Intro-ops 训练营

面向 kernel 开发的 nano 级 GPU 算子运行时。框架现在采用后端无关的公共 C API，并提供独立的 NVIDIA 与 MetaX 构建变体；Python、测试和 benchmark 都建立在同一套运行时契约之上。

快速开始

# 激活环境
conda activate py312

# 构建 NVIDIA（首次运行自动拉取 CUTLASS）
bash scripts/build_nvidia.sh build

# 运行全部 NVIDIA 测试
bash scripts/build_nvidia.sh test

# 构建 MetaX
bash scripts/build_metax.sh build

# 运行 MetaX 测试
bash scripts/build_metax.sh test

# 清理构建
bash scripts/build_nvidia.sh clean
bash scripts/build_metax.sh clean

常用命令

构建脚本模式

bash scripts/build_nvidia.sh env          # 显示当前构建环境变量
bash scripts/build_nvidia.sh configure    # 仅 cmake 配置
bash scripts/build_nvidia.sh build        # 配置 + 编译
bash scripts/build_nvidia.sh test         # 运行 pytest + run_ops + examples
bash scripts/build_nvidia.sh all          # 编译 + 测试
bash scripts/build_nvidia.sh clean        # 删除构建目录

bash scripts/build_metax.sh env           # 显示当前 MACA 构建环境
bash scripts/build_metax.sh configure     # 仅 cmake 配置
bash scripts/build_metax.sh build         # 配置 + 编译
bash scripts/build_metax.sh test          # 运行 pytest + run_ops + examples
bash scripts/build_metax.sh all           # 编译 + 测试
bash scripts/build_metax.sh clean         # 删除构建目录

单算子测试

# 单算子正确性测试
PYTHONPATH=python:. CAMP_BUILD_DIR=build-nvidia pytest tests/op_tests/test_copy.py -v

# run_ops 支持 --mode: test, bench, all
PYTHONPATH=python:. CAMP_BUILD_DIR=build-nvidia python tests/run_ops.py --op copy --backend nvidia --mode test
PYTHONPATH=python:. CAMP_BUILD_DIR=build-nvidia python tests/run_ops.py --op copy --backend nvidia --mode bench
PYTHONPATH=python:. CAMP_BUILD_DIR=build-nvidia python tests/run_ops.py --op copy --backend nvidia --mode all

# 全部算子
PYTHONPATH=python:. CAMP_BUILD_DIR=build-nvidia python tests/run_ops.py --op all --backend nvidia --mode all

# MetaX
PYTHONPATH=python:. CAMP_BUILD_DIR=build-metax pytest tests/op_tests/test_copy.py -v --backend metax
PYTHONPATH=python:. CAMP_BUILD_DIR=build-metax python tests/run_ops.py --op all --backend metax --mode all

强制重新构建

# 清除 cmake 缓存并重新构建
CAMP_FORCE_RECONFIGURE=1 bash scripts/build_nvidia.sh build

# 指定 GPU 架构
CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=89 bash scripts/build_nvidia.sh build

项目结构

include/operator_runtime/
  operator_runtime.h  <-- 公共运行时总头
  ops/<op>.h          <-- 后端无关的公开 C API
  detail/*.h          <-- 共享内部 helper 分层
ops/<op>/nvidia/
  kernel.cuh          <-- 在这里实现你的 kernel
  <op>_cuda.cu        <-- 统一公共符号实现
ops/<op>/metax/
  <op>_metax.maca     <-- MetaX kernel + launch 实现
ops/elementwise/<op>/
  nvidia/*.cu         <-- elementwise NVIDIA 实现
  metax/*.maca        <-- elementwise MetaX 实现
python/operator_runtime/
  ops/<op>.py         <-- 基于共享 C API / TileLang 的 Python 包装
tests/
  op_tests/test_<op>.py   <-- 正确性测试
  cases/<op>.py           <-- 测试用例
  bench/<op>.py           <-- 性能基准

架构说明

公开算子头文件位于 include/operator_runtime/ops/*.h，暴露统一的后端无关符号，例如 oprt_create_copy_descriptor。
后端私有实现位于 ops/.../<backend>/。
Python 绑定对 NVIDIA 和 MetaX 复用同一套公开符号，通过 oprt_set_backend(...) 和独立构建产物选择后端。

算子列表

算子	难度	核心概念
`copy`	入门	grid-stride loop、向量化内存访问
`vector_add`	入门	逐元素计算
`reduce_sum`	中等	shared memory、warp 归约
`softmax`	进阶	多趟归约 + 归一化
`relu`	参考实现	elementwise 框架（已实现）

开发流程

阅读 ops/<op>/nvidia/kernel.cuh 中的 kernel 骨架
实现 TODO kernel
构建：bash scripts/build_nvidia.sh build
测试：PYTHONPATH=python:. CAMP_BUILD_DIR=build-nvidia pytest tests/op_tests/test_<op>.py -v
Benchmark：PYTHONPATH=python:. CAMP_BUILD_DIR=build-nvidia python tests/run_ops.py --op <op> --backend nvidia --mode bench

新增算子

完整指南见 docs/how-to-add-an-operator.md。最小步骤：

创建 ops/<op>/nvidia/，包含 kernel 和 cuda 源文件
在 python/operator_runtime/ops/<op>.py 添加 Python 绑定
在 tests/ 下添加测试用例、正确性测试和 benchmark
新增 NVIDIA .cu 文件后，重新运行 bash scripts/build_nvidia.sh configure
构建并验证

MetaX 后端

训练营同时支持 MetaX 构建变体，可通过 bash scripts/build_metax.sh ... 使用。

# 构建 MetaX 变体
bash scripts/build_metax.sh build

# 运行 MetaX 正确性与 benchmark 流程
bash scripts/build_metax.sh test

MetaX 上的 TileLang

本机不能直接使用 pip 官方版 tilelang。只有在需要验证 MetaX 上的 TileLang 时，才使用源码构建的 /root/tilelang-metax。

# 先单独把 /root/tilelang-metax 以 USE_MACA=ON 构建完成

CAMP_USE_TILELANG_METAX=1 \
CAMP_TILELANG_SOURCE_ROOT=/root/tilelang-metax \
bash scripts/build_metax.sh test

该模式会导出：

PYTHONPATH=/root/tilelang-metax
LD_LIBRARY_PATH=/root/tilelang-metax/build/lib:/opt/maca/lib:...

并在 MetaX 上验证 copy/vector_add/reduce_sum/softmax 的 backend=tilelang。

环境变量

变量	默认值	说明
`CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES`	`native`	目标 GPU 架构（如 L40 用 `89`）
`CAMP_FORCE_RECONFIGURE`	`0`	设为 `1` 在配置前清除 CMake 缓存
`CAMP_ENABLE_CUTE`	`AUTO`	CuTe/CUTLASS 支持：`AUTO`、`ON`、`OFF`
`BUILD_DIR`	`build-nvidia`	构建输出目录
`CAMP_BUILD_DIR`	—	告诉 Python 在哪里找 `libcamp_ops.so`
`CAMP_CUTLASS_ROOT`	—	覆盖 CUTLASS 路径（跳过自动拉取）
`CAMP_USE_TILELANG_METAX`	`0`	设为 `1` 时在 `build_metax.sh` 中执行 MetaX 上的 TileLang 验证
`CAMP_TILELANG_SOURCE_ROOT`	`/root/tilelang-metax`	用于 MetaX TileLang 验证的源码版 TileLang 根目录

35/F,Tencent Building,Kejizhongyi Avenue,Nanshan District,Shenzhen

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