submission 99219

  ⋯ 3 unchanged lines
   
  @triton.autotune(
      configs=[
-         # === H100 (Hopper) Ultimate Configs ===
-         # HBM3 требует агрессивного prefetching (stages=6/7) и широких транзакций.
-         
-         # 1. Max Bandwidth: Широкий фронт загрузки (256) + глубокий конвейер
+         # === H100/B200 Hopper Architecture ===
+         # Максимальный prefetch (num_stages=7) для HBM3
          triton.Config({'BLOCK_H': 8, 'BLOCK_W': 256}, num_warps=8, num_stages=7),
-         
-         # 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),
+         triton.Config({'BLOCK_H': 8, 'BLOCK_W': 128}, num_warps=8, num_stages=6),
          
-         # 3. Balanced: Универсальная конфигурация для большинства слоев
-         triton.Config({'BLOCK_H': 16, 'BLOCK_W': 64},  num_warps=8, num_stages=6),
+         # === A100 Ampere ===
+         triton.Config({'BLOCK_H': 16, 'BLOCK_W': 64}, num_warps=8, num_stages=5),
+         triton.Config({'BLOCK_H': 4, 'BLOCK_W': 256}, num_warps=8, num_stages=5),
          
-         # 4. Latency Sensitive: Для небольших батчей
-         triton.Config({'BLOCK_H': 8, 'BLOCK_W': 64},   num_warps=4, num_stages=4),
-         
-         # === A100 / Fallback ===
-         triton.Config({'BLOCK_H': 8, 'BLOCK_W': 128}, num_warps=8, num_stages=5),
+         # === L4 / Balanced ===
          triton.Config({'BLOCK_H': 4, 'BLOCK_W': 128}, num_warps=4, num_stages=4),
+         triton.Config({'BLOCK_H': 8, 'BLOCK_W': 64}, num_warps=4, num_stages=4),
+         
+         # === Fallback для малых размеров ===
+         triton.Config({'BLOCK_H': 2, 'BLOCK_W': 64}, num_warps=4, num_stages=3),
      ],
      key=['W_OUT', 'H_OUT', 'C_IN', 'K'],
  )
  ⋯ 7 unchanged lines
      BLOCK_H: tl.constexpr, BLOCK_W: tl.constexpr
  ):
      """
-     Ultimate Conv2D Kernel for H100/A100.
+     Ultimate Conv2D Kernel для A100/H100/B200/L4.
      
-     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.
+     Ключевые оптимизации:
+     1. Incremental pointer updates (избегаем умножений в цикле)
+     2. Aggressive prefetch через num_stages=6-7
+     3. 2D tiling с adaptive block sizes
+     4. Mask hoisting (маски вычисляются один раз)
+     5. Coalesced memory access через broadcasting
      """
      
-     # --- 1. Setup ---
+     # === 1. Grid Decoding ===
      pid_w = tl.program_id(0)
      pid_h = tl.program_id(1)
      pid_z = tl.program_id(2)
-     
+  
      batch_idx = pid_z // C_OUT
      out_ch = pid_z % C_OUT
-     
-     # --- 2. Offsets & Masks ---
+  
+     # === 2. Coordinate Generation ===
      offs_h = pid_h * BLOCK_H + tl.arange(0, BLOCK_H)
      offs_w = pid_w * BLOCK_W + tl.arange(0, BLOCK_W)
-     
-     # Pre-calc masks. 
-     # При stride=1 и padding=0, выходные границы строже входных.
+  
+     # === 3. Mask Hoisting (вычисляем один раз) ===
      mask_h = offs_h < H_OUT
      mask_w = offs_w < W_OUT
-     mask_block = mask_h[:, None] & mask_w[None, :]
-     
-     # --- 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)
+     mask_2d = mask_h[:, None] & mask_w[None, :]
   
-     # 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)
+     # === 4. Base Pointers (2D Broadcasting) ===
+     # Output [batch, out_ch, h, 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)
   
-     # Weight: Base scalar pointer
+     # Input base [batch, ?, h, w]
+     ptr_in_base = (input_ptr + batch_idx * stride_in_n +
+                    offs_h[:, None] * stride_in_h + offs_w[None, :] * stride_in_w)
+  
+     # Weight base [out_ch, ?, ?, ?]
      ptr_wei_base = weight_ptr + out_ch * stride_w_out
-     
-     # Accumulator
+  
+     # === 5. Accumulator ===
      acc = tl.zeros([BLOCK_H, BLOCK_W], dtype=tl.float32)
-     
-     # --- 4. Optimized Loop Structure (Pointer Chasing) ---
-     
-     # Инициализируем "бегущие" указатели
-     curr_in_ch = ptr_in_base
-     curr_wei_ch = ptr_wei_base
-     
+  
+     # === 6. Main Loop (Pointer Chasing Optimization) ===
+     # Текущие указатели для каналов
+     ptr_in_ch = ptr_in_base
+     ptr_wei_ch = ptr_wei_base
+  
      for cin in range(C_IN):
-         # 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
+         # Локальные указатели для spatial loops
+         ptr_in_kh = ptr_in_ch
+         ptr_wei_kh = ptr_wei_ch
          
          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
+             # Еще более локальные указатели для kw loop
+             ptr_in_kw = ptr_in_kh
+             ptr_wei_kw = ptr_wei_kh
              
              for kw in range(K):
-                 # 1. Load Weight (Scalar)
-                 # Просто загружаем по текущему указателю
-                 wei_val = tl.load(curr_wei_ptr)
+                 # === A. Load Weight (scalar broadcast) ===
+                 w_val = tl.load(ptr_wei_kw)
                  
-                 # 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)
+                 # === B. Load Input (vectorized 2D block) ===
+                 in_val = tl.load(ptr_in_kw, mask=mask_2d, other=0.0)
                  
-                 # 3. FMA
-                 acc = acc + in_val * wei_val
+                 # === C. FMA ===
+                 acc += in_val * w_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
+                 # Increment по ширине (kw)
+                 ptr_in_kw += stride_in_w
+                 ptr_wei_kw += stride_w_w
              
-         # Переход к следующему каналу
-         curr_in_ch += stride_in_c
-         curr_wei_ch += stride_w_in
+             # Increment по высоте (kh)
+             ptr_in_kh += stride_in_h
+             ptr_wei_kh += stride_w_h
+         
+         # Increment по каналам (cin)
+         ptr_in_ch += stride_in_c
+         ptr_wei_ch += stride_w_in
   
-     # --- 5. Store ---
-     tl.store(ptr_out, acc, mask=mask_block)
+     # === 7. Store Result ===
+     tl.store(ptr_out, acc, mask=mask_2d)
   
   
  def custom_kernel(data):
      """
-     Ultimate Optimized Wrapper.
+     Production-ready wrapper для Conv2D kernel.
      """
      input_tensor, kernel, output_tensor = data
      
-     # Critical for vectorized loads on H100/A100
-     if not input_tensor.is_contiguous():
-         input_tensor = input_tensor.contiguous()
-     if not kernel.is_contiguous():
-         kernel = kernel.contiguous()
+     # Гарантируем contiguous layout для coalesced access
+     input_tensor = input_tensor.contiguous()
+     kernel = kernel.contiguous()
      
+     # Размеры
      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 definition
+     # Grid configuration
      grid = lambda META: (
          triton.cdiv(w_out, META['BLOCK_W']),
          triton.cdiv(h_out, META['BLOCK_H']),
          batch * c_out
      )
      
+     # Launch kernel
      conv2d_kernel_ultimate[grid](
          input_tensor, kernel, output_tensor,
          *input_tensor.stride(),
  ⋯ 4 unchanged lines
      )
      
      return output_tensor
+