PTO ISA 与编译器/Linx ISA 表达完备性对比（29 条指令：编译器缺失 7 + Linx ISA 缺失 2 + PTO 独有功能分析）

# PTO ISA 与当前编译器 C++ API 表达完备性对比

> **目的**：以 `SuperNPUBench/benchmark-ptoisa/kernels/` 下全部 24 个 PTO 一层编程算子用到的 29 条 PTO ISA 指令为基准，逐条检查当前编译器（Linx-TileOP-API `tileop_api.hpp`）的 C++ 接口能否完整表达 PTO ISA 文档定义的语义，同时标注 Linx ISA（https://linxisa.github.io/isa/ ）是否有对应硬件指令。**只关注 API 签名层面的表达力差异（参数、名称、行为语义），不涉及后端实现方式。**

> **排序规则**：完全缺失 → 需要修改 → 名称和核心参数一致。

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## 汇总列表

| # | 类别 | PTO ISA 指令 | 使用算子 | 当前编译器 | Linx ISA | 差异要点（编译器 / Linx ISA vs PTO ISA） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | **编译器缺失 + Linx 缺失** | `TINSERT` | vec_019, vec_039 | 无 | ❌ 不存在 | 编译器无 API / **Linx ISA 无此指令**，仅有反向 `TEXTRACT` |
| 2 | **编译器缺失 + Linx 有** | `TREMS` | broadcast_pto | 无 | ✅ 存在 | 编译器无 API / Linx 有但缺 PTO 的 `tmp`+`PrecisionType` |
| 3 | | `TCOLMAX` | reducemax_colvec×2 | 无 | ✅ 存在 | 编译器无 API / Linx 功能一致 |
| 4 | | `TCOLPROD` | reduceprod_colvec | 无 | ✅ 存在 | 编译器无 API / Linx 功能一致 |
| 5 | | `TCOLSUM` | reducesum_colvec×3 | 无 | ✅ 存在 | 编译器无 API / Linx 有但缺 PTO 的 `tmp`+`isBinary` 重载 |
| 6 | | `TROWPROD` | reduceprod_rowvec | 无 | ✅ 存在 | 编译器无 API / Linx 有但缺 PTO 的 `tmp` |
| 7 | | `TMOV` | concat×2, transpose, reducesum_rowvec_single, reducemax_rowvec_single | 无 | ✅ 存在 | 编译器仅有专用 `TMOV_DN2NZ` / Linx 有 `Layout` 变换但缺 PTO 的 ReLU/量化/Acc→Vec 变体 |
| 8 | **需要修改** | `MGATHER` | broadcast_pto, concat_gather, gather, transpose | template_asm.h (部分) | ✅ 存在 | 编译器缺 `Coalesce`/`GatherOOB` / Linx 缺 `Coalesce` 模式，仅有 `PadValue`，索引为字节偏移非元素索引 |
| 9 | | `MSCATTER` | concat_scatter | template_asm.h (部分) | ✅ 存在 | 编译器缺 `Coalesce`/`ScatterAtomicOp`/`ScatterOOB`/`ScatterConflict` / Linx 均无，OOB 直接跳过 |
| 10 | | `TCVT` | gelu_pto | `TCVT` (缺参数) | ✅ 存在 | 编译器缺 `RoundMode`/`SaturationMode`/`tmp` / Linx 有 `RMode`(8种)+`Sat`（比 PTO 更丰富），但无 `tmp` |
| 11 | | `TDIVS` | broadcast_pto, concat×2, transpose | `TDIVS` (缺参数) | ✅ 存在 | 编译器缺 `PrecisionType`+反向重载 / Linx 均无 |
| 12 | | `TEXP` | gelu_pto | `TEXP` (缺参数) | ✅ 存在 | 编译器缺 `PrecisionType` / Linx 无 |
| 13 | | `TRECIP` | gelu_pto | `TRECIP` (缺参数) | ✅ 存在 | 编译器缺 `PrecisionType` / Linx 无 |
| 14 | | `TROWMAX` | reducemax_rowvec×2 | `TROWMAX` (缺 tmp) | ✅ 存在 | 编译器缺 `tmp` / Linx 无 `tmp` |
| 15 | | `TROWSUM` | reducesum_rowvec×2 | `TROWSUM` (缺 tmp) | ✅ 存在 | 编译器缺 `tmp` / Linx 无 `tmp` |
| 16 | | `TTRANS` | transpose, transpose_vector_007 | `TTRANS` (缺 tmp) | ✅ 存在 | 编译器缺 `tmp` / Linx 无 `tmp`，但有 `DepSrc/Dst` 依赖槽（PTO 用 `WaitEvents`） |
| 17 | | `TLOAD` | 全部算子 | `TCOPYIN` (名不同) | ✅ 存在 | 编译器名称不同 / Linx 有 `Layout`(NORM/ND2NZ/…)+`Stride`+`DepSrc/Dst`（PTO 无） |
| 18 | | `TSTORE` | 全部算子 | `TCOPYOUT` (名不同) | ✅ 存在 | 编译器名称不同，缺 `AtomicType`/`preQuantScalar` / Linx 有 `Layout`+`Stride`+`DepSrc/Dst`，但无原子/量化 |
| 19 | | `TEXPANDS` | 全部算子 | `TEXPANDSCALAR` (名不同) | ✅ 存在 | 编译器名称不同 / Linx 功能一致 |
| 20 | | `TROWEXPAND` | vec_07 | `TEXPANDROW` (名不同) | ✅ 存在 | 编译器名称不同 / Linx 基本功能一致，PTO 有 ADD/SUB/MUL/DIV/MAX/MIN/EXPDIF 融合变体 |
| 21 | **一致** | `TCI` | broadcast_pto, concat×2, transpose | `TCI` | ❌ 不存在 | 编译器 API 一致 / **Linx ISA 无此指令**，编译器当前用 `__vec__` 模拟 |
| 22 | | `TADD` | broadcast_pto, concat×2, transpose, reduction×4, gelu_pto | `TADD` | ✅ 存在 | 无差异 |
| 23 | | `TADDS` | gelu_pto | `TADDS` | ✅ 存在 | 无差异 |
| 24 | | `TMAX` | reducemax_rowvec×2, reducemax_colvec×2 | `TMAX` | ✅ 存在 | 无差异 |
| 25 | | `TMAXS` | gelu_pto | `TMAXS` | ✅ 存在 | 无差异 |
| 26 | | `TMINS` | gelu_pto | `TMINS` | ✅ 存在 | 无差异 |
| 27 | | `TMUL` | gelu_pto, reduceprod×2 | `TMUL` | ✅ 存在 | 无差异 |
| 28 | | `TMULS` | broadcast_pto, concat×2, gelu_pto, transpose | `TMULS` | ✅ 存在 | 无差异 |
| 29 | | `TSUB` | concat×2, transpose | `TSUB` | ✅ 存在 | 无差异 |

> **统计**：
> - **编译器 vs PTO ISA**：完全缺失 7 条 · 需要修改 13 条 · 一致 9 条
> - **Linx ISA vs PTO ISA**：缺失 2 条(TCI/TINSERT) · 存在差异 14 条 · 完全相同 13 条
> - **关键结论**：编译器"缺失"的 7 条中，5 条是 Linx ISA 有但编译器未实现（TREMS/TCOLMAX/TCOLPROD/TCOLSUM/TROWPROD），1 条是 Linx ISA 有但仅有专用形式（TMOV），仅 1 条是 Linx ISA 本身就没有（TINSERT）。TCI 编译器有 API 但 Linx ISA 无硬件指令。

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## §1 完全缺失（当前编译器无对应 API）

### 1.1 TINSERT — tile 子区域写入

**使用算子**：broadcast_vec_019_pto.hpp, broadcast_vec_039_pto.hpp

**PTO ISA 签名**：
```cpp
template <typename DstTileData, typename SrcTileData, typename... WaitEvents>
PTO_INST RecordEvent TINSERT(DstTileData &dst, SrcTileData &src,
                             uint16_t indexRow, uint16_t indexCol,
                             WaitEvents &... events);
```

**行为**：`dst[indexRow+i, indexCol+j] = src[i,j]`

**当前编译器**：无 `TINSERT`。仅有反向操作 `TEXTRACT(dst, src, offset_i, offset_j)`（从大 tile 中读取子区域），无写入子区域的操作。

**Linx ISA 状态**：❌ 不存在。Linx ISA 张量指令集中无 TINSERT，也无类似子区域写入指令。

**影响**：这是**ISA 级缺口**——Linx ISA 和编译器都没有。broadcast_vec_019/039 使用 TINSERT 将输入 tile 插入输出 tile 的多个列偏移位置。替代方案：用 `TMOV` + 手动地址偏移，或用 `MGATHER` 从 GM 直接取数。

**需补充**：编译器需用其他指令组合模拟（Linx ISA 无硬件指令支持）。

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### 1.2 TREMS — 标量取余

**使用算子**：broadcast_pto.hpp

**PTO ISA 签名**：
```cpp
template <auto PrecisionType = RemSAlgorithm::DEFAULT,
          typename TileDataDst, typename TileDataSrc,
          typename TileDataTmp, typename... WaitEvents>
PTO_INST RecordEvent TREMS(TileDataDst &dst, TileDataSrc &src,
                           typename TileDataSrc::DType scalar,
                           TileDataTmp &tmp, WaitEvents &... events);
```

**当前编译器**：无 `TREMS`。最接近的是 `TREM(dst, src0, src1)`（tile-tile），但：

| 维度 | PTO ISA `TREMS` | 当前编译器 `TREM` |
|---|---|---|
| 操作形式 | tile ÷ **标量** | tile ÷ **tile** |
| `tmp` 参数 | 有 | 无 |
| `PrecisionType` | 有（`DEFAULT` / `HIGH_PRECISION`） | 无 |
| 支持类型 | A5: float, int32, **uint32**, half, int16, uint16 | 仅 **int32, int16**（不支持 uint32） |

**Linx ISA 状态**：✅ 存在。Linx ISA 有 `TREMS` 指令（`BSTART.TEPL TREMS, DataType`），基本功能 `dst[i] = src[i] % scalar` 完整，支持 b64/b32/b16/b8 全类型（含 uint32）。

**PTO vs Linx ISA 差异**：

| 维度 | PTO ISA | Linx ISA |
|---|---|---|
| 基本功能 | `dst[i] = src[i] % scalar` | 同 — 一致 |
| `tmp` 参数 | 有（A2A3 路径需要） | 无 |
| `PrecisionType` | `DEFAULT` / `HIGH_PRECISION` | 无 |
| 支持类型 | A5: float, int32, uint32, half, int16, uint16 | b64/b32/b16/b8 全类型（更广） |

**PTO 多出功能的应用场景**：
- `tmp`：A2A3 平台取余实现路径需要临时 tile。当前算子 broadcast_pto 未显式使用，但 A2A3 后端实现需要。
- `PrecisionType::HIGH_PRECISION`：数值敏感场景的取余精度选择。当前算子未用。

**需补充**：直接按 Linx ISA 的 `TREMS` 指令编码实现编译器 API（Linx ISA 已有硬件指令，编译器只是没实现）。

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### 1.3 TCOLMAX — 列向最大值归约

**使用算子**：reducemax_colvec.hpp, reducemax_colvec_unalign_120_8.hpp

**PTO ISA 签名**：
```cpp
template <typename TileDataOut, typename TileDataIn, typename... WaitEvents>
PTO_INST RecordEvent TCOLMAX(TileDataOut &dst, TileDataIn &src,
                             WaitEvents &... events);
```

**行为**：`dst[0, j] = max(src[i, j]) for all i`（沿列方向取 max）

**当前编译器**：无 `TCOLMAX`。有行向 `TROWMAX` 但无列向对应。`template_asm.h` 有 `TCOLMAX_TEPL` 内联汇编但不在标准 API 中。

**Linx ISA 状态**：✅ 存在。Linx ISA 有 `TCOLMAX` 指令（`BSTART.TEPL TCOLMAX, DataType`），功能与 PTO ISA 完全一致。

**需补充**：直接按 Linx ISA 指令实现编译器 API。

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### 1.4 TCOLPROD — 列向乘积归约

**使用算子**：reduceprod_colvec.hpp

**PTO ISA 签名**：
```cpp
template <typename TileDataOut, typename TileDataIn, typename... WaitEvents>
PTO_INST RecordEvent TCOLPROD(TileDataOut &dst, TileDataIn &src,
                              WaitEvents &... events);
```

**行为**：`dst[0, j] = prod(src[i, j]) for all i`（沿列方向取乘积）

**当前编译器**：无 `TCOLPROD`。归约类只有 `TROWSUM`/`TROWMAX`。

**Linx ISA 状态**：✅ 存在。Linx ISA 有 `TCOLPROD` 指令，功能与 PTO ISA 完全一致。

**需补充**：直接按 Linx ISA 指令实现编译器 API。

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### 1.5 TCOLSUM — 列向求和归约

**使用算子**：reducesum_colvec.hpp, reducesum_colvec_unalign_120_8.hpp, reducesum_colvec_single_tree.hpp

**PTO ISA 签名**（两个重载）：
```cpp
// 简单形式
template <typename TileDataOut, typename TileDataIn, typename... WaitEvents>
PTO_INST RecordEvent TCOLSUM(TileDataOut &dst, TileDataIn &src,
                             WaitEvents &... events);

// 带 tmp + isBinary 的重载
template <typename TileDataOut, typename TileDataIn, typename TileDataTmp, typename... WaitEvents>
PTO_INST RecordEvent TCOLSUM(TileDataOut &dst, TileDataIn &src,
                             TileDataTmp &tmp, bool isBinary,
                             WaitEvents &... events);
```

**行为**：`dst[0, j] = sum(src[i, j]) for all i`（沿列方向求和）

**当前编译器**：无 `TCOLSUM`。有行向 `TROWSUM` 但无列向对应。`template_asm.h` 有 `TCOLSUM_TEPL` 内联汇编但不在标准 API 中。

**Linx ISA 状态**：✅ 存在。Linx ISA 有 `TCOLSUM` 指令（`BSTART.TEPL TCOLSUM, DataType`），基本功能完整。

**PTO vs Linx ISA 差异**：

| 维度 | PTO ISA | Linx ISA |
|---|---|---|
| 基本功能 | 列向求和 | 同 — 一致 |
| `tmp`+`isBinary` 重载 | 有（A2A3 路径需要临时 tile + 二进制树求和标志） | 无 |

**PTO 多出功能的应用场景**：
- `tmp`+`isBinary`：A2A3 平台的树形归约优化路径。当前算子未显式使用。

**需补充**：按 Linx ISA 指令实现编译器 API，可选支持 PTO 的 `tmp`+`isBinary` 重载。

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### 1.6 TROWPROD — 行向乘积归约

**使用算子**：reduceprod_rowvec.hpp

**PTO ISA 签名**：
```cpp
template <typename TileDataOut, typename TileDataIn, typename TileDataTmp, typename... WaitEvents>
PTO_INST RecordEvent TROWPROD(TileDataOut &dst, TileDataIn &src,
                              TileDataTmp &tmp, WaitEvents &... events);
```

**行为**：`dst[i, 0] = prod(src[i, j]) for all j`（沿行方向取乘积）

**当前编译器**：无 `TROWPROD`。有 `TROWSUM`/`TROWMAX` 但无 `TROWPROD`。

**Linx ISA 状态**：✅ 存在。Linx ISA 有 `TROWPROD` 指令，基本功能完整。

**PTO vs Linx ISA 差异**：

| 维度 | PTO ISA | Linx ISA |
|---|---|---|
| 基本功能 | 行向乘积归约 | 同 — 一致 |
| `tmp` 参数 | 有（A2A3 路径需要） | 无 |

**需补充**：按 Linx ISA 指令实现编译器 API。

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### 1.7 TMOV — 通用 tile 拷贝/转换

**使用算子**：concat_gather.hpp, concat_scatter.hpp, transpose.hpp, reducesum_rowvec_single_tree.hpp, reducemax_rowvec_single_tree.hpp

**PTO ISA 签名**（6 个变体，核心形式）：
```cpp
// Variant 1: Standard Move (纯拷贝)
template <typename DstTileData, typename SrcTileData, typename... WaitEvents>
PTO_INST RecordEvent TMOV(DstTileData &dst, SrcTileData &src,
                          WaitEvents &... events);

// Variant 2: ReLU Move
TMOV<..., reluMode>(dst, src, events...);

// Variant 3: Accumulator-to-Vector
TMOV<..., mode, reluMode>(dst, src, events...);

// Variant 4: Vector-Quant Move (通过 fix-pipe 量化)
TMOV<..., FpTileData, mode, reluMode>(dst, src, fp, events...);

// Variant 5: Scalar-Quant Move
TMOV<..., reluMode>(dst, src, preQuantScalar, events...);

// Variant 6: Fix-Pipe Move (TMOV_FP)
TMOV_FP(dst, src, fp, events...);
```

**行为**：通用 tile 间数据拷贝/转换，支持 ReLU、量化、Acc→Vec 转换等多种模式。

**当前编译器**：无通用 `TMOV`。`jcore/template_asm.hpp` 仅有专用布局转换变体（`TMOV_DN2NZ`, `TMOV_DN2ZN`, `TMOV_NZ2DN` 等），不支持通用 tile 间拷贝。`TCOPY(dst, src)` 仅支持同类型同布局拷贝。

**Linx ISA 状态**：✅ 存在。Linx ISA 有 `TMOV` 指令（`BSTART.TMA TMOV, DataType`），支持 `Layout` 变换（`NORM`/`NZ2ND`/`NZ2ZN` 等）和 `PadValue`。

**PTO vs Linx ISA 差异**：

| 维度 | PTO ISA | Linx ISA |
|---|---|---|
| 标准拷贝 | ✅ Variant 1 | ✅ `Layout=NORM` |
| 布局变换 | ❌ 无（PTO 用独立指令 TMOV_DN2NZ 等） | ✅ `Layout=ND2NZ` 等 |
| ReLU 拷贝 | ✅ Variant 2 | ❌ 无 |
| Acc→Vec 转换 | ✅ Variant 3 | ❌ 无 |
| 量化拷贝 | ✅ Variant 4/5/6 | ❌ 无 |

**PTO 多出功能的应用场景**：
- `TMOV` ReLU 变体：矩阵乘输出后 ReLU 激活（融合，省一条指令）。当前算子未用。
- `TMOV` Acc→Vec：GEMM 输出从 Acc 转 Vec 再做后处理。当前算子未用。
- `TMOV` 量化变体：量化推理中 Acc→int8 的融合量化路径。当前算子未用。

> **注**：Linx ISA 的 `TMOV` 有 `Layout` 变换功能，PTO ISA 文档中布局变换用独立指令（`TMOV_DN2NZ` 等）。双方各有对方没有的功能。

**需补充**：编译器可直接按 Linx ISA 的 `TMOV` 指令实现通用拷贝 API；ReLU/量化变体需编译器扩展（Linx ISA 无对应硬件功能，可能需 fix-pipe 路径）。

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## §2 需要修改（API 存在但名称或参数不完整）

### 2.1 MGATHER — 按索引从 global memory 取数

**使用算子**：broadcast_pto, concat_gather, gather_pto, transpose

| 维度 | PTO ISA | 当前编译器 (template_asm.h) | Linx ISA |
|---|---|---|---|
| **Coalesce 模式** | `Row`（按行 gather）/ `Elem`（逐元素 gather） | 无选择 | **无** — 只有一种模式 |
| **GatherOOB** | `Undefined` / `Clamp` / `Wrap` / `Zero` | 无 | `PadValue`(`Null`/`Zero`/`Max`/`Min`) |
| **索引语义** | Row: **行索引**；Elem: **元素索引** | **字节偏移** | **字节偏移**（u16/u32/u64） |
| **OOB 语义** | Clamp 钳位、Wrap 取模、Zero 填零、Undefined 不检查 | 无 | PadValue 填固定值，无 Clamp/Wrap |

**PTO vs Linx ISA 关键差异**：Linx ISA 的 MGATHER 仅有字节偏移模式，无 `Coalesce` 模式选择。PTO ISA 的 `Coalesce::Row`（按行索引取整行，DMA 合并）和 `Coalesce::Elem`（逐元素索引）在 Linx ISA 中无法表达。

**PTO 多出功能的应用场景**：

| PTO 多出的功能 | 作用 | 当前算子是否用到 | 其他应用场景 |
|---|---|---|---|
| `Coalesce::Row` | 一个行索引取整行，DMA 合并 | ✅ gather_pto | Embedding lookup、KV-cache 读取 |
| `Coalesce::Elem` | 每个元素独立索引 | ✅ broadcast_pto、concat_gather、transpose | 随机索引取数 |
| `GatherOOB::Clamp` | 越界索引钳到合法范围 | ❌ | Embedding lookup 中 padding 处理 |
| `GatherOOB::Wrap` | 越界索引取模绕回 | ❌ | 循环缓冲区读取、哈希表查找 |
| `GatherOOB::Zero` | 越界位置填零 | ❌ | 变长序列 padding（attention mask） |
| 元素索引语义 | 调用方无需手动乘 sizeof | ✅ 全部用 MGATHER 的算子 | 所有逐元素 gather 场景 |

**需修改**：增加 `Coalesce`/`GatherOOB` 模板参数；增加 `Coalesce::Row` 和 `Coalesce::Elem` 模式；统一索引语义（元素索引）。其中 `Coalesce` 模式是 PTO ISA 独有的，Linx ISA 无对应硬件功能，编译器需在软件层模拟或扩展硬件。

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### 2.2 MSCATTER — 按索引写回 global memory

**使用算子**：concat_scatter.hpp

| 维度 | PTO ISA | 当前编译器 (template_asm.h) | Linx ISA |
|---|---|---|---|
| **Coalesce 模式** | `Row` / `Elem` | 无 | **无** |
| **ScatterAtomicOp** | `None` / `Add` / `Max` / `Min` | 无 | **无** |
| **ScatterOOB** | `Undefined` / `Skip` / `Clamp` / `Wrap` | 无 | OOB 直接跳过（等价 `Skip`） |
| **ScatterConflict** (A5) | `Last` / `Default` | 无 | **无** |
| **索引语义** | 行索引或元素索引 | 字节偏移 | 字节偏移 |

**PTO 多出功能的应用场景**：

| PTO 多出的功能 | 作用 | 当前算子是否用到 | 其他应用场景 |
|---|---|---|---|
| `ScatterAtomicOp::Add` | 原子加法 scatter | ❌ | **梯度累积**（分布式训练中多个 worker 向同一参数 buffer 原子累加梯度） |
| `ScatterAtomicOp::Max` | 原子取最大 scatter | ❌ | NMS（非极大值抑制）中按索引更新最大值 |
| `ScatterAtomicOp::Min` | 原子取最小 scatter | ❌ | 距离场计算中按索引更新最小值 |
| `ScatterConflict::Last` | 确定性冲突解决 | ❌ | A5 SIMT 并行 scatter 需要确定性结果 |
| `Coalesce::Row` | 按行 scatter | ❌ | 反向 embedding lookup、KV-cache 更新 |

**需修改**：增加模式参数；统一索引语义。`ScatterAtomicOp`/`ScatterConflict` 是 PTO ISA 独有，Linx ISA 无对应硬件功能。

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### 2.3 TCVT — 类型转换

**使用算子**：gelu_pto.hpp

| 维度 | PTO ISA | 当前编译器 | Linx ISA |
|---|---|---|---|
| **签名** | 4 个重载（带/不带 tmp × 带/不带 SaturationMode） | `TCVT(dst, src)` 仅一种 | 有完整 `RMode`+`Sat` |
| **RoundMode** | `CAST_RINT`/`CAST_ROUND`/`CAST_FLOOR`/`CAST_CEIL`/`CAST_TRUNC`（5种） | 无 | `RNONE`/`RNE`/`RTZ`/`RDN`/`RUP`/`RNA`/`RTO`/`RHB`（**8种，更丰富**） |
| **SaturationMode** | `ON` / `OFF`（可选） | 无 | `Sat` 标志（功能一致） |
| **tmp 参数** | 有（可选重载） | 无 | 无 |

**PTO vs Linx ISA 关键差异**：Linx ISA 的 `RMode` 比 PTO ISA `RoundMode` **多 3 种**（`RNONE`/`RNA`/`RTO`/`RHB`），表达力更强。PTO ISA 多出 `tmp` 参数（A2A3 路径需要）。

**PTO 多出功能的应用场景**：
- `tmp` 参数：A2A3 平台 fp16↔fp32 转换需要临时 tile。✅ gelu_pto 直接使用（fp16↔fp32）。

**需修改**：增加 `RoundMode`（必选，可直接映射 Linx ISA 的 `RMode`）、`SaturationMode`（可选）、`tmp`（可选重载）。

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### 2.4 TDIVS — 标量整除

**使用算子**：broadcast_pto, concat_gather, concat_scatter, transpose

| 维度 | PTO ISA | 当前编译器 | Linx ISA |
|---|---|---|---|
| **PrecisionType** | `DivAlgorithm::DEFAULT` / `HIGH_PRECISION` | 无 | 无 |
| **反向重载** | 有：`TDIVS(dst, scalar, src0)`（scalar ÷ tile） | 无 | 无 |

**PTO 多出功能的应用场景**：
- `HIGH_PRECISION`：需要数值精度的场景（如 LayerNorm 中的均值/方差计算）。当前算子未用。
- 反向重载：归一化中 `scale / x` 的场景。当前算子未用。

**需修改**：增加 `PrecisionType` 模板参数；增加反向重载。Linx ISA 无 `PrecisionType`，编译器需在软件层模拟高精度模式。

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### 2.5 TEXP — 指数运算

**使用算子**：gelu_pto.hpp

| 维度 | PTO ISA | 当前编译器 | Linx ISA |
|---|---|---|---|
| **PrecisionType** | `ExpAlgorithm::DEFAULT` / `HIGH_PRECISION` | 无 | 无 |

**PTO 多出功能的应用场景**：
- `HIGH_PRECISION`：GELU/Softmax 中 exp 的精度影响数值稳定性。当前算子 gelu_pto 使用默认精度。

**需修改**：增加 `PrecisionType` 模板参数。Linx ISA 无此参数，编译器需在软件层模拟。

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### 2.6 TRECIP — 倒数

**使用算子**：gelu_pto.hpp

| 维度 | PTO ISA | 当前编译器 | Linx ISA |
|---|---|---|---|
| **PrecisionType** | `RecipAlgorithm::DEFAULT` / `HIGH_PRECISION` | 无 | 无 |

**PTO 多出功能的应用场景**：
- `HIGH_PRECISION`：1/x 计算中避免精度损失（如 softmax 分母 `1/(1+exp)`）。当前算子 gelu_pto 使用默认精度。

**需修改**：增加 `PrecisionType` 模板参数。Linx ISA 无此参数。

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### 2.7 TROWMAX — 行向最大值归约

**使用算子**：reducemax_rowvec.hpp, reducemax_rowvec_single_tree.hpp

| 维度 | PTO ISA | 当前编译器 | Linx ISA |
|---|---|---|---|
| **签名** | `TROWMAX(dst, src, tmp, events...)` | `TROWMAX(dst, src)` | `TROWMAX(dst, src)` — 无 tmp |
| **tmp 参数** | 有：`TileDataTmp &tmp` | **无** | **无** |

**PTO vs Linx ISA 差异**：PTO ISA 有 `tmp` 参数（A2A3 路径需要临时 tile 存中间结果），Linx ISA 无。

**PTO 多出功能的应用场景**：
- `tmp`：A2A3 平台归约需要临时 tile。当前算子未显式传 tmp。A5 平台 tmp 接受但不参与约束。

**需修改**：增加 `tmp` 参数。Linx ISA 无此参数，编译器对 A2A3 需自行分配临时 tile。

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### 2.8 TROWSUM — 行向求和归约

**使用算子**：reducesum_rowvec.hpp, reducesum_rowvec_single_tree.hpp

| 维度 | PTO ISA | 当前编译器 | Linx ISA |
|---|---|---|---|
| **签名** | `TROWSUM(dst, src, tmp, events...)` | `TROWSUM(dst, src)` | `TROWSUM(dst, src)` — 无 tmp |
| **tmp 参数** | 有 | **无** | **无** |

同 TROWMAX，PTO 多出 `tmp`（A2A3 路径）。需修改：增加 `tmp` 参数。

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### 2.9 TTRANS — 转置

**使用算子**：transpose.hpp, transpose_vector_007.hpp

| 维度 | PTO ISA | 当前编译器 | Linx ISA |
|---|---|---|---|
| **签名** | `TTRANS(dst, src, tmp, events...)` | `TTRANS(dst, src)` | `TTRANS(dst, src)` — 无 tmp |
| **tmp 参数** | 有 | **无** | **无** |
| **依赖槽** | 用 `WaitEvents` | 无 | 有 `DepSrc/Dst` 依赖槽 |

**PTO vs Linx ISA 差异**：PTO 有 `tmp`，Linx 无。Linx 有 `DepSrc/Dst` 依赖槽（PTO 用 `WaitEvents` 代替）。

**需修改**：增加 `tmp` 参数。

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### 2.10 TLOAD — 从 global memory 加载到 tile

**使用算子**：全部 24 个算子

| 维度 | PTO ISA | 当前编译器 | Linx ISA |
|---|---|---|---|
| **函数名** | `TLOAD` | `TCOPYIN` | `TLOAD` |
| **核心参数** | `(dst, src)` | `(dst, src)` — 一致 | `(dst, src)` + `Layout` + `Stride` + `DepSrc/Dst` |
| **Layout 变换** | 无（PTO 用独立指令） | 无 | `NORM`/`ND2NZ`/`ND2ZN`/`DN2NZ`/`DN2ZN` |
| **Stride** | 无 | 无 | `RegSrc1` 跨步参数 |

**PTO vs Linx ISA 差异**：Linx ISA 的 TLOAD **功能更丰富**——支持加载时做布局变换（ND2NZ 等）和跨步访存，PTO ISA 无这些功能。

**需修改**：重命名为 `TLOAD`（保留 `TCOPYIN` 为 deprecated 别名）。编译器可利用 Linx ISA 的 `Layout`/`Stride` 增强功能。

---

### 2.11 TSTORE — tile 写回 global memory

**使用算子**：全部 24 个算子

| 维度 | PTO ISA | 当前编译器 | Linx ISA |
|---|---|---|---|
| **函数名** | `TSTORE` | `TCOPYOUT` | `TSTORE` |
| **AtomicType** | `AtomicNone`（默认）/ 原子写 | 无 | 无 |
| **preQuantScalar** | 有重载 | 无 | 无 |
| **Layout 变换** | 无 | 无 | `NORM`/`NZ2ND`/`ZN2ND` |
| **Stride** | 无 | 无 | `RegSrc1` 跨步 |

**PTO vs Linx ISA 差异**：**双方各有对方没有的功能**。PTO 有 `AtomicType`/`preQuantScalar`（Linx 无）；Linx 有 `Layout`/`Stride`（PTO 无）。

**PTO 多出功能的应用场景**：
- `AtomicType`：原子更新参数（分布式训练）、原子累加输出。当前算子未用。
- `preQuantScalar`：量化推理中 fp32→int8 写回时融合量化，减少一次单独量化 pass。当前算子未用。

**需修改**：重命名为 `TSTORE`；增加 `AtomicType`/`preQuantScalar`（Linx ISA 无对应硬件功能）。

---

### 2.12 TEXPANDS — 标量广播填充 tile

**使用算子**：全部 24 个算子

| 维度 | PTO ISA | 当前编译器 | Linx ISA |
|---|---|---|---|
| **函数名** | `TEXPANDS` | `TEXPANDSCALAR` | `TEXPANDS` |
| **核心参数** | `(dst, scalar)` | `(dst, s)` — 一致 | `(dst, scalar)` — 一致 |
| **行为** | `dst[i,j] = scalar` | 同 | 同 |

**Linx ISA 状态**：✅ 存在，功能完全一致。

**需修改**：重命名为 `TEXPANDS`（保留旧名别名）。

---

### 2.13 TROWEXPAND — 行广播

**使用算子**：broadcast_vec_07_pto.hpp

| 维度 | PTO ISA | 当前编译器 | Linx ISA |
|---|---|---|---|
| **函数名** | `TROWEXPAND` | `TEXPANDROW` | `TROWEXPAND` |
| **核心参数** | `(dst, src)` | `(dst, src)` — 一致 | `(dst, src)` — 一致 |
| **行为** | `dst[i,j] = src[i,0]` | 同 | 同 |
| **融合变体** | `TROWEXPANDADD`/`SUB`/`MUL`/`DIV`/`MAX`/`MIN`/`EXPDIF` | 无 | Linx ISA 导航显示有同名变体 |

**PTO 多出功能的应用场景**：

| PTO 多出的功能 | 作用 | 当前算子是否用到 | 其他应用场景 |
|---|---|---|---|
| `TROWEXPANDADD` | 广播+加法融合：`dst[i,j] = src0[i,j] + src1[i,0]` | ❌ | Softmax 中行最大值广播+减法、LayerNorm 中均值广播+减法 |
| `TROWEXPANDMUL` | 广播+乘法融合 | ❌ | Softmax 中行求和广播+除法、scale 乘法 |
| `TROWEXPANDEXPDIF` | 广播+exp(差)融合 | ❌ | Softmax 中 `exp(x - row_max)` 一步完成 |

> **注**：这些融合变体对 Softmax/LayerNorm 等归约+广播模式算子非常有价值，可将"归约→广播→逐元素运算"三步融合为两步。

**需修改**：重命名为 `TROWEXPAND`；可选支持融合变体。

---

## §3 名称和核心参数一致

以下 9 条指令的函数名、核心参数列表、行为语义与 PTO ISA 文档一致，**不需要修改**：

| # | 指令 | PTO ISA 签名 | 当前编译器签名 | Linx ISA | 行为 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | `TCI` | `TCI(dst, start)` `<int descending>` | `TCI(dst, s)` `<int descending>` | ❌ 不存在 | `dst[i] = start + i`（升序） |
| 2 | `TADD` | `TADD(dst, src0, src1)` | `TADD(dst, src0, src1)` | ✅ 存在 | `dst[i] = src0[i] + src1[i]` |
| 3 | `TADDS` | `TADDS(dst, src0, scalar)` | `TADDS(dst, src, s)` | ✅ 存在 | `dst[i] = src[i] + scalar` |
| 4 | `TMAX` | `TMAX(dst, src0, src1)` | `TMAX(dst, src0, src1)` | ✅ 存在 | `dst[i] = max(src0[i], src1[i])` |
| 5 | `TMAXS` | `TMAXS(dst, src, scalar)` | `TMAXS(dst, src, s)` | ✅ 存在 | `dst[i] = max(src[i], scalar)` |
| 6 | `TMINS` | `TMINS(dst, src, scalar)` | `TMINS(dst, src, s)` | ✅ 存在 | `dst[i] = min(src[i], scalar)` |
| 7 | `TMUL` | `TMUL(dst, src0, src1)` | `TMUL(dst, src0, src1)` | ✅ 存在 | `dst[i] = src0[i] * src1[i]` |
| 8 | `TMULS` | `TMULS(dst, src0, scalar)` | `TMULS(dst, src, s)` | ✅ 存在 | `dst[i] = src[i] * scalar` |
| 9 | `TSUB` | `TSUB(dst, src0, src1)` | `TSUB(dst, src0, src1)` | ✅ 存在 | `dst[i] = src0[i] - src1[i]` |

> **TCI 特殊说明**：编译器 API 与 PTO ISA 一致，但 **Linx ISA 无此硬件指令**。编译器当前用 `__vec__` 块模拟实现（`jcore/TCI.hpp`）。若要真正一层化，需用其他 Linx ISA 指令组合（如 `TEXPANDS` + `TADDS` 迭代）或扩展硬件 ISA。

> **Linx ISA 通用特性**：Linx ISA 张量指令普遍有 `PadValue`（OOB 填充值：Null/Zero/Max/Min）参数，PTO ISA 文档未显式提及此参数。`PadValue` 是 Linx ISA 的通用机制，不改变核心计算语义。

---

## §4 修改优先级

### P0 — 阻塞算子表达（无法写出 PTO 代码）

| 指令 | 问题 | Linx ISA 是否有 | 阻塞的算子 |
|---|---|---|---|
| `TREMS` | 编译器无 API | ✅ 有 | broadcast_pto |
| `TINSERT` | 编译器无 API | ❌ 无（ISA 级缺口） | broadcast_vec_019, broadcast_vec_039 |
| `TCOLMAX` | 编译器无 API | ✅ 有 | reducemax_colvec×2 |
| `TCOLSUM` | 编译器无 API | ✅ 有 | reducesum_colvec×3 |
| `TCOLPROD` | 编译器无 API | ✅ 有 | reduceprod_colvec |
| `TROWPROD` | 编译器无 API | ✅ 有 | reduceprod_rowvec |
| `TMOV` | 编译器无通用 API | ✅ 有（Layout 变换版） | concat×2, transpose, reducesum_rowvec_single, reducemax_rowvec_single |
| `TCVT` | 缺 `RoundMode` | ✅ 有（`RMode`+`Sat`） | gelu_pto |
| `MGATHER` | 缺 `Coalesce` 模式 + 索引语义不同 | ✅ 有（但无 Coalesce） | broadcast_pto, concat_gather, gather, transpose |
| `MSCATTER` | 缺 `Coalesce` 模式 + 索引语义不同 | ✅ 有（但无 Coalesce） | concat_scatter |

### P1 — 语义不完整（可写但表达力受限）

| 指令 | 问题 | Linx ISA 是否有 |
|---|---|---|
| `TLOAD`/`TSTORE`/`TEXPANDS`/`TROWEXPAND` | 名称不同，PTO 代码无法直接编译 | ✅ 有（名称一致） |
| `TDIVS`/`TEXP`/`TRECIP` | 缺 `PrecisionType` | ✅ 有（但无 PrecisionType） |
| `TROWMAX`/`TROWSUM`/`TTRANS` | 缺 `tmp` 参数 | ✅ 有（但无 tmp） |
| `TSTORE` | 缺 `AtomicType`/`preQuantScalar` | ✅ 有（但无原子/量化） |

### P2 — PTO ISA 独有功能扩展（Linx ISA 无对应硬件功能）

| PTO 多出的功能 | 应用场景 | Linx ISA 状态 |
|---|---|---|
| `MGATHER::Coalesce` (Row/Elem) | gather、broadcast、concat、transpose — **当前算子直接使用** | ❌ 无 |
| `MSCATTER::ScatterAtomicOp` (Add/Max/Min) | 梯度累积、NMS、距离场 | ❌ 无 |
| `MSCATTER::ScatterConflict` | A5 并行 scatter 确定性 | ❌ 无 |
| `TSTORE::preQuantScalar` | 量化推理融合写回 | ❌ 无 |
| `TROWEXPAND` 融合变体 (ADD/SUB/MUL/EXPDIF) | Softmax、LayerNorm 归约+广播融合 | 需验证 |
| `TMOV` ReLU/量化变体 | GEMM 后处理融合 | ❌ 无 |
| `PrecisionType` (TEXP/TRECIP/TDIVS) | 数值敏感场景（Softmax/LayerNorm/GELU） | ❌ 无 |
| `TCI` | 索引序列生成 — **broadcast_pto 直接使用** | ❌ 无（ISA 级缺口） |
| `TINSERT` | tile 子区域写入 — **vec_019/039 直接使用** | ❌ 无（ISA 级缺口） |

---

## §5 统计总结

| 统计项 | 数量 |
|---|---|
| PTO 算子使用指令总数 | **29** |
| **编译器 vs PTO ISA**：完全缺失（需新增 API） | **7** |
| **编译器 vs PTO ISA**：需要修改（名称或参数不完整） | **13** |
| **编译器 vs PTO ISA**：一致 | **9** |
| **Linx ISA vs PTO ISA**：缺失（ISA 级缺口） | **2**（TCI/TINSERT） |
| **Linx ISA vs PTO ISA**：存在差异 | **14** |
| **Linx ISA vs PTO ISA**：完全相同 | **13** |
| 编译器缺失中 Linx ISA 有的（可直接实现） | **6**（TREMS/TCOLMAX/TCOLPROD/TCOLSUM/TROWPROD/TMOV） |
| 编译器缺失中 Linx ISA 也没有的（ISA 级缺口） | **1**（TINSERT） |
| 编译器有 API 但 Linx ISA 无硬件指令的 | **1**（TCI） |
| PTO ISA 独有功能（Linx ISA 无对应） | Coalesce/ScatterAtomicOp/PrecisionType/tmp/融合变体/AtomicType/preQuantScalar |
| 涉及的算子文件总数 | 24 |


维度	PTO ISA `TREMS`	当前编译器 `TREM`
操作形式	tile ÷ 标量	tile ÷ tile
`tmp` 参数	有	无
`PrecisionType`	有（`DEFAULT` / `HIGH_PRECISION`）	无
支持类型	A5: float, int32, uint32, half, int16, uint16	仅 int32, int16（不支持 uint32）

维度	PTO ISA	当前编译器 (template_asm.h)	Linx ISA
Coalesce 模式	`Row`（按行 gather）/ `Elem`（逐元素 gather）	无选择	无 — 只有一种模式
GatherOOB	`Undefined` / `Clamp` / `Wrap` / `Zero`	无	`PadValue`(`Null`/`Zero`/`Max`/`Min`)
索引语义	Row: 行索引；Elem: 元素索引	字节偏移	字节偏移（u16/u32/u64）
OOB 语义	Clamp 钳位、Wrap 取模、Zero 填零、Undefined 不检查	无	PadValue 填固定值，无 Clamp/Wrap

维度	PTO ISA	当前编译器	Linx ISA
函数名	`TLOAD`	`TCOPYIN`	`TLOAD`
核心参数	`(dst, src)`	`(dst, src)` — 一致	`(dst, src)` + `Layout` + `Stride` + `DepSrc/Dst`
Layout 变换	无（PTO 用独立指令）	无	`NORM`/`ND2NZ`/`ND2ZN`/`DN2NZ`/`DN2ZN`
Stride	无	无	`RegSrc1` 跨步参数

维度	PTO ISA	当前编译器	Linx ISA
函数名	`TEXPANDS`	`TEXPANDSCALAR`	`TEXPANDS`
核心参数	`(dst, scalar)`	`(dst, s)` — 一致	`(dst, scalar)` — 一致
行为	`dst[i,j] = scalar`	同	同

维度	PTO ISA	当前编译器	Linx ISA
函数名	`TROWEXPAND`	`TEXPANDROW`	`TROWEXPAND`
核心参数	`(dst, src)`	`(dst, src)` — 一致	`(dst, src)` — 一致
行为	`dst[i,j] = src[i,0]`	同	同
融合变体	`TROWEXPANDADD`/`SUB`/`MUL`/`DIV`/`MAX`/`MIN`/`EXPDIF`	无	Linx ISA 导航显示有同名变体

#	类别	PTO ISA 指令	使用算子	当前编译器	Linx ISA	差异要点（编译器 / Linx ISA vs PTO ISA）
1	编译器缺失 + Linx 缺失	`TINSERT`	vec_019, vec_039	无	❌ 不存在	编译器无 API / Linx ISA 无此指令，仅有反向 `TEXTRACT`
2	编译器缺失 + Linx 有	`TREMS`	broadcast_pto	无	✅ 存在	编译器无 API / Linx 有但缺 PTO 的 `tmp`+`PrecisionType`
3		`TCOLMAX`	reducemax_colvec×2	无	✅ 存在	编译器无 API / Linx 功能一致
4		`TCOLPROD`	reduceprod_colvec	无	✅ 存在	编译器无 API / Linx 功能一致
5		`TCOLSUM`	reducesum_colvec×3	无	✅ 存在	编译器无 API / Linx 有但缺 PTO 的 `tmp`+`isBinary` 重载
6		`TROWPROD`	reduceprod_rowvec	无	✅ 存在	编译器无 API / Linx 有但缺 PTO 的 `tmp`
7		`TMOV`	concat×2, transpose, reducesum_rowvec_single, reducemax_rowvec_single	无	✅ 存在	编译器仅有专用 `TMOV_DN2NZ` / Linx 有 `Layout` 变换但缺 PTO 的 ReLU/量化/Acc→Vec 变体
8	需要修改	`MGATHER`	broadcast_pto, concat_gather, gather, transpose	template_asm.h (部分)	✅ 存在	编译器缺 `Coalesce`/`GatherOOB` / Linx 缺 `Coalesce` 模式，仅有 `PadValue`，索引为字节偏移非元素索引
9		`MSCATTER`	concat_scatter	template_asm.h (部分)	✅ 存在	编译器缺 `Coalesce`/`ScatterAtomicOp`/`ScatterOOB`/`ScatterConflict` / Linx 均无，OOB 直接跳过
10		`TCVT`	gelu_pto	`TCVT` (缺参数)	✅ 存在	编译器缺 `RoundMode`/`SaturationMode`/`tmp` / Linx 有 `RMode`(8种)+`Sat`（比 PTO 更丰富），但无 `tmp`
11		`TDIVS`	broadcast_pto, concat×2, transpose	`TDIVS` (缺参数)	✅ 存在	编译器缺 `PrecisionType`+反向重载 / Linx 均无
12		`TEXP`	gelu_pto	`TEXP` (缺参数)	✅ 存在	编译器缺 `PrecisionType` / Linx 无
13		`TRECIP`	gelu_pto	`TRECIP` (缺参数)	✅ 存在	编译器缺 `PrecisionType` / Linx 无
14		`TROWMAX`	reducemax_rowvec×2	`TROWMAX` (缺 tmp)	✅ 存在	编译器缺 `tmp` / Linx 无 `tmp`
15		`TROWSUM`	reducesum_rowvec×2	`TROWSUM` (缺 tmp)	✅ 存在	编译器缺 `tmp` / Linx 无 `tmp`
16		`TTRANS`	transpose, transpose_vector_007	`TTRANS` (缺 tmp)	✅ 存在	编译器缺 `tmp` / Linx 无 `tmp`，但有 `DepSrc/Dst` 依赖槽（PTO 用 `WaitEvents`）
17		`TLOAD`	全部算子	`TCOPYIN` (名不同)	✅ 存在	编译器名称不同 / Linx 有 `Layout`(NORM/ND2NZ/…)+`Stride`+`DepSrc/Dst`（PTO 无）
18		`TSTORE`	全部算子	`TCOPYOUT` (名不同)	✅ 存在	编译器名称不同，缺 `AtomicType`/`preQuantScalar` / Linx 有 `Layout`+`Stride`+`DepSrc/Dst`，但无原子/量化
19		`TEXPANDS`	全部算子	`TEXPANDSCALAR` (名不同)	✅ 存在	编译器名称不同 / Linx 功能一致
20		`TROWEXPAND`	vec_07	`TEXPANDROW` (名不同)	✅ 存在	编译器名称不同 / Linx 基本功能一致，PTO 有 ADD/SUB/MUL/DIV/MAX/MIN/EXPDIF 融合变体
21	一致	`TCI`	broadcast_pto, concat×2, transpose	`TCI`	❌ 不存在	编译器 API 一致 / Linx ISA 无此指令，编译器当前用 `__vec__` 模拟
22		`TADD`	broadcast_pto, concat×2, transpose, reduction×4, gelu_pto	`TADD`	✅ 存在	无差异
23		`TADDS`	gelu_pto	`TADDS`	✅ 存在	无差异
24		`TMAX`	reducemax_rowvec×2, reducemax_colvec×2	`TMAX`	✅ 存在	无差异
25		`TMAXS`	gelu_pto	`TMAXS`	✅ 存在	无差异
26		`TMINS`	gelu_pto	`TMINS`	✅ 存在	无差异
27		`TMUL`	gelu_pto, reduceprod×2	`TMUL`	✅ 存在	无差异
28		`TMULS`	broadcast_pto, concat×2, gelu_pto, transpose	`TMULS`	✅ 存在	无差异
29		`TSUB`	concat×2, transpose	`TSUB`	✅ 存在	无差异

维度	PTO ISA	Linx ISA
基本功能	`dst[i] = src[i] % scalar`	同 — 一致
`tmp` 参数	有（A2A3 路径需要）	无
`PrecisionType`	`DEFAULT` / `HIGH_PRECISION`	无
支持类型	A5: float, int32, uint32, half, int16, uint16	b64/b32/b16/b8 全类型（更广）

维度	PTO ISA	Linx ISA
基本功能	列向求和	同 — 一致
`tmp`+`isBinary` 重载	有（A2A3 路径需要临时 tile + 二进制树求和标志）	无

维度	PTO ISA	Linx ISA
基本功能	行向乘积归约	同 — 一致
`tmp` 参数	有（A2A3 路径需要）	无

维度	PTO ISA	Linx ISA
标准拷贝	✅ Variant 1	✅ `Layout=NORM`
布局变换	❌ 无（PTO 用独立指令 TMOV_DN2NZ 等）	✅ `Layout=ND2NZ` 等
ReLU 拷贝	✅ Variant 2	❌ 无
Acc→Vec 转换	✅ Variant 3	❌ 无
量化拷贝	✅ Variant 4/5/6	❌ 无

PTO 多出的功能	作用	当前算子是否用到	其他应用场景
`Coalesce::Row`	一个行索引取整行，DMA 合并	✅ gather_pto	Embedding lookup、KV-cache 读取
`Coalesce::Elem`	每个元素独立索引	✅ broadcast_pto、concat_gather、transpose	随机索引取数
`GatherOOB::Clamp`	越界索引钳到合法范围	❌	Embedding lookup 中 padding 处理
`GatherOOB::Wrap`	越界索引取模绕回	❌	循环缓冲区读取、哈希表查找
`GatherOOB::Zero`	越界位置填零	❌	变长序列 padding（attention mask）
元素索引语义	调用方无需手动乘 sizeof	✅ 全部用 MGATHER 的算子	所有逐元素 gather 场景

维度	PTO ISA	当前编译器 (template_asm.h)	Linx ISA
Coalesce 模式	`Row` / `Elem`	无	无
ScatterAtomicOp	`None` / `Add` / `Max` / `Min`	无	无
ScatterOOB	`Undefined` / `Skip` / `Clamp` / `Wrap`	无	OOB 直接跳过（等价 `Skip`）
ScatterConflict (A5)	`Last` / `Default`	无	无
索引语义	行索引或元素索引	字节偏移	字节偏移

PTO 多出的功能	作用	当前算子是否用到	其他应用场景
`ScatterAtomicOp::Add`	原子加法 scatter	❌	梯度累积（分布式训练中多个 worker 向同一参数 buffer 原子累加梯度）
`ScatterAtomicOp::Max`	原子取最大 scatter	❌	NMS（非极大值抑制）中按索引更新最大值
`ScatterAtomicOp::Min`	原子取最小 scatter	❌	距离场计算中按索引更新最小值
`ScatterConflict::Last`	确定性冲突解决	❌	A5 SIMT 并行 scatter 需要确定性结果
`Coalesce::Row`	按行 scatter	❌	反向 embedding lookup、KV-cache 更新

维度	PTO ISA	当前编译器	Linx ISA
签名	4 个重载（带/不带 tmp × 带/不带 SaturationMode）	`TCVT(dst, src)` 仅一种	有完整 `RMode`+`Sat`
RoundMode	`CAST_RINT`/`CAST_ROUND`/`CAST_FLOOR`/`CAST_CEIL`/`CAST_TRUNC`（5种）	无	`RNONE`/`RNE`/`RTZ`/`RDN`/`RUP`/`RNA`/`RTO`/`RHB`（8种，更丰富）
SaturationMode	`ON` / `OFF`（可选）	无	`Sat` 标志（功能一致）
tmp 参数	有（可选重载）	无	无

维度	PTO ISA	当前编译器	Linx ISA
PrecisionType	`DivAlgorithm::DEFAULT` / `HIGH_PRECISION`	无	无
反向重载	有：`TDIVS(dst, scalar, src0)`（scalar ÷ tile）	无	无

维度	PTO ISA	当前编译器	Linx ISA
签名	`TROWMAX(dst, src, tmp, events...)`	`TROWMAX(dst, src)`	`TROWMAX(dst, src)` — 无 tmp
tmp 参数	有：`TileDataTmp &tmp`	无	无

维度	PTO ISA	当前编译器	Linx ISA
签名	`TROWSUM(dst, src, tmp, events...)`	`TROWSUM(dst, src)`	`TROWSUM(dst, src)` — 无 tmp
tmp 参数	有	无	无

维度	PTO ISA	当前编译器	Linx ISA
签名	`TTRANS(dst, src, tmp, events...)`	`TTRANS(dst, src)`	`TTRANS(dst, src)` — 无 tmp
tmp 参数	有	无	无
依赖槽	用 `WaitEvents`	无	有 `DepSrc/Dst` 依赖槽

维度	PTO ISA	当前编译器	Linx ISA
函数名	`TSTORE`	`TCOPYOUT`	`TSTORE`
AtomicType	`AtomicNone`（默认）/ 原子写	无	无
preQuantScalar	有重载	无	无
Layout 变换	无	无	`NORM`/`NZ2ND`/`ZN2ND`
Stride	无	无	`RegSrc1` 跨步

PTO 多出的功能	作用	当前算子是否用到	其他应用场景
`TROWEXPANDADD`	广播+加法融合：`dst[i,j] = src0[i,j] + src1[i,0]`	❌	Softmax 中行最大值广播+减法、LayerNorm 中均值广播+减法
`TROWEXPANDMUL`	广播+乘法融合	❌	Softmax 中行求和广播+除法、scale 乘法
`TROWEXPANDEXPDIF`	广播+exp(差)融合	❌	Softmax 中 `exp(x - row_max)` 一步完成

#	指令	PTO ISA 签名	当前编译器签名	Linx ISA	行为
1	`TCI`	`TCI(dst, start)` `<int descending>`	`TCI(dst, s)` `<int descending>`	❌ 不存在	`dst[i] = start + i`（升序）
2	`TADD`	`TADD(dst, src0, src1)`	`TADD(dst, src0, src1)`	✅ 存在	`dst[i] = src0[i] + src1[i]`
3	`TADDS`	`TADDS(dst, src0, scalar)`	`TADDS(dst, src, s)`	✅ 存在	`dst[i] = src[i] + scalar`
4	`TMAX`	`TMAX(dst, src0, src1)`	`TMAX(dst, src0, src1)`	✅ 存在	`dst[i] = max(src0[i], src1[i])`
5	`TMAXS`	`TMAXS(dst, src, scalar)`	`TMAXS(dst, src, s)`	✅ 存在	`dst[i] = max(src[i], scalar)`
6	`TMINS`	`TMINS(dst, src, scalar)`	`TMINS(dst, src, s)`	✅ 存在	`dst[i] = min(src[i], scalar)`
7	`TMUL`	`TMUL(dst, src0, src1)`	`TMUL(dst, src0, src1)`	✅ 存在	`dst[i] = src0[i] * src1[i]`
8	`TMULS`	`TMULS(dst, src0, scalar)`	`TMULS(dst, src, s)`	✅ 存在	`dst[i] = src[i] * scalar`
9	`TSUB`	`TSUB(dst, src0, src1)`	`TSUB(dst, src0, src1)`	✅ 存在	`dst[i] = src0[i] - src1[i]`

指令	问题	Linx ISA 是否有	阻塞的算子
`TREMS`	编译器无 API	✅ 有	broadcast_pto
`TINSERT`	编译器无 API	❌ 无（ISA 级缺口）	broadcast_vec_019, broadcast_vec_039
`TCOLMAX`	编译器无 API	✅ 有	reducemax_colvec×2
`TCOLSUM`	编译器无 API	✅ 有	reducesum_colvec×3
`TCOLPROD`	编译器无 API	✅ 有	reduceprod_colvec
`TROWPROD`	编译器无 API	✅ 有	reduceprod_rowvec
`TMOV`	编译器无通用 API	✅ 有（Layout 变换版）	concat×2, transpose, reducesum_rowvec_single, reducemax_rowvec_single
`TCVT`	缺 `RoundMode`	✅ 有（`RMode`+`Sat`）	gelu_pto
`MGATHER`	缺 `Coalesce` 模式 + 索引语义不同	✅ 有（但无 Coalesce）	broadcast_pto, concat_gather, gather, transpose
`MSCATTER`	缺 `Coalesce` 模式 + 索引语义不同	✅ 有（但无 Coalesce）	concat_scatter

指令	问题	Linx ISA 是否有
`TLOAD`/`TSTORE`/`TEXPANDS`/`TROWEXPAND`	名称不同，PTO 代码无法直接编译	✅ 有（名称一致）
`TDIVS`/`TEXP`/`TRECIP`	缺 `PrecisionType`	✅ 有（但无 PrecisionType）
`TROWMAX`/`TROWSUM`/`TTRANS`	缺 `tmp` 参数	✅ 有（但无 tmp）
`TSTORE`	缺 `AtomicType`/`preQuantScalar`	✅ 有（但无原子/量化）

PTO 多出的功能	应用场景	Linx ISA 状态
`MGATHER::Coalesce` (Row/Elem)	gather、broadcast、concat、transpose — 当前算子直接使用	❌ 无
`MSCATTER::ScatterAtomicOp` (Add/Max/Min)	梯度累积、NMS、距离场	❌ 无
`MSCATTER::ScatterConflict`	A5 并行 scatter 确定性	❌ 无
`TSTORE::preQuantScalar`	量化推理融合写回	❌ 无
`TROWEXPAND` 融合变体 (ADD/SUB/MUL/EXPDIF)	Softmax、LayerNorm 归约+广播融合	需验证
`TMOV` ReLU/量化变体	GEMM 后处理融合	❌ 无
`PrecisionType` (TEXP/TRECIP/TDIVS)	数值敏感场景（Softmax/LayerNorm/GELU）	❌ 无
`TCI`	索引序列生成 — broadcast_pto 直接使用	❌ 无（ISA 级缺口）
`TINSERT`	tile 子区域写入 — vec_019/039 直接使用	❌ 无（ISA 级缺口）

统计项	数量
PTO 算子使用指令总数	29
编译器 vs PTO ISA：完全缺失（需新增 API）	7
编译器 vs PTO ISA：需要修改（名称或参数不完整）	13
编译器 vs PTO ISA：一致	9
Linx ISA vs PTO ISA：缺失（ISA 级缺口）	2（TCI/TINSERT）
Linx ISA vs PTO ISA：存在差异	14
Linx ISA vs PTO ISA：完全相同	13
编译器缺失中 Linx ISA 有的（可直接实现）	6（TREMS/TCOLMAX/TCOLPROD/TCOLSUM/TROWPROD/TMOV）
编译器缺失中 Linx ISA 也没有的（ISA 级缺口）	1（TINSERT）
编译器有 API 但 Linx ISA 无硬件指令的	1（TCI）
PTO ISA 独有功能（Linx ISA 无对应）	Coalesce/ScatterAtomicOp/PrecisionType/tmp/融合变体/AtomicType/preQuantScalar
涉及的算子文件总数	24

Uh oh!

PTO ISA 与编译器/Linx ISA 表达完备性对比（29 条指令：编译器缺失 7 + Linx ISA 缺失 2 + PTO 独有功能分析） #19

Description

PTO ISA 与当前编译器 C++ API 表达完备性对比

汇总列表

§1 完全缺失（当前编译器无对应 API）

1.1 TINSERT — tile 子区域写入

1.2 TREMS — 标量取余

1.3 TCOLMAX — 列向最大值归约

1.4 TCOLPROD — 列向乘积归约

1.5 TCOLSUM — 列向求和归约

1.6 TROWPROD — 行向乘积归约

1.7 TMOV — 通用 tile 拷贝/转换

§2 需要修改（API 存在但名称或参数不完整）

2.1 MGATHER — 按索引从 global memory 取数

2.2 MSCATTER — 按索引写回 global memory

2.3 TCVT — 类型转换

2.4 TDIVS — 标量整除

2.5 TEXP — 指数运算

2.6 TRECIP — 倒数

2.7 TROWMAX — 行向最大值归约

2.8 TROWSUM — 行向求和归约

2.9 TTRANS — 转置

2.10 TLOAD — 从 global memory 加载到 tile

2.11 TSTORE — tile 写回 global memory

2.12 TEXPANDS — 标量广播填充 tile

2.13 TROWEXPAND — 行广播

§3 名称和核心参数一致

§4 修改优先级

P0 — 阻塞算子表达（无法写出 PTO 代码）

P1 — 语义不完整（可写但表达力受限）

P2 — PTO ISA 独有功能扩展（Linx ISA 无对应硬件功能）

§5 统计总结

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