echelon-mx — 算子生成 / 迁移工厂（沐曦 Gitee.AI）

面向沐曦 GPUAI 赛道「AIGC 与智能体」的作品：一个把算子在语言 / 硬件 / 并行架构之间生成与迁移的多角色智能体流水线，底座是智慧集群 Echelon 的分工范式。作品的 LLM 调用全部走沐曦 Gitee.AI（模力方舟），不接外部云。

它做什么

给定一份算子规格（目标语言、硬件、架构，迁移时再加源实现），流水线按三个角色依次协作：

1. 分析（analyst） — 拆并行维度、内存布局，给出到目标架构的映射策略。
2. 生成 / 迁移（generator / migrator） — 按要点写出目标语言实现，或把源实现语义等价地迁移过去。
3. 评审（reviewer） — 查正确性、边界、访存效率与架构契合度，给改进建议。

覆盖维度：

• 语言：tilelang / cuda / ninetooth（九齿）
• 硬件：gpu / tpu / kpu / ipu / npu
• 架构：thread / wave / lane

每个角色是一次带专用系统提示的 Gitee.AI 调用，上一角色产出喂给下一角色；每次调用都记录延迟与用量，落成 JSONL，满足竞赛要求的真实调用日志与性能数据。

沐曦 Gitee.AI 接入（硬约束）

作品的模型调用必须走沐曦 Gitee.AI，OpenAI 兼容：

• Base URL：https://ai.gitee.com/v1，端点 /chat/completions
• 鉴权：Authorization: Bearer <访问令牌>

访问令牌只从环境变量读取，绝不写入仓库：

cp .env.example .env      # 领算力券后在 Gitee.AI 控制台建令牌填入
source .env               # 设 GITEE_AI_API_KEY / GITEE_AI_MODEL

未设 GITEE_AI_API_KEY 时自动退回离线演示（dry-run）客户端，让流水线端到端可跑、可测；配好令牌即切换为真实沐曦调用，无需改代码。

运行

export PYTHONPATH=src

# 生成：ReLU / CUDA / thread
python3 -m echelon_mx generate --spec examples/relu_cuda.json --logs calls.jsonl

# 迁移：softmax，TileLang -> CUDA / wave
python3 -m echelon_mx migrate --spec examples/softmax_tilelang_to_cuda.json

# 一键演示
bash run_demo.sh

# 测试（stdlib，无第三方依赖）
python3 -m unittest discover -s tests -q

输出为 JSON：spec / plan / code / review / logs（含每次调用的 role、model、latency_ms、字符与 token 用量）。

结构

src/echelon_mx/
  giteeai.py   沐曦 Gitee.AI OpenAI 兼容客户端 + 离线演示客户端 + 调用日志
  spec.py      算子规格（语言/硬件/架构，含校验）
  factory.py   分析->生成/迁移->评审 多角色流水线
  cli.py       命令行入口（generate / migrate）
examples/      算子规格样例
tests/         流水线单元测试（dry-run）

依赖：Python 3.8+，仅标准库。

设计文档

阶段一创意与设计见 docs/设计文档.md。本目录是阶段二可运行 Demo 的骨架：拿到算力券配好令牌即产出真实沐曦调用日志与算子代码。