CANN/mat-chem-sim-pred PID步响应特征交付说明

PidStepResponseFeatures Delivery Note【免费下载链接】mat-chem-sim-pred面向工业领域聚焦计算仿真、预测两大核心场景构建面向流程工业机理数据双轮驱动的领域计算层推动AI for Science在材料化学领域的深度应用。项目地址: https://gitcode.com/cann/mat-chem-sim-pred结论PidStepResponseFeatures是本轮更合适的“新算子”交付目标。它此前只有 Python reference、测试和本机 benchmark本轮新增了 Ascend C host/kernel/CMake/smoke/benchmark使其成为可构建、可运行、可验证的 NPU 原型算子。这个算子是干啥的它用于 PID 候选控制轨迹的批量后处理。上游 rollout、仿真或预测已经生成pv_candidates[B, C, N], sp[B, N]该算子在 NPU 上把每条候选轨迹压缩为features[B, C, 12]输出特征包括初值、终值、终值误差、峰值、谷值、超调、欠调、上升时间、峰值时间、调节时间、IAE 和 ISE。下游可以直接用这些特征做候选筛选、加权评分或 best candidate reduce。为什么值得做它不做闭环递推不受强时序依赖限制适合把上游轨迹当作 device-resident 数据做后处理。工作量随B * C * N增长输出只有B * C * 12适合 NPU 侧融合扫描。它可以替代“把完整候选轨迹搬回 CPU 再逐候选算特征”的流程减少 D2H 数据量。它和后续候选评分方向互补先提取可解释特征再由 host 策略或未来 fused scorer 做权重评分和 best reduce。本次交付op_host/pid_step_response_features_host.hop_host/pid_step_response_features_host.cppop_host/pid_step_response_features_def.cppop_kernel/pid_step_response_features_kernel.cppexamples/test_aclnn_pid_step_response_features.cpptests/benchmark_pid_step_response_features_aclnn.cppCMakeLists.txtREADME.mddocs/algorithm.mddocs/api_reference.mddocs/benchmark.md验收结果本地 Python reference4 passednode202 / Ascend910B3CANN build: PASSED ACLNN smoke: PASSEDSmoke 输出PidStepResponseFeatures smoke initial0 final10 peak11 overshoot0.1 rise_time2 peak_time4 settling_time5 iae15 ise91 PASSEDBenchmarkB64 C32 N1024 cpu_64T_ms4.41643 npu_kernel_ms0.0547166 npu_resident_e2e_ms0.101893 feature_max_abs0 B128 C64 N1024 cpu_64T_ms6.87986 npu_kernel_ms0.0792977 npu_resident_e2e_ms0.164775 feature_max_abs0边界说明当前 benchmark 是 resident 口径假设pv_candidates/sp已在 Device。cold H2D 端到端尚未统计完整候选轨迹来自 Host 时需要单独评估搬运成本。当前 kernel 是 GlobalTensor 标量扫描原型后续可继续做 UB 分块、向量化和与候选评分的融合。【免费下载链接】mat-chem-sim-pred面向工业领域聚焦计算仿真、预测两大核心场景构建面向流程工业机理数据双轮驱动的领域计算层推动AI for Science在材料化学领域的深度应用。项目地址: https://gitcode.com/cann/mat-chem-sim-pred创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考