submission 99216

  ⋯ 3 unchanged lines
   
  @triton.autotune(
      configs=[
-         # === H100 (Hopper) Aggressive Configs ===
-         # H100 любит большие тайлы и высокий prefetch для скрытия HBM3 латентности
+         # === H100 (Hopper) Ultimate Configs ===
+         # HBM3 требует агрессивного prefetching (stages=6/7) и широких транзакций.
          
-         # 1. Massive Width Vectorization: Отлично для memory bandwidth
-         triton.Config({'BLOCK_H': 8, 'BLOCK_W': 256}, num_warps=8, num_stages=6),
+         # 1. Max Bandwidth: Широкий фронт загрузки (256) + глубокий конвейер
+         triton.Config({'BLOCK_H': 8, 'BLOCK_W': 256}, num_warps=8, num_stages=7),
          
-         # 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),
+         # 2. Max Reuse: Большой тайл по высоте для минимизации загрузок весов
+         triton.Config({'BLOCK_H': 16, 'BLOCK_W': 128}, num_warps=8, num_stages=6),
          
-         # 3. Balanced High-Throughput: Золотая середина для Hopper
+         # 3. Balanced: Универсальная конфигурация для большинства слоев
          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),
+         # 4. Latency Sensitive: Для небольших батчей
+         triton.Config({'BLOCK_H': 8, 'BLOCK_W': 64},   num_warps=4, num_stages=4),
          
-         # === Fallback / Safe Configs ===
+         # === A100 / Fallback ===
+         triton.Config({'BLOCK_H': 8, 'BLOCK_W': 128}, num_warps=8, num_stages=5),
          triton.Config({'BLOCK_H': 4, 'BLOCK_W': 128}, num_warps=4, num_stages=4),
      ],
      key=['W_OUT', 'H_OUT', 'C_IN', 'K'],
  )
  @triton.jit
- def conv2d_kernel_h100(
+ 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
  ):
      """
-     Hopper-Optimized Direct Convolution Kernel.
-     Использует Pointer Induction и Aggressive Tiling.
+     Ultimate Conv2D Kernel for H100/A100.
+     
+     Improvements:
+     1. Pure Pointer Chasing: Убраны все умножения (MUL) из внутренних циклов.
+        Используется только сложение (ADD) для обновления указателей.
+     2. Max Stages: Использование до 7 стадий конвейера для скрытия латентности памяти.
+     3. Static Masking: Маски вычисляются один раз вне циклов.
      """
      
-     # --- 1. Grid & Indices ---
+     # --- 1. Setup ---
      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. Offsets & Masks ---
      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.
+     
+     # Pre-calc masks. 
+     # При stride=1 и padding=0, выходные границы строже входных.
      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) ---
      
-     # Output Pointer: [BLOCK_H, BLOCK_W]
-     # Используем broadcasting для создания 2D сетки указателей назначения
+     # --- 3. Base Pointers Calculation ---
+     
+     # Output: Broadcasting offsets [BLOCK_H, BLOCK_W]
      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]
+     # Input: Base position corresponding to top-left kernel corner
+     # [BLOCK_H, BLOCK_W] tensor of pointers
      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)
+     # Weight: Base scalar pointer
      ptr_wei_base = weight_ptr + out_ch * stride_w_out
-  
-     # --- 5. Accumulation Loop ---
+     
+     # Accumulator
      acc = tl.zeros([BLOCK_H, BLOCK_W], dtype=tl.float32)
-  
-     # Текущие указатели каналов (Pointer Chasing State)
+     
+     # --- 4. Optimized Loop Structure (Pointer Chasing) ---
+     
+     # Инициализируем "бегущие" 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):
-         
-         # Локальные копии указателей для Spatial Loop
-         # Мы не модифицируем curr_in_ch внутри внутреннего цикла, чтобы сохранить базу канала
+         # Сохраняем начало канала, чтобы вернуться к нему (или двигаться от него)
+         # Используем временные указатели для строк
          curr_in_row = curr_in_ch
          curr_wei_row = curr_wei_ch
          
-         # Spatial Loop: Kernel Height
          for kh in range(K):
+             # Входим в самую горячую часть. 
+             # Копируем указатели для прохода по ширине (KW)
+             curr_in_ptr = curr_in_row
+             curr_wei_ptr = curr_wei_row
              
-             # 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)
+                 # 1. Load Weight (Scalar)
+                 # Просто загружаем по текущему указателю
+                 wei_val = tl.load(curr_wei_ptr)
                  
-                 # 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)
+                 # 2. Load Input (Vectorized Block)
+                 # Загружаем по текущему указателю (он уже содержит все смещения H/W)
+                 in_val = tl.load(curr_in_ptr, mask=mask_block, other=0.0)
                  
-                 # C. FMA
-                 acc = acc + in_val * w_val
-             
-             # Pointer Update: Move down vertically
-             # Сдвиг указателей на следующую строку
+                 # 3. FMA
+                 acc = acc + in_val * wei_val
+                 
+                 # 4. Pointer Increment (ALU optimization)
+                 # Вместо умножения (kw+1)*stride, просто добавляем stride.
+                 # Это супер-дешевая операция.
+                 curr_wei_ptr += stride_w_w
+                 curr_in_ptr += stride_in_w
+  
+             # Сдвиг вниз по высоте ядра
              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
+         # Переход к следующему каналу
          curr_in_ch += stride_in_c
          curr_wei_ch += stride_w_in
   
-     # --- 6. Store ---
+     # --- 5. Store ---
      tl.store(ptr_out, acc, mask=mask_block)
   
   
  def custom_kernel(data):
      """
-     H100-Ready Wrapper.
+     Ultimate Optimized Wrapper.
      """
      input_tensor, kernel, output_tensor = data
      
-     # Memory Coalescing is non-negotiable on H100
+     # Critical for vectorized loads on H100/A100
      if not input_tensor.is_contiguous():
          input_tensor = input_tensor.contiguous()
      if not kernel.is_contiguous():
  ⋯ 5 unchanged lines
      h_out = h_in - k_h + 1
      w_out = w_in - k_w + 1
      
-     # Grid: Tiles (W, H), Batch*OutCh
+     # Grid definition
      grid = lambda META: (
          triton.cdiv(w_out, META['BLOCK_W']),
          triton.cdiv(h_out, META['BLOCK_H']),
          batch * c_out
      )
      
-     conv2d_kernel_h100[grid](
+     conv2d_kernel_ultimate[grid](
          input_tensor, kernel, output_tensor,
          *input_tensor.stride(),
          *kernel.stride(),