 unchanged lines
      BLOCK_H: tl.constexpr, BLOCK_W: tl.constexpr
  ):
      """
-     Ultimate Optimized Conv2D Kernel (2D Tiling + Pre-calc Masks + Pointer Arithmetic).
+     Ultimate Optimized Conv2D Kernel.
+     Особенности:
+     1. 2D Tiling (H, W) для переиспользования данных в L1 кэше.
+     2. Pointer Induction: замена умножения на сложение в циклах.
+     3. Pre-calculated Masks: вынос логики масок из горячих циклов.
      """
      
-     # 1. Grid IDs
+     # --- 1. Setup Grid & Indices ---
      pid_w = tl.program_id(0)
      pid_h = tl.program_id(1)
      pid_z = tl.program_id(2)
      
-     # 2. Decode Dimensions
      batch_idx = pid_z // C_OUT
      out_ch = pid_z % C_OUT
      
-     # 3. Calculate Offsets & Masks (Pre-calculated!)
-     # Output Y coords [BLOCK_H]
-     offs_h = pid_h * BLOCK_H + tl.arange(0, BLOCK_H)
-     mask_h = offs_h < H_OUT
+     # --- 2. Offsets & Masks (Computed ONCE) ---
      
-     # Output X coords [BLOCK_W]
+     # Output Y offsets [BLOCK_H]
+     offs_h = pid_h * BLOCK_H + tl.arange(0, BLOCK_H)
+     # Output X offsets [BLOCK_W]
      offs_w = pid_w * BLOCK_W + tl.arange(0, BLOCK_W)
-     mask_w = offs_w < W_OUT
      
-     # Combined Mask [BLOCK_H, BLOCK_W]
-     # Вычисляем один раз и используем везде.
-     # При stride=1 и padding=0 валидность выхода гарантирует валидность входа.
+     # Pre-calculate mask [BLOCK_H, BLOCK_W]
+     # Примечание: при валидных размерах тензоров и stride=1, 
+     # проверка выхода гарантирует валидность входа для padding=0.
+     mask_h = offs_h < H_OUT
+     mask_w = offs_w < W_OUT
      mask_block = mask_h[:, None] & mask_w[None, :]
      
-     # 4. Base Pointers Setup
-     # Output Ptr: Base + Batch offset + Channel offset
-     dst_ptr_base = output_ptr + batch_idx * stride_out_n + out_ch * stride_out_c
+     # --- 3. Initial Pointers Setup ---
      
-     # Input Ptr: Base + Batch offset + (Initial H offset) + (Initial W offset)
-     # Входной H начинается там же, где выходной H (offs_h), так как stride=1
-     # Входной W начинается там же, где выходной W (offs_w)
-     # Мы используем broadcasting для создания 2D сетки указателей
-     # Input Ptrs [BLOCK_H, BLOCK_W]
-     src_ptr_base = input_ptr + batch_idx * stride_in_n + \
-                    (offs_h[:, None] * stride_in_h) + \
-                    (offs_w[None, :] * stride_in_w)
-                    
-     # Weight Ptr Base: Channel Offset
-     wei_ptr_base = weight_ptr + out_ch * stride_w_out
+     # Output Pointer [BLOCK_H, BLOCK_W] (Broadcasting)
+     # Base + Batch + Channel + H_offset + W_offset
+     ptr_out = output_ptr + \
+               batch_idx * stride_out_n + \
+               out_ch * stride_out_c + \
+               (offs_h[:, None] * stride_out_h) + \
+               (offs_w[None, :] * stride_out_w)
+  
+     # Input Pointer Base [BLOCK_H, BLOCK_W]
+     # Мы начинаем с позиции, соответствующей верхнему левому углу окна для первого пикселя блока.
+     # Так как stride=1, input_h == output_h
+     ptr_in_base = input_ptr + \
+                   batch_idx * stride_in_n + \
+                   (offs_h[:, None] * stride_in_h) + \
+                   (offs_w[None, :] * stride_in_w)
+  
+     # Weight Pointer Base
+     ptr_wei_base = weight_ptr + out_ch * stride_w_out
      
-     # 5. Accumulator
+     # Accumulator
      acc = tl.zeros([BLOCK_H, BLOCK_W], dtype=tl.float32)
      
-     # 6. Main Loop
+     # --- 4. Main Loop (Pointer Chasing) ---
+     
+     # Текущие указатели для начала канала
+     curr_in_ch = ptr_in_base
+     curr_wei_ch = ptr_wei_base
+     
      for cin in range(C_IN):
-         # Сдвигаем указатели каналов
-         src_ch = src_ptr_base + cin * stride_in_c
-         wei_ch = wei_ptr_base + cin * stride_w_in
+         # Временные указатели для Spatial Loop
+         curr_in_row = curr_in_ch
+         curr_wei_row = curr_wei_ch
          
          for kh in range(K):
-             # Смещение по вертикали ядра
-             # Для входа: добавляем stride_in_h * kh
-             # Для веса: добавляем stride_w_h * kh
-             src_row = src_ch + kh * stride_in_h
-             wei_row = wei_ch + kh * stride_w_h
+             # Смещение внутри строки (kw)
+             # Мы не меняем указатель строки, а вычисляем смещения от него,
+             # так как K обычно мал, и компилятор хорошо разворачивает это.
+             # Однако для строки мы делаем инкремент.
              
              for kw in range(K):
-                 # --- A. Load Weight (Scalar) ---
-                 # Загружаем [1] скаляр и "размножаем" его неявно при умножении
-                 wei_val = tl.load(wei_row + kw * stride_w_w)
+                 # Load Weight: Scalar -> Broadcast
+                 # ptr + kw * stride_w
+                 wei_val = tl.load(curr_wei_row + kw * stride_w_w)
                  
-                 # --- B. Load Input (2D Block) ---
-                 # Указатель уже содержит offs_h и offs_w.
-                 # Нам нужно только добавить смещение текущего kw
-                 # src_row [BLOCK_H, BLOCK_W] + scalar offset
-                 src_ptrs = src_row + kw * stride_in_w
+                 # Load Input: 2D Block
+                 # ptr + kw * stride_in (т.к. contiguous по W, это просто смещение на kw)
+                 # Input Stride W обычно равен 1, но используем переменную для универсальности.
+                 val_in = tl.load(curr_in_row + kw * stride_in_w, mask=mask_block, other=0.0)
                  
-                 # Используем пре-калькулированную маску!
-                 val_in = tl.load(src_ptrs, mask=mask_block, other=0.0)
-                 
-                 # --- C. FMA ---
+                 # FMA
                  acc = acc + val_in * wei_val
+             
+             # Инкремент указателей строк (сдвиг вниз по H)
+             curr_in_row += stride_in_h
+             curr_wei_row += stride_w_h
   
-     # 7. Store Result
-     # Вычисляем указатели назначения
-     dst_ptrs = dst_ptr_base + \
-                (offs_h[:, None] * stride_out_h) + \
-                (offs_w[None, :] * stride_out_w)
-                
-     tl.store(dst_ptrs, acc, mask=mask_block)
+         # Инкремент указателей каналов (Pointer Induction)
+         # Это заменяет умножение `cin * stride` на сложение
+         curr_in_ch += stride_in_c
+         curr_wei_ch += stride_w_in
   
+     # --- 5. Store Result ---
+     tl.store(ptr_out, acc, mask=mask_block)
   
+  
  def custom_kernel(data):
+     """
+     Optimized Conv2D entry point.
+     """
      input_tensor, kernel, output_tensor = data
      
-     # Contiguous check - критично для Triton
+     # 1. Ensure contiguous layout (Critical for vectorization)
      if not input_tensor.is_contiguous():
          input_tensor = input_tensor.contiguous()
      if not kernel.is_contiguous():
          kernel = kernel.contiguous()
      
-     # Dimensions
+     # 2. Extract shapes
      batch, c_in, h_in, w_in = input_tensor.shape
      c_out, _, k_h, k_w = kernel.shape
      
      h_out = h_in - k_h + 1
      w_out = w_in - k_w + 1
      
-     # Grid: (W_tiles, H_tiles, Batch*OutCh)
+     # 3. Grid definition
      grid = lambda META: (
          triton.cdiv(w_out, META['BLOCK_W']),
          triton.cdiv(h_out, META['BLOCK_H']),
          batch * c_out
      )
      
-     conv2d_kernel_optimized[grid](
+     # 4. Launch
+     conv2d_kernel_ultimate[grid](
          input_tensor, kernel, output_tensor,
          # Strides
          *input_tensor.stride(),
          *kernel.stride(),
          *output_tensor.stride(),
-         # Dimensions
+         # Dims
          h_in, w_in, h_out, w_out,
          c_in, c_out, k_h,
      )