submission 99237

  ⋯ 3 unchanged lines
   
  @triton.autotune(
      configs=[
-         # === 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),
-         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),
+         # === A100 (Ampere) Specific Configs ===
+         # Ampere имеет меньше Shared Memory на SM, чем Hopper.
+         # num_stages > 5 часто снижают occupancy. Оптимум: 3-5.
          
-         # === 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),
+         # 1. Balanced Reuse & Vectorization (Золотой стандарт A100)
+         triton.Config({'BLOCK_H': 16, 'BLOCK_W': 128}, num_warps=8, num_stages=4),
+         triton.Config({'BLOCK_H': 16, 'BLOCK_W': 64},  num_warps=8, num_stages=4),
          
-         # === 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),
+         # 2. High Bandwidth (Широкие транзакции)
+         triton.Config({'BLOCK_H': 8, 'BLOCK_W': 256}, num_warps=8, num_stages=4),
+         triton.Config({'BLOCK_H': 8, 'BLOCK_W': 128}, num_warps=8, num_stages=5),
+  
+         # 3. High Compute Density (Меньше загрузок весов)
+         triton.Config({'BLOCK_H': 32, 'BLOCK_W': 64},  num_warps=8, num_stages=3),
          
-         # === Fallback для малых размеров ===
-         triton.Config({'BLOCK_H': 2, 'BLOCK_W': 64}, num_warps=4, num_stages=3),
+         # === Fallback / L4 / T4 ===
+         triton.Config({'BLOCK_H': 8, 'BLOCK_W': 64},   num_warps=4, num_stages=3),
+         triton.Config({'BLOCK_H': 4, 'BLOCK_W': 128},  num_warps=4, num_stages=3),
      ],
      key=['W_OUT', 'H_OUT', 'C_IN', 'K'],
  )
  @triton.jit
- def conv2d_kernel_ultimate(
+ def conv2d_kernel_a100_ultra(
      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 Conv2D Kernel для A100/H100/B200/L4.
-     
-     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
+     Ultra-Optimized Conv2D for A100.
+     Focus: Pointer Chasing + High Weight Reuse + Optimal Stage count.
      """
      
-     # === 1. Grid Decoding ===
+     # --- 1. Grid Layout ---
      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. Coordinate Generation ===
+     
+     # --- 2. Static Coordinate & Mask Gen ---
+     # Генерация смещений
      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 один раз) ===
+     
+     # Предварительный расчет масок.
+     # Вычисляем 1 раз и используем маскированное сохранение только в конце.
+     # Для загрузок используем маску, если нужно, но boundary check вынесен.
      mask_h = offs_h < H_OUT
      mask_w = offs_w < W_OUT
-     mask_2d = mask_h[:, None] & mask_w[None, :]
+     mask_block = mask_h[:, None] & mask_w[None, :]
+     
+     # --- 3. Smart Pointer Setup ---
+     
+     # Output Ptr [BLOCK_H, BLOCK_W]
+     # Используем broadcasting для создания 2D сетки адресов
+     # Base + Batch + Channel + Height offset + Width 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)
   
-     # === 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)
+     # Input Ptr Base [BLOCK_H, BLOCK_W]
+     # Начало окна свертки для тайла
+     ptr_in_base = input_ptr + \
+                   batch_idx * stride_in_n + \
+                   (offs_h[:, None] * stride_in_h) + \
+                   (offs_w[None, :] * stride_in_w)
   
-     # 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, ?, ?, ?]
+     # Weight Ptr Base (Scalar)
      ptr_wei_base = weight_ptr + out_ch * stride_w_out
-  
-     # === 5. Accumulator ===
+     
+     # Accumulator (Registers)
+     # fp32 accumulate is standard for A100 (TF32 ops used underneath)
      acc = tl.zeros([BLOCK_H, BLOCK_W], dtype=tl.float32)
-  
-     # === 6. Main Loop (Pointer Chasing Optimization) ===
-     # Текущие указатели для каналов
-     ptr_in_ch = ptr_in_base
-     ptr_wei_ch = ptr_wei_base
-  
+     
+     # --- 4. Hot Loop (Pointer Chasing) ---
+     
+     # Локальные переменные для указателей, чтобы избежать memory traffic
+     curr_in_ch = ptr_in_base
+     curr_wei_ch = ptr_wei_base
+     
+     # Внешний цикл по каналам (Reduction)
      for cin in range(C_IN):
-         # Локальные указатели для spatial loops
-         ptr_in_kh = ptr_in_ch
-         ptr_wei_kh = ptr_wei_ch
          
+         # Временные указатели для Spatial Dimensions
+         curr_in_row = curr_in_ch
+         curr_wei_row = curr_wei_ch
+         
+         # Проход по высоте ядра
          for kh in range(K):
-             # Еще более локальные указатели для kw loop
-             ptr_in_kw = ptr_in_kh
-             ptr_wei_kw = ptr_wei_kh
              
+             # Входим в inner-most loop.
+             # Копируем указатели. Компилятор развернет это в регистры.
+             curr_in_ptr = curr_in_row
+             curr_wei_ptr = curr_wei_row
+             
+             # Проход по ширине ядра
+             # Если K известно (например 3), компилятор полностью развернет этот цикл.
              for kw in range(K):
-                 # === A. Load Weight (scalar broadcast) ===
-                 w_val = tl.load(ptr_wei_kw)
+                 # 1. Load Weight (Scalar -> Broadcast)
+                 # Загружаем 1 вес. A100 L1 кэш отлично справляется с этим.
+                 # Адрес уже посчитан инкрементом.
+                 wei_val = tl.load(curr_wei_ptr)
                  
-                 # === B. Load Input (vectorized 2D block) ===
-                 in_val = tl.load(ptr_in_kw, mask=mask_2d, other=0.0)
+                 # 2. Load Input (Vectorized Block)
+                 # Загружаем [BLOCK_H, BLOCK_W] значений.
+                 # В A100 это идет через L1/Tex кэш.
+                 in_val = tl.load(curr_in_ptr, mask=mask_block, other=0.0)
                  
-                 # === C. FMA ===
-                 acc += in_val * w_val
+                 # 3. FMA (Fused Multiply Add)
+                 acc = acc + in_val * wei_val
                  
-                 # Increment по ширине (kw)
-                 ptr_in_kw += stride_in_w
-                 ptr_wei_kw += stride_w_w
+                 # 4. Pointer Increment (Cheap ALU op)
+                 # Вместо умножения `idx * stride`, делаем `ptr += stride`.
+                 # stride_w_w и stride_in_w обычно равны 1, 
+                 # но мы используем переменные для универсальности.
+                 curr_wei_ptr += stride_w_w
+                 curr_in_ptr += stride_in_w
+  
+             # Сдвигаем строку ядра вниз
+             curr_in_row += stride_in_h
+             curr_wei_row += stride_w_h
              
-             # 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
+         # Переходим к следующему каналу
+         curr_in_ch += stride_in_c
+         curr_wei_ch += stride_w_in
   
-     # === 7. Store Result ===
-     tl.store(ptr_out, acc, mask=mask_2d)
+     # --- 5. Writeback ---
+     tl.store(ptr_out, acc, mask=mask_block)
   
   
  def custom_kernel(data):
      """
-     Production-ready wrapper для Conv2D kernel.
+     A100 Optimized Entry Point.
      """
      input_tensor, kernel, output_tensor = data
      
-     # Гарантируем contiguous layout для coalesced access
-     input_tensor = input_tensor.contiguous()
-     kernel = kernel.contiguous()
+     # 1. Memory layout check
+     # Triton векторизация работает x4 быстрее на contiguous данных
+     if not input_tensor.is_contiguous():
+         input_tensor = input_tensor.contiguous()
+     if not kernel.is_contiguous():
+         kernel = kernel.contiguous()
      
-     # Размеры
+     # 2. Shape extraction
      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 configuration
+     # 3. Grid strategy
+     # Делим выходное изображение на блоки.
+     # Z-измерение объединяет Batch и Output Channels для максимального параллелизма.
      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](
+     # 4. Launch
+     conv2d_kernel_a100_ultra[grid](
          input_tensor, kernel, output_tensor,
+         # Pass strides directly from tensors
          *input_tensor.stride(),
          *kernel.stride(),
          *output_tensor.stride(),
+         # Pass dimensions
          h_in, w_in, h_out, w_out,
          c_in, c_out, k_h,
+         # META params (BLOCK_H, BLOCK_W) handled by autotuner
      )
      
      return output_tensor
-