submission 99242

  ⋯ 3 unchanged lines
   
  @triton.autotune(
      configs=[
-         # === A100 (Ampere) Specific Configs ===
-         # Ampere имеет меньше Shared Memory на SM, чем Hopper.
-         # num_stages > 5 часто снижают occupancy. Оптимум: 3-5.
+         # === A100 Ampere Optimized (80GB HBM2e) ===
+         # A100: 108 SM × 256 KB L2 cache, 40 MB shared across chip
+         # Оптимальные конфиги для максимального L2 reuse
          
-         # 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),
+         # 1. Large Tile: Максимальный weight reuse в L2
+         triton.Config({'BLOCK_H': 16, 'BLOCK_W': 128}, num_warps=8, num_stages=5),
          
-         # 2. High Bandwidth (Широкие транзакции)
-         triton.Config({'BLOCK_H': 8, 'BLOCK_W': 256}, num_warps=8, num_stages=4),
+         # 2. Wide Vectorization: Оптимально для coalesced access
+         triton.Config({'BLOCK_H': 8, 'BLOCK_W': 256}, num_warps=8, num_stages=5),
+         
+         # 3. Balanced High-Throughput: Золотая середина
          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 / 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),
+         # 4. Square-ish: Хорош для квадратных feature maps
+         triton.Config({'BLOCK_H': 16, 'BLOCK_W': 64}, num_warps=8, num_stages=4),
+         
+         # 5. Memory Pressure Reduction: Меньший footprint
+         triton.Config({'BLOCK_H': 8, 'BLOCK_W': 64}, num_warps=4, num_stages=5),
+         
+         # 6. High Parallelism: Малый тайл, больше блоков
+         triton.Config({'BLOCK_H': 4, 'BLOCK_W': 128}, num_warps=4, num_stages=4),
+         
+         # 7. Extreme Width: Для очень широких outputs
+         triton.Config({'BLOCK_H': 4, 'BLOCK_W': 256}, num_warps=8, num_stages=4),
+         
+         # 8. Fallback: Безопасная конфигурация
+         triton.Config({'BLOCK_H': 4, 'BLOCK_W': 64}, num_warps=4, num_stages=3),
      ],
      key=['W_OUT', 'H_OUT', 'C_IN', 'K'],
  )
  @triton.jit
- def conv2d_kernel_a100_ultra(
+ def conv2d_kernel_a100_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
  ):
      """
-     Ultra-Optimized Conv2D for A100.
-     Focus: Pointer Chasing + High Weight Reuse + Optimal Stage count.
+     A100-Optimized Conv2D Kernel - Maximum Performance Edition.
+     
+     A100-Specific Optimizations:
+     1. num_stages=5: Оптимально для A100's pipeline depth (не 6-7 как H100)
+     2. Incremental pointers: Минимизация ALU operations
+     3. Register blocking: acc живет в регистрах (никогда не spills)
+     4. L2 cache awareness: Tile sizes подобраны для L2 reuse
+     5. Mask hoisting: Маски вычисляются один раз
      """
      
-     # --- 1. Grid Layout ---
+     # === 1. Grid Decoding (Zero Overhead) ===
      pid_w = tl.program_id(0)
      pid_h = tl.program_id(1)
      pid_z = tl.program_id(2)
  ⋯ 1 unchanged lines
      batch_idx = pid_z // C_OUT
      out_ch = pid_z % C_OUT
      
-     # --- 2. Static Coordinate & Mask Gen ---
-     # Генерация смещений
+     # === 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)
      
-     # Предварительный расчет масок.
-     # Вычисляем 1 раз и используем маскированное сохранение только в конце.
-     # Для загрузок используем маску, если нужно, но boundary check вынесен.
+     # === 3. Mask Hoisting (Computed Once) ===
      mask_h = offs_h < H_OUT
      mask_w = offs_w < W_OUT
-     mask_block = mask_h[:, None] & mask_w[None, :]
+     mask_2d = mask_h[:, None] & mask_w[None, :]
      
-     # --- 3. Smart Pointer Setup ---
+     # === 4. Base Pointer Setup ===
+     # КРИТИЧНО: Все arithmetic делается ОДИН РАЗ здесь
      
-     # 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)
-  
-     # 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)
-  
-     # Weight Ptr Base (Scalar)
+     # Output pointers [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 base [BLOCK_H, BLOCK_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 (scalar)
      ptr_wei_base = weight_ptr + out_ch * stride_w_out
      
-     # Accumulator (Registers)
-     # fp32 accumulate is standard for A100 (TF32 ops used underneath)
+     # === 5. Accumulator (Register-Resident) ===
      acc = tl.zeros([BLOCK_H, BLOCK_W], dtype=tl.float32)
      
-     # --- 4. Hot Loop (Pointer Chasing) ---
+     # === 6. Triple-Nested Pointer Chasing ===
+     # ОПТИМИЗАЦИЯ: Три уровня указателей для устранения всех MUL из горячих циклов
      
-     # Локальные переменные для указателей, чтобы избежать memory traffic
-     curr_in_ch = ptr_in_base
-     curr_wei_ch = ptr_wei_base
+     ptr_in_ch = ptr_in_base
+     ptr_wei_ch = ptr_wei_base
      
-     # Внешний цикл по каналам (Reduction)
      for cin in range(C_IN):
+         # Level 2: Kernel Height
+         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):
+             # Level 3: Kernel Width (hottest 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):
-                 # 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)
+                 # === HOTTEST CODE PATH ===
+                 # Только 2 loads + 1 FMA + 2 increments
                  
-                 # 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)
+                 # Load weight (scalar broadcast)
+                 w = tl.load(ptr_wei_kw)
                  
-                 # 3. FMA (Fused Multiply Add)
-                 acc = acc + in_val * wei_val
+                 # Load input (vectorized 2D)
+                 x = tl.load(ptr_in_kw, mask=mask_2d, other=0.0)
                  
-                 # 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
+                 # FMA
+                 acc += x * w
+                 
+                 # Pointer increments (cheap ADD operations)
+                 ptr_in_kw += stride_in_w
+                 ptr_wei_kw += stride_w_w
              
-         # Переходим к следующему каналу
-         curr_in_ch += stride_in_c
-         curr_wei_ch += stride_w_in
+             # Level 2 increments
+             ptr_in_kh += stride_in_h
+             ptr_wei_kh += stride_w_h
+         
+         # Level 1 increments
+         ptr_in_ch += stride_in_c
+         ptr_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):
      """
-     A100 Optimized Entry Point.
+     Production wrapper for A100-optimized kernel.
      """
      input_tensor, kernel, output_tensor = data
      
-     # 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()
+     # Ensure contiguous memory layout (critical for A100 coalescing)
+     input_tensor = input_tensor.contiguous()
+     kernel = kernel.contiguous()
      
-     # 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
      
-     # 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
      )
      
-     # 4. Launch
-     conv2d_kernel_a100_ultra[grid](
+     conv2d_kernel_a100_ultimate[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
+