viable/strict/1787070441: Match Triton Python float signatures for user-defined kernels (#190340)
PyTorch 的 Inductor 包装器代码生成已修复，使自定义 Triton 内核的 Python 浮点字面量启动参数使用 Triton 正常的 fp32 签名行为，而非 Inductor 的 fp64 策略。现有 fp64 行为仍是默认，保留未支持浮点处理的精度。
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- Current Assessment此修复调整了 Inductor 包装器代码生成，使自定义 Triton 内核的 Python 浮点字面量启动参数使用 Triton 正常的 fp32 签名行为，而非 Inductor 的 fp64 策略。现有 fp64 行为仍是默认，保留未支持浮点处理的精度。Agent Pulse · analysis
PyTorch 的 Inductor 包装器代码生成已修复，使自定义 Triton 内核的 Python 浮点字面量启动参数使用 Triton 正常的 fp32 签名行为，而非 Inductor 的 fp64 策略。现有 fp64 行为仍是默认，保留未支持浮点处理的精度。
此修复调整了 Inductor 包装器代码生成，使自定义 Triton 内核的 Python 浮点字面量启动参数使用 Triton 正常的 fp32 签名行为，而非 Inductor 的 fp64 策略。现有 fp64 行为仍是默认，保留未支持浮点处理的精度。
此修复调整了 Inductor 包装器代码生成，使自定义 Triton 内核的 Python 浮点字面量启动参数使用 Triton 正常的 fp32 签名行为，而非 Inductor 的 fp64 策略。现有 fp64 行为仍是默认，保留未支持浮点处理的精度。
此修复调整了 Inductor 包装器代码生成，使自定义 Triton 内核的 Python 浮点字面量启动参数使用 Triton 正常的 fp32 签名行为，而非 Inductor 的 fp64 策略。现有 fp64 行为仍是默认，保留未支持浮点处理的精度。
此修复调整了 Inductor 包装器代码生成，使自定义 Triton 内核的 Python 浮点字面量启动参数使用 Triton 正常的 fp32 签名行为，而非 Inductor 的 fp64 策略。现有 fp64 行为仍是默认，保留未支持浮点处理的精度。