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-# hygon_samples
+# samples
 
 本项目提供了 hipDNN（HIP Deep Neural Network）前端 API 的使用示例，覆盖海光 DCU（Deep Computing Unit）硬件上常用的深度学习算子、融合算子以及 PyTorch 集成用法。
 
 ## 环境要求
 
-- **DTK 版本**：≥ 25.04.2（推荐 26.04）
+- **DTK 版本**：≥ 26.04.2
+- **CMake 版本**：≥ 3.25.2
 - **支持架构**：`gfx906`、`gfx926`、`gfx928`、`gfx936`、`gfx938`、`gfx92a`
 - **依赖**：`hipdnn`（Python/C++）、`hip::host`、`hipdnn_frontend`、`PyTorch`（Python 示例）
 
 所有开发和运行都需要先加载 DTK 环境：
 
 ```bash
-source /data/dtk-26.04/env.sh
+source /opt/dtk-26.04.2/env.sh
 ```
 
 > 若未加载，C++ 编译时会报错 `Must be source dtk/env.sh`（`ROCM_PATH` 未设置）。
@@ -51,32 +52,31 @@ source /data/dtk-26.04/env.sh
 │   ├── block_scale/           # 块量化/反量化
 │   └── ...
 ├── python/       # Python 示例（hipdnn Python API + PyTorch）
-│   ├── convolution/
-│   ├── conv_fusion/
-│   ├── matmul/
-│   ├── sdpa/
-│   ├── batchnorm/
-│   ├── layernorm/
-│   ├── groupnorm/
-│   ├── adamw/
-│   ├── torch_wrapper/         # PyTorch 模块封装（如 TorchPReLU）
-│   └── ...
-└── CLAUDE.md     # 本项目开发指引
+    ├── convolution/
+    ├── conv_fusion/
+    ├── matmul/
+    ├── sdpa/
+    ├── batchnorm/
+    ├── layernorm/
+    ├── groupnorm/
+    ├── adamw/
+    ├── torch_wrapper/         # PyTorch 模块封装（如 TorchPReLU）
+    └── ...
 ```
 
 ## 编译 C++ 示例
 
 ```bash
 cd cpp/build
-cmake -G Ninja ..
-ninja
+cmake ..
+make
 ```
 
 编译完成后，可执行文件位于 `cpp/build/bin/`。如需单独编译某个示例：
 
 ```bash
-ninja conv_forward
-ninja sdpa_inference
+make conv_forward
+make sdpa_inference
 ```
 
 > `CMakeLists.txt` 中部分示例被注释掉（如 `bn_finalize`、`block_scale_quantize`、`slice`、`rng`），如需启用请取消对应 `add_hipdnn_sample(...)` 行的注释。
@@ -129,7 +129,7 @@ pip install ${ROCM_PATH}/share/hipdnn/wheels/hipdnn-*.whl
 
 2. 编译 C++ 示例并运行：
    ```bash
-   cd cpp/build && cmake -G Ninja .. && ninja
+   cd cpp/build && cmake  .. && make
    ./bin/conv_forward
    ```
 
@@ -144,18 +144,6 @@ pip install ${ROCM_PATH}/share/hipdnn/wheels/hipdnn-*.whl
 | 现象 | 原因 | 解决方式 |
 |------|------|----------|
 | `Must be source dtk/env.sh` | `ROCM_PATH` 未设置 | 先执行 `source /data/dtk-26.04/env.sh` |
-| `hipdnn` 模块找不到 | Python 环境未加载 hipDNN | 确认 DTK 环境已加载，且 `hipdnn` 在 `PYTHONPATH` 中 |
 | CMake 找不到 `hipdnn_frontend` | hipDNN 未安装或环境未加载 | 检查 `${ROCM_PATH}/lib/cmake/hipdnn/` 是否存在 |
 | CUDA 相关报错 | PyTorch 张量未放至 GPU | 确保张量使用 `device="cuda"` |
 | 编译警告被当作错误 | CMake 开启了 `-Werror` | 修复代码中的警告，或临时在 `CMakeLists.txt` 中移除 `-Werror` |
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-
-## 数据类型与布局说明
-
-- **默认数据类型**：`float`（C++）/ `torch.float32`（Python）。
-- **FP16**：使用 `hipdnn_data_sdk::types::half` / `torch.float16`。
-- **INT8**：使用 `int8_t` / `torch.int8`，并采用 **NCHWc32** 分块布局（`vector_count=32`）。INT8 示例中的量化/反量化通过显式的 SUB/MUL/DIV/ADD 节点完成。
-- **布局**：默认 NCHW；部分卷积示例使用 channels-last（`torch.channels_last`）；INT8 使用 NCHWc32。
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-## 许可证
-
-代码文件遵循 MIT 许可证（SPDX-License-Identifier: MIT）。

cpp/.omc/sessions/eafc2bdd-f5a2-481a-9368-0fc8c1ceb3a0.json

-{
-  "session_id": "eafc2bdd-f5a2-481a-9368-0fc8c1ceb3a0",
-  "ended_at": "2026-06-02T10:11:57.127Z",
-  "reason": "prompt_input_exit",
-  "agents_spawned": 0,
-  "agents_completed": 0,
-  "modes_used": []
-}
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