submission 99191

  ⋯ 3 unchanged lines
   
  @triton.autotune(
      configs=[
-         # === H100 (Hopper) Aggressive Configs ===
-         # H100 любит большие тайлы и высокий prefetch для скрытия HBM3 латентности
+         # === A100 / H100 Optimized Configs ===
+         # Большой BLOCK_W для векторизации + высокий num_stages для HBM prefetch
+         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=5),
+         triton.Config({'BLOCK_H': 8, 'BLOCK_W': 64},  num_warps=4, num_stages=5),
+         triton.Config({'BLOCK_H': 16, 'BLOCK_W': 64}, num_warps=8, num_stages=4),
          
-         # 1. Massive Width Vectorization: Отлично для memory bandwidth
-         triton.Config({'BLOCK_H': 8, 'BLOCK_W': 256}, num_warps=8, num_stages=6),
-         
-         # 2. Large Vertical Tiling: Максимальный weight reuse (веса в L1/Regs)
-         triton.Config({'BLOCK_H': 16, 'BLOCK_W': 128}, num_warps=8, num_stages=5),
-         
-         # 3. Balanced High-Throughput: Золотая середина для Hopper
-         triton.Config({'BLOCK_H': 16, 'BLOCK_W': 64},  num_warps=8, num_stages=6),
-         
-         # 4. Extreme Prefetching: Если кернел ограничен latency
-         triton.Config({'BLOCK_H': 8, 'BLOCK_W': 128}, num_warps=8, num_stages=7),
-         
-         # === Fallback / Safe Configs ===
+         # === Fallback / Smaller GPUs (L4) ===
          triton.Config({'BLOCK_H': 4, 'BLOCK_W': 128}, num_warps=4, num_stages=4),
+         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_h100(
+ def conv2d_kernel_a100(
      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,
  ⋯ 1 unchanged lines
      H_IN, W_IN, H_OUT, W_OUT, C_IN, C_OUT, K,
      BLOCK_H: tl.constexpr, BLOCK_W: tl.constexpr
  ):
-     """
-     Hopper-Optimized Direct Convolution Kernel.
-     Использует Pointer Induction и Aggressive Tiling.
-     """
-     
-     # --- 1. Grid & Indices ---
+     # --- 1. Инициализация Grid ---
      pid_w = tl.program_id(0)
      pid_h = tl.program_id(1)
      pid_z = tl.program_id(2)
   
-     # Разложение Z координаты
      batch_idx = pid_z // C_OUT
      out_ch = pid_z % C_OUT
   
-     # --- 2. Coordinate Generation (Broadcasting Setup) ---
-     # Генерируем векторы координат для тайла
+     # --- 2. Предварительный расчет смещений (Offsets) ---
+     # Генерируем индексы для текущего тайла [BLOCK_H, BLOCK_W]
      offs_h = pid_h * BLOCK_H + tl.arange(0, BLOCK_H)
      offs_w = pid_w * BLOCK_W + tl.arange(0, BLOCK_W)
   
-     # --- 3. Mask Hoisting ---
-     # Вычисляем маски ОДИН раз.
-     # Валидность output координат гарантирует валидность input координат
-     # при stride=1, padding=0 и корректных размерах тензоров.
+     # --- 3. Расчет Масок (Masks) ---
+     # Вычисляем маски один раз.
+     # Примечание: при stride=1 и padding=0, если выходной индекс валиден,
+     # то соответствующий входной (out + k) тоже валиден (при корректных input shapes).
      mask_h = offs_h < H_OUT
      mask_w = offs_w < W_OUT
      # Комбинированная маска [BLOCK_H, BLOCK_W]
      mask_block = mask_h[:, None] & mask_w[None, :]
   
-     # --- 4. Pointer Setup (Base Calculation) ---
+     # --- 4. Базовые указатели (Pointers Setup) ---
      
-     # Output Pointer: [BLOCK_H, BLOCK_W]
-     # Используем broadcasting для создания 2D сетки указателей назначения
+     # Указатель вывода: Base + Batch + OutCh + (H_range, W_range)
+     # Используем broadcasting для создания 2D сетки адресов
      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]
-     # Начальная позиция окна свертки.
-     # ptr_in[row, col] соответствует input[row, col]
+     # Базовый указатель входа. Начинается с верхнего левого угла окна свертки.
+     # ptr_in[h, w] соответствует пикселю input[h, w] (так как stride=1)
      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: Scalar (будет обновляться в цикле)
+     # Базовый указатель весов для текущего выходного канала
      ptr_wei_base = weight_ptr + out_ch * stride_w_out
   
-     # --- 5. Accumulation Loop ---
+     # Аккумулятор (Registers)
      acc = tl.zeros([BLOCK_H, BLOCK_W], dtype=tl.float32)
   
-     # Текущие указатели каналов (Pointer Chasing State)
+     # --- 5. Основной цикл (Pointer Chasing Optimization) ---
+     
+     # Инициализируем текущие указатели
      curr_in_ch = ptr_in_base
      curr_wei_ch = ptr_wei_base
   
-     # Основной цикл по входным каналам (Reduction Dimension)
      for cin in range(C_IN):
+         # Временные указатели для spatial loops, чтобы не портить указатели каналов
+         curr_in_spatial = curr_in_ch
+         curr_wei_spatial = curr_wei_ch
          
-         # Локальные копии указателей для Spatial Loop
-         # Мы не модифицируем curr_in_ch внутри внутреннего цикла, чтобы сохранить базу канала
-         curr_in_row = curr_in_ch
-         curr_wei_row = curr_wei_ch
-         
-         # Spatial Loop: Kernel Height
+         # Разворачиваем циклы ядра (Spatial Loops)
          for kh in range(K):
+             # Вычисляем смещения для текущей строки ядра
+             # Для входа это смещение по высоте
+             # Для веса это смещение по высоте
              
-             # Spatial Loop: Kernel Width
-             # Этот цикл обычно полностью разворачивается (unrolled) компилятором для малых K (1,3,5,7)
              for kw in range(K):
-                 # A. Load Weight (Scalar Broadcast)
-                 # Загружаем 1 float, рассылаем на весь Grid [BLOCK_H, BLOCK_W]
-                 # Смещение веса: kw * stride_w_w
-                 w_val = tl.load(curr_wei_row + kw * stride_w_w)
+                 # A. Загрузка Веса (Scalar Broadcast)
+                 # Считываем одно значение веса и рассылаем всем нитям блока
+                 # Адрес: curr_wei + kw * stride_w
+                 w_val = tl.load(curr_wei_spatial + kw * stride_w_w)
                  
-                 # B. Load Input (Vectorized 2D Block)
-                 # Загружаем блок данных.
-                 # Смещение входа: kw * stride_in_w
-                 # Contiguous load по оси W критичен для H100 HBM
-                 in_val = tl.load(curr_in_row + kw * stride_in_w, mask=mask_block, other=0.0)
+                 # B. Загрузка Входа (Vectorized Block Load)
+                 # Адрес: curr_in + kw * stride_w
+                 # Благодаря broadcasting при инициализации, это загружает блок [BLOCK_H, BLOCK_W]
+                 # Сдвигаем окно вправо на kw
+                 in_val = tl.load(curr_in_spatial + kw * stride_in_w, mask=mask_block, other=0.0)
                  
-                 # C. FMA
+                 # C. FMA (Fused Multiply-Add)
                  acc = acc + in_val * w_val
              
-             # Pointer Update: Move down vertically
-             # Сдвиг указателей на следующую строку
-             curr_in_row += stride_in_h
-             curr_wei_row += stride_w_h
-             
-         # Pointer Update: Move to next channel
-         # Замена тяжелого умножения (cin * stride) на быстрое сложение
+             # Pointer Update (Vertical Shift)
+             # Сдвигаем указатели вниз на одну строку
+             curr_in_spatial += stride_in_h
+             curr_wei_spatial += stride_w_h
+         
+         # Pointer Update (Channel Shift)
+         # Переходим к следующему входному каналу
          curr_in_ch += stride_in_c
          curr_wei_ch += stride_w_in
   
-     # --- 6. Store ---
+     # --- 6. Запись результата ---
      tl.store(ptr_out, acc, mask=mask_block)
   
   
  def custom_kernel(data):
      """
-     H100-Ready Wrapper.
+     Wrapper function ensuring optimal memory layout for A100 kernel.
      """
      input_tensor, kernel, output_tensor = data
      
-     # Memory Coalescing is non-negotiable on H100
+     # 1. Contiguous Memory: Критически важно для векторизации на A100.
+     # Без этого Triton будет генерировать неэффективные загрузки (scalar loads).
      if not input_tensor.is_contiguous():
          input_tensor = input_tensor.contiguous()
      if not kernel.is_contiguous():
          kernel = kernel.contiguous()
      
+     # 2. Извлечение размеров
      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: Tiles (W, H), Batch*OutCh
+     # 3. Определение Grid запуска
+     # Делим выходное изображение на тайлы [BLOCK_H, BLOCK_W]
      grid = lambda META: (
          triton.cdiv(w_out, META['BLOCK_W']),
          triton.cdiv(h_out, META['BLOCK_H']),
          batch * c_out
      )
      
-     conv2d_kernel_h100[grid](
+     # 4. Запуск ядра
+     conv2d_kernel_a100[grid](
          input_tensor, kernel, output_tensor,
+         # Strides (шаги в памяти)
          *input_tensor.stride(),
          *kernel.stride(),
          *output_tensor.stride(),
+         # Размеры (Dimensions)
          h_in, w_in, h_out, w_out,
          c_in, c_out, k_h,
+         # Константы BLOCK_H/BLOCK_W подставит autotuner
      )
      
      return output_tensor