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Update 基于AI Agent开发范式的国产GPU大模型算子推理库优化方案.md

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基于AI Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化/基于AI Agent开发范式的国产GPU大模型算子推理库优化方案.md
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| 内容 | 说明 |
|------|------|
| 迁移FlashInfer的关键算子到MACA平台，并优化性能 | 版本：FlashInfer-ai/FlashInfer 0.2.8<br>API：<br>BatchPrefillWithRaggedKVCacheWrapper<br>- headdim64/128/256, qk192+vo128 for mla<br>BatchPrefillWithPagedKVCacheWrapper<br>- headdim64/128/256<br>BatchMLAPagedAttentionWrapper<br>- headdim qk576+vo512<br>BatchDecodeWithPagedKVCacheWrapper<br>- headdim64/128/256<br>语言：MACA/C++<br>数据类型：BF16<br>page size：[1, 16]<br>seqlen：1K~180K，选自真实大模型，且seqlen取值随机以增加泛化性 |
| 迁移FlashAttention的关键算子到MACA平台，并优化性能 | 版本：Dao-AILab/FlashAttention 2.6.3<br>API：flash_attn_with_kvcache<br>语言：MACA/C++<br>数据类型：BF16<br>headdim：[32, 64, 96, 128, 160, 192, 224, 256, 512]，其中128、256、512高优<br>page size：16<br>seqlen：1K~180K，选自真实大模型，且seqlen取值随机以增加泛化性 |
| 迁移Fused MOE算子到MACA平台，并优化性能 | API：Fused MOE<br>语言：Tilelang/Triton/MACA C；<br>精度：INT8 W8A8；<br>shape: n_tokens, n_experts, topK, N, K均选自真实大模型，在典型切分，典型seqlen, batchsize的真实取值 |
| 迁移FlashInfer的关键算子到MACA平台，并优化性能 | 版本：FlashInfer-ai/FlashInfer 0.2.8<br>API：<br>BatchPrefillWithRaggedKVCacheWrapper<br>- headdim64/128/256, qk192+vo128 for mla<br>BatchPrefillWithPagedKVCacheWrapper<br>- headdim64/128/256<br>BatchMLAPagedAttentionWrapper<br>- headdim qk576+vo512<br>BatchDecodeWithPagedKVCacheWrapper<br>- headdim64/128/256<br>语言：Tilelang/Triton/MACA C++<br>数据类型：BF16<br>page size：[1, 16]<br>seqlen：1K~180K，选自真实大模型，且seqlen取值随机以增加泛化性 |
| 迁移FlashAttention的关键算子到MACA平台，并优化性能 | 版本：Dao-AILab/FlashAttention 2.6.3<br>API：flash_attn_with_kvcache<br>语言：Tilelang/Triton/MACA C++<br>数据类型：BF16<br>headdim：[32, 64, 96, 128, 160, 192, 224, 256, 512]，其中128、256、512高优<br>page size：16<br>seqlen：1K~180K，选自真实大模型，且seqlen取值随机以增加泛化性 |
| 迁移Fused MOE算子到MACA平台，并优化性能 | API：Fused MOE<br>语言：Tilelang/Triton/MACA C++；<br>精度：INT8 W8A8；<br>shape: n_tokens, n_experts, topK, N, K均选自真实大模型，在典型切分，典型seqlen, batchsize的真实取值 |
提交可复现的算子优化的源码、测试及测试框架、性能测试脚本、性能报告、Agent/Skill，以及对应的PPT和文档。