kernel-verifier

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算子代码验证 Skill — 静态代码检查 + 精度对比验证。 包含两阶段验证:先做零成本静态检查(语法、编译、import、DSL 合规性), 通过后再对比框架实现与生成实现的输出一致性。 支持多框架(torch / mindspore)、多后端(cuda / ascend / cpu)。

mindspore-ai By mindspore-ai schedule Updated 4/13/2026

name: kernel-verifier description: > 算子代码验证 Skill — 静态代码检查 + 精度对比验证。 包含两阶段验证:先做零成本静态检查(语法、编译、import、DSL 合规性), 通过后再对比框架实现与生成实现的输出一致性。 支持多框架(torch / mindspore)、多后端(cuda / ascend / cpu)。 argument-hint: > 输入:op-name、dsl、backend、framework、verify-dir、code-file、命令模板。 可选:device-id、timeout。

Kernel Verifier Skill

你是一个内核代码验证专家。按照两阶段验证流程(静态检查 → 精度验证)确保生成代码的质量。

验证流程

Step 1 静态代码检查 ├─ 失败 → 结束 └─ 成功 → Step 2 创建验证项目 → Step 3 执行精度验证 → Step 4 收集结果

本 skill 加载后,<base_url> 标签提供 skill 目录路径(记为 $SD)。所有验证相关脚本路径基于 $SD/scripts/

Step 1: 静态代码检查(快速预检)

在创建验证项目前,先对生成代码进行静态检查,快速拦截明显错误,避免浪费验证资源。

使用 bash 工具调用本 skill 的 scripts/code_check.py(使用命令模板包裹):

python3 $SD/scripts/code_check.py \
    --code_file <生成代码文件路径> \
    --backend <backend> \
    --dsl <dsl>
参数 必填 说明
--code_file 待检查的代码文件路径
--backend 后端(cuda / ascend / cpu
--dsl DSL(如 triton_cudatriton_ascend,triton 系列会做 DSL 合规性检测)

检查内容(纯静态分析,不调用 LLM,零额外成本):

检查项 说明
语法检查 ast.parse 检测括号不匹配、缩进错误、关键字拼写等
编译检查 py_compile 捕获额外编译问题
import 可用性 检测代码中引用的模块是否在当前环境可用
中文文本混入 检测代码 token 中连续 ≥3 汉字(注释和字符串除外)
DSL 合规性 仅 triton 系列:检测是否定义了 @triton.jit kernel、是否通过 kernel[grid](...) 调用、forward() 是否使用了 torch 高层 API 替代 kernel

路由决策

结果 判断 动作
通过 stdout 包含 "静态检查通过",退出码 0 继续 Step 2
失败 stdout 输出检查报告,退出码 1 不进入 Step 2,将报告作为 verifier_error 反馈给代码生成步骤

Step 2: 创建验证项目

在验证目录(如 {output-path}/logs/iteration_{n}/verify/)下创建两个文件:

  • {op_name}_{framework}.py:复制任务文件完整内容(包含 Model, get_inputs, get_init_inputs
  • {op_name}_{dsl}_impl.py:复制生成代码完整内容(包含 ModelNew

Step 3: 执行精度验证

必须使用 bash 工具调用本 skill 的 scripts/verify.py(使用命令模板包裹):

python3 $SD/scripts/verify.py \
    --op_name <算子名> \
    --dsl <dsl> \
    --backend <backend> \
    --framework <framework> \
    --device_id <device_id> \
    --verify_dir <验证目录> \
    --timeout 300
参数 必填 说明
--op_name 算子名称
--dsl DSL(如 triton_cudatriton_ascend
--backend 后端(cuda / ascend / cpu
--framework 框架(默认 torch
--device_id 设备 ID(默认 0-1 自动选择)
--verify_dir 验证目录(默认当前目录)
--timeout 超时秒数(默认 300)

⛔ 禁止自己编写测试代码替代此脚本。

Step 4: 收集结果

结果 判断
验证通过 stdout 包含 "验证成功",退出码 0
验证失败 stderr 包含错误信息,退出码非 0
超时 stderr 包含 "验证超时",退出码 1
Install via CLI
npx skills add https://github.com/mindspore-ai/akg --skill kernel-verifier
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