PidStepResponseFeatures Algorithm【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功能PidStepResponseFeatures是 PID 候选阶跃响应轨迹的 device-side 特征提取算子。它不做闭环递推假设上游已经生成候选过程变量轨迹pv_candidates[B, C, N], sp[B, N] - features[B, C, 12]该算子用于把完整候选轨迹压缩成可用于排序、筛选或评分的 12 个标量特征避免把大规模轨迹搬回 CPU 后再逐候选扫描。输出特征每个(batch, candidate)输出 12 个特征0 initial_value 1 final_value 2 final_abs_error 3 peak_value 4 trough_value 5 overshoot_ratio 6 undershoot_ratio 7 rise_time 8 peak_time 9 settling_time 10 iae 11 ise计算定义对单条候选轨迹target sp[b, N - 1] initial pv_candidates[b, c, 0] final pv_candidates[b, c, N - 1] delta target - initial direction 1 if delta 0 else -1 abs_delta max(abs(delta), eps)峰值和谷值peak_value max(pv) trough_value min(pv) peak_time argmax(pv) * sample_interval超调和欠调overshoot_ratio max(direction * (peak_value - target), 0) / abs_delta undershoot_ratio max(direction * (target - trough_value), 0) / abs_delta上升时间normalized[i] direction * (pv[i] - initial) / abs_delta rise_time first_time(normalized 0.9) - first_time(normalized 0.1)若没有跨过阈值阈值时间回退到最后一个采样点与 Python reference 保持一致。调节时间与误差积分band max(abs_delta * settle_band_ratio, 1e-4) settling_time (last index with abs(sp[i] - pv[i]) band 1) * sample_interval iae sum(abs(sp[i] - pv[i])) * sample_interval ise sum((sp[i] - pv[i])^2) * sample_intervalKernel 切分Kernel 将每个(batch, candidate)映射为一个 tasktask batch_index * C candidate_index每个 AI Core 处理连续 task 区间。每个 task 在 kernel 内直接扫描pv_candidates和sp融合 peak/trough、rise/settling time、IAE/ISE 等统计不创建[B,C,N]中间临时特征数组。复杂度每个候选的主计算复杂度为O(N)整体工作量为B * C * N输出规模为B * C * 12当前限制当前 kernel 是 GlobalTensor 标量扫描原型尚未做 UB 分块和向量化。resident_e2e口径假设pv_candidates/sp已在 Device若输入来自 Host还需要补 cold H2D 端到端数据。rise_time和settling_time含条件判断后续优化时需要保持与 Python reference 的阈值口径一致。【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