調査期間：2026-10-23 07:00 ~ 2026-10-26 07:00（北京時間、72時間、金曜日から月曜日まで）。

情報源：GitHub tile-ai 組織のリポジトリ別核查（tilelang / TileOPs / TileFoundry / tilelang-ascend〔ascendc_pto〕/ tilelang-hygon / tilelang-sunrise / tilelang-metax / tilelang-musa / tilelang-mlir-ascend / TileRT / tilescale / DeepStack / 3つのドキュメントサイト）+ マージ済み・審査中の真値検索（is:merged と is:open の2組）+ 新規 issue の全量確認 + コミットレベルの diff とリリースページ tag の核查 + PyPI リリース状態の核查 + 採用側リポジトリの核查（TileKernels / FlashQLA）+ コミュニティの新規リポジトリ検索 + Google News の中国語・英語複数クエリ（プロキシ経由）+ Hacker News + arXiv + 産業メディア報道。

本期インデックス

  • 本日の重点：72時間で78件をマージ、審査中76件を更新。TileOpsの初回PyPIリリースは残り最後の1項目のみ、CHANGELOGは0.1.0（10-26）で確定済み。メインリポジトリの審査中にあるTIRx置換は1043ファイルに及ぶ。昇騰リポジトリではsitu_gluがマージされ、デイリーテストは1日2903項目すべて成功
    1. コアプロジェクトの進展
      • 1.1 メインリポジトリ：partial-syncの命名バリアidが2種類のストレージドメイン間で重複（#3643）（10-25）
      • 1.2 メインリポジトリ：clampのNaN伝播低下が巻き戻され、T.clampがmin/maxに戻る（#3628）（10-23）
      • 1.3 メインリポジトリ：int64のアトミックmax/minとAtomicStoreのint64、bf16、fp16でのクラッシュ（#3307）（10-23）
      • 1.4 メインリポジトリ：VectorizeLoopがループのステップ幅を暗黙に無視しなくなる（#3345）（10-23）
      • 1.5 メインリポジトリ：NVRTCがディスクキャッシュにヒットした後、自動チューニング結果が書き戻されない（#3193）（10-23）
      • 1.6 審査中：独立してパッケージ化したTIRxで組み込みTVMを置換、1043ファイルを変更（#3666）（10-25）
      • 1.7 審査中：sm_100のTMEM解放にCTAバリアが欠如、warp特化の先頭文がドリフト（#3645 / #3663 / #3664）（10-25）
      • 1.8 新規欠陥：sm_120でリダクション低下が失敗、3つのアテンションサンプルが共有メモリを超過（#3647 / #3646）（10-25）
    1. マルチバックエンド対応（昇騰 / 海光 / 新規CPUとROCm）
      • 2.1 昇騰メインリポジトリ：DeepGEMMサンプルがFP4×FP4パック入力をサポート（#3589）（10-23）
      • 2.2 昇騰メインリポジトリ：DMAがバッファ基底オフセットを保持、領域境界を先に昇格、周期バッファの完全なライフサイクル（#3627 / #3625 / #3606）（10-23）
      • 2.3 昇騰メインリポジトリ：CIイメージをcann9.3.0週次更新版にアップグレード（#3630）（10-23）
      • 2.4 昇騰審査中：E4M3のUB→L1コピー、オンチップメモリオーバーフローの事前拒否（#3639 / #3655）（10-24~25）
      • 2.5 昇騰審査中：PTOターゲットがデフォルトでtvm_ffi実行バックエンドを使用（#3516）（10-24）
      • 2.6 昇騰リポジトリ：situ_gluオペレータをマージ、Kimi K3ゲート付き活性化に整合（#1891）（10-23）
      • 2.7 昇騰リポジトリ審査中：スパースMLA、GLM-5.3 kpoolと3つの正規化サンプル（10-23~25）
      • 2.8 昇騰リポジトリ：デイリーテスト2903項目すべて成功、翌日のテストジョブが失敗を報告（#1941 / #1944）（10-25~26）
      • 2.9 海光：主幹で3件マージ、レジスタパイプラインが再び審査中に（#26 / #18 / #27）（10-23~25）
      • 2.10 新規バックエンド審査中：Intel AMXのBF16/INT8 GEMM、ROCmのFP4とE8M0（#3637 / #3665）（10-24~25）
    1. エコシステムと採用側（TileOPs / TileFoundry / ディストリビューション）
      • 3.1 TileOPs：初回リリースの整理8項目中7項目完了、CHANGELOGは0.1.0で確定（#2738）（10-25）
      • 3.2 TileOPs：公開名とパスを一度で確定、パッケージングをメタデータに変更し3.13をサポート（#2741 / #2742 / #2746）（10-25）
      • 3.3 TileOPs：オペレータ記述の入口をauthoringに集約、eager呼び出しを単一エグゼキュータに収束（#2743 / #2744）（10-25）
      • 3.4 TileOPs：オペレータの共有セマンティクスを一度で明文化、入力検証はマニフェストから生成（#2751 / #2758 / #2760）（10-25）
      • 3.5 TileOPs：リリースドキュメント、第三者声明とpipインストール入口（#2753）（10-25）
      • 3.6 TileOPs 性能：GDNプリフィルの分割幅を呼び出し自身の長さで選択、KDAネイティブゲートをkernelに（#2745 / #2683）（10-23~25）
      • 3.7 TileOPs 性能：アテンション状態の統合、ページドGQAとindexerテールウェーブ（#2739 / #2752 / #2735 / #2730）（10-24~25）
      • 3.8 TileOPs 性能：GEMMテールウェーブの狭タイル、ピンポンBMMの段階的ステージング（#2733 / #2734 / #2720）（10-23~25）
      • 3.9 TileOPs 性能：MoEのAボックスロードとネイティブ幅WGMMA、要素ごとの逆数と行ブロードキャスト（#2711 / #2715 / #2710 / #2725）（10-23~24）
      • 3.10 TileOPs 性能：リダクションと正規化を16バイトevict-last読み込みに変更（#2757 / #2759 / #2748 / #2737）（10-25）
      • 3.11 TileOPs 正確性とCI：SSDスキャンテール、GLAセグメント展開、H200リリース検証（#2716 / #2750 / #2749 / #2718 / #2713）（10-23~25）
      • 3.12 TileFoundry：sm_89

の E4M3 warp MMA と命令ごとの能力検証（#261 / #262 / #264）（10-23~24）

  • 3.13 TileFoundry：cp.async のターゲットレイアウトアドレッシングと MLA 逆レイアウト（#263 / #260 / #257）（10-23）
  • 3.14 TileFoundry：core / nvidia / apple の 3 つの配布パッケージに分割し、テスト入力は 1 回だけロード（#268 / #269）（10-25）
  • 3.15 配布版：Sunrise 0.1.15+sunrise.1.2.0 のリリース PR がマージ（#9）（10-23）
    1. コミュニティ、チュートリアル、イベント
      • 4.1 新規リポジトリ：PTO-ISA の tilelang-puzzles-ascend で PTO の Ascend 向け量子化 kernel チュートリアル（10-23）
      • 4.2 新規リポジトリ：中国語 TileLang オペレータ面接練習サイト、9 モジュール 18 問（10-23）
      • 4.3 コミュニティのスキル・チュートリアルリポジトリの配信が継続、ドキュメントサイトは初回リリースに追随して 4 件を改版（10-23~25）
      • 4.4 ディスカッション：TileScale ユーザーが使用中の TileLang バージョンをアップグレードできるか質問（#72）（10-25）
    1. トレンド観察

今日の重点

72 時間で tile-ai 組織は 78 件をマージ（TileOPs 51、tilelang 10、TileFoundry 10、ドキュメントサイト 4、tilelang-ascend 1、tilelang-hygon 1、tilelang-sunrise 1）、レビュー中の更新は 76 件、新規 issue は 19 件。最も重要なのはリリース待ち行列にある：TileOPs の「初回リリース整理」トラッキングチケット（#2738）は 8 項目中 7 項目が完了し、残るは TestPyPI の試走と最初の tag のみ。一方 CHANGELOG には 10-25 23:17 に最初の正式バージョン記録「0.1.0 - 2026-10-26」が記され、オペレータは tileops.<family>.<Op> でインポートし、tileops.backend と tileops.authoring はそれぞれバックエンド側とサードパーティがオペレータを書くために提供され、検証設定は SM90（H200）、Python 3.12/3.13、PyTorch 2.13、TileLang 0.1.12、CUDA 13.2 に固定されると宣言している。しかし PyPI 上の当該パッケージの最新は依然 2025-10-09 の 0.0.1.dev2 であり、リポジトリには tag も release も一切なく、初回リリースは「ドキュメントは準備完了、成果物は未アップロード」という最後の 1 マスにある。メインリポジトリの 10 件のマージはサイレントエラーに集中：ストレージドメインをまたぐ名前付きバリアの id 重複（#3643）、T.clamp の NaN 伝播低下が巻き戻された（#3628）、int64 アトミック max/min と AtomicStore のクラッシュ（#3307）、VectorizeLoop がループステップを落とす（#3345）。レビュー中で最も注目すべきは #3666：3rdparty/tvm を削除し、フロントエンドと低下全体を独立パッケージ化された TIRx に移行するもので、1043 ファイル +71428/-104176。昇騰ラインは同日 Kimi K3 のゲート付き活性化オペレータ situ_glu をマージ（#1891）、当該リポジトリのデイリーテストは 10-25 に 2903 項目すべて通過を報告し、10-26 未明にはテストジョブの失敗を報告した（#1944）。

1. コアプロジェクトの進展

1.1 メインリポジトリ：partial-sync 名前付きバリア id が 2 種類のストレージドメイン間で重複（#3643）

10-25 14:30 にマージ、2 ファイル +57/-1、#3642 を修正。ThreadSync は shared と shared.dyn に対してそれぞれ 1 回ずつ実行され、毎回新しいリライタを生成してそれぞれ kFirstUsedBarrier から番号を振り直す。2 回目の実行は 1 回目が既に書き換えた同期をスキップするが、それらの id が既に使用済みであることを知らないため、同じ bar.sync id, count を互いに重ならない 2 組のスレッドに割り当ててしまう。修正は、番号を 2 回の実行にまたがって連続させ、ドメインをまたぐ再利用にはアサーションを追加するもの。この種の欠陥はコンパイル時にエラーにならず、大きな kernel で散発的にしか現れない。

出典：https://github.com/tile-ai/tilelang/pull/3643

1.2 メインリポジトリ：clamp の NaN 伝播低下が巻き戻され、T.clamp は min/max に回帰（#3628）

10-23 16:51 にマージ。#3205 の一連の経路を巻き戻し：tl.clamp 組み込み、各バックエンドの低下登録、codegen 分岐、デバイス側ヘルパー関数（昇騰の登録を含む）を削除し、T.clamp(x, lo, hi) は T.min(T.max(x, lo), hi) に戻る。理由は、追加の NaN 処理が min/max の簡約化とベクトル化を妨げていたため。NaN の要望は消えておらず、同日に別途 #3605 を開き、T.clamp_symmetric を CUDA SM86+ で単独実装する形とし、役割分担は「T.clamp は汎用性を保ち、新インターフェースはセマンティクスを保つ」。

出典：https://github.com/tile-ai/tilelang/pull/3628

1.3 メインリポジトリ：int64 アトミック max/min と AtomicStore の int64、bf16、fp16 クラッシュ（#3307）

10-23 18:44 にマージ。normalize_atomic_type は #1716 以降、int64_t を unsigned long long に正規化して atomic add をサポートしていたが、その結果 Atomic の max/min および参照形式が int64 上で直接破綻し、AtomicStore も同様に影響を受け、さらに bf16 と fp16 にも波及した。修正では操作ごとに int64 専用の型選択を行い、AtomicStore は独立した型ディスパッチを通す。ある操作のために共通正規化を変更し、連鎖的に他の操作を壊した典型的なリグレッションである。

出典：https://github.com/tile-ai/tilelang/pull/3307

1.4 メインリポジトリ：VectorizeLoop がループステップを黙って無視しなくなる（#3345）

10-23 19:02 にマージ、#3301 が追跡する F319 に属する。ベクトル化器は (loop_var, extent, body) しか受け取らず、ステップは全く渡されていなかった。T.vectorized(0, 8, step=2)（反復集合 0/2/4/6）は [0, 8) 全体をカバーする連続アクセスに下降されていた。修正ではベクトル化に入る前に非単位ステップを拒否し、診断を出す。この一連のサブ項目に共通する特徴は、フロントエンドが下降不可能な書き方を受け入れ、バックエンドが別のプログラムのマシンコードを生成することである。

出典：https://github.com/tile-ai/tilelang/pull/3345

1.5 メインリポジトリ：NVRTC がディスクキャッシュにヒットすると自動チューニング結果が書き戻されない（#3193）

10-23 15:04 にマージ。NVRTC がディスクから kernel をロードする際に adapter.libpath を設定しないが、チューニングで設定が選択された後はこのフィールドを使ってキャッシュ kernel を保存するため、ヒットするたびに AttributeError が発生し、結論が破棄され、ユーザーには「起動するたびに再チューニングしている」ように見えていた。修正ではキャッシュロードパスで libpath を復元し、新規コンパイルパスと一致させ、キャッシュリロードとネガティブコントロールのテストケースを追加した。

出典：https://github.com/tile-ai/tilelang/pull/3193

1.6 レビュー中：独立パッケージ化された TIRx で内蔵 TVM を置き換え、1043 ファイルを変更（#3666）

10-25 19:16 に提出、1043 ファイル +71428/-104176。3rdparty/tvm および submodule エントリを削除し（CUTLASS と HIP ヘッダーは保持）、フロントエンド、ネイティブテンソルとスコープ IR、下降パス、バックエンドパイプライン、実行アダプタを全体として独立ビルド・リリースされる tvm_tirx に移行した。互換層は TileLang 内部に限定され、グローバルな tvm エイリアスを設けず、第二の TIRx も保持しない。これにより、前号までの「tvm fork が先行、メインリポジトリが追随」が終点に達した。基盤は vendored ソースから外部依存に変わり、以後は独立してリリースとロールバックが可能になり、マージの影響範囲はリポジトリ全体に及ぶ。

出典：https://github.com/tile-ai/tilelang/pull/3666

1.7 レビュー中：sm_100 の TMEM 解放に CTA バリアが欠如、warp 特化の先頭文が移動（#3645 / #3663 / #3664）

三件は同源で、いずれも自動 warp 特化と Blackwell の新しいストレージに関するもの。#3645：sm_100 上のテンソルメモリ解放に CTA レベルのバリアがなく、プロデューサー warp がコンシューマーの tcgen05.mma/tcgen05.ld まだアキュムレータを読んでいる間にそれを解放できる。#3663：特化が T.serial の外側ループの外にある先頭文をループ本体に移動させ、本来一度だけ実行すべき初期化が毎回再生され、出力が誤る。#3664：if 内に特化パイプラインを包み、if の後に文がある場合、setmaxnreg 関連の下降が ptxas を失敗させる。三件を合わせて見ると、「どの文がどの warp に属し、ライフタイムがどこで終わるか」に関する完全な意味モデルがまだ欠けている。

出典：https://github.com/tile-ai/tilelang/pull/3645、https://github.com/tile-ai/tilelang/issues/3663、https://github.com/tile-ai/tilelang/issues/3664

1.8 新規欠陥：sm_120 でリダクション下降失敗、3 つの注意力サンプルが共有メモリ超過（#3647 / #3646）

10-25 09:08 に同日 2 件報告。前者は gdn wy_fast_bwd_split の sm_120 上での ReduceOp 下降失敗——ソースインデックスがスレッド保有のリダクションセグメントに依存し、既存ルールのカバー範囲外である。後者は attention_sink、gqa_bwd、block_causal_attention_varlen の 3 つのサンプルが 101376 バイトの単一ブロック共有メモリ上限を超えている。対応する修正 #3662 は既にオープン済み：デバイス上限に応じてより小さなタイル、より少ないパイプライン段数、128 スレッドを選択し、大型デバイスは元のデフォルトを維持する。コンシューマー向け Blackwell の容量制約が、サンプルとチューニング表のハード境界になりつつある。

出典：https://github.com/tile-ai/tilelang/issues/3647、https://github.com/tile-ai/tilelang/issues/3646

  1. マルチバックエンド対応（昇騰 / 海光 / 新規 CPU と ROCm）

2.1 昇騰メインリポジトリ：DeepGEMM サンプルが FP4×FP4 パック入力に対応（#3589）

10-23 10:26 にマージ。dense、M-grouped、K-grouped の3系統の DeepGEMM インターフェースに対して、パック済み E2M1 FP4×FP4 入力を有効化。既存の MX GEMM kernel とヒューリスティックを再利用し、パック済みバイト格納から論理次元を逆算して FP4 の64要素アライメントに従う。バックエンド側は MX の K 末尾パディングのみを変更し、バッチ式コンストラクタも FP4 を受け付ける。公開の batch/einsum インターフェースは DeepGEMM-Ascend-Nightly に合わせて引き続き FP8 を保ち、FP8×FP4 の逆量子化は後続に留保。

情報源：https://github.com/tile-ai/tilelang/pull/3589

2.2 昇騰メインリポジトリ：DMA のバッファ基底オフセット保持、領域境界の先行的提升、周期バッファの完全なライフサイクル（#3627 / #3625 / #3606）

3件とも 10-23 にマージされ、いずれもレイアウトとライフサイクルの修正。#3627：DMA プランニングが Buffer.elem_offset を落としており、UB エイリアスを elem_offset=256 で構築すると T.copy(エイリアス, out) が実際には0番要素から読み込んでいた。修正は基底オフセットをアドレスに算入し、ストライド付きスライス（ネスト含む）で親オフセットを保持する。#3625：領域の最小値と長さを Int64Promoter で提升してから半開区間を構築し、int32 変換が動的末尾境界を覆い隠してオーバーラップ証明が Z3 予算を浪費し、インプレース永続化 RoPE に余分なクロスイテレーション依存を導入するのを回避。#3606：サブバッファのライフサイクル要約はアクセスを完全にカバーする場合のみ提升可能とし、外部でプリロードされた値は親周期全体にわたって生存させ、ネストや手動パイプライン下での再利用が読み手を上書きするのを防ぐ。

情報源：https://github.com/tile-ai/tilelang/pull/3627、https://github.com/tile-ai/tilelang/pull/3625、https://github.com/tile-ai/tilelang/pull/3606

2.3 昇騰メインリポジトリ：CI イメージを cann9.3.0 週次版へ更新（#3630）

10-23 19:20 にマージ。CI のみを変更：ascend ジョブのテストコンテナを cann9.3.0-weekly.20260930 から cann9.3.0-weekly.20261021-ubuntu22.04-py3.12 へ引き上げ。これは昇騰側の全回帰ケースが実際にどのバージョンの CANN ランタイムで検証されるかを決めるものであり、当該ラインの結論の有効期限を判断する前提となる。

情報源：https://github.com/tile-ai/tilelang/pull/3630

2.4 昇騰審査中：E4M3 の UB→L1 コピー、オンチップメモリ溢れの事前拒否（#3639 / #3655）

#3639 は Ascend 950 向けに float8_e4m3fn の UB→L1 コピーを有効化：ND 入力は既存の scatter/post-copy パイプラインで再配置し、プリパック済み NZ は直接転送し、footprint とレイテンシ分析に FP8 の要素幅を補完する。#3655 は MergeUBAllocations が下降フェーズで UB、L1、L0A、L0B、L0C それぞれの容量に応じて計画占用量を検証し診断を報告するようにし、越界割り当てを生成しないようにする——原因は2つの独立ループがそれぞれ合法的に 32KB L0A タイルの2バージョンを選択し、マージ後に上限を超えたこと。オンチップメモリ管理は実行時エラー報告からコンパイル時拒否へと前倒しされつつある。

情報源：https://github.com/tile-ai/tilelang/pull/3639、https://github.com/tile-ai/tilelang/pull/3655

2.5 昇騰審査中：PTO ターゲットがデフォルトで tvm_ffi 実行バックエンドを使用（#3516）

10-24 更新の審査中変更：pto に tvm_ffi をサポートしデフォルトに設定、execution_backend="auto" は現在 tvm_ffi に解決される。共有ホスト側 codegen が MakePackedAPI と C ホスト構築を担い、昇騰ランタイムモジュールは aclrtLaunchKernelWithHostArgs 経由で PTODSL コンパイル済み aibin を起動し、AscendC パスと一致する。メインリポジトリ CPU 側 #3634（TVM-FFI に統一し、CPU 専用 Cython ラッパーを削除）と同方向：実行バックエンドは引き算を進めている。

情報源：https://github.com/tile-ai/tilelang/pull/3516

2.6 昇騰リポジトリ：situ_glu オペレータをマージ、Kimi K3 ゲート付き活性化に整合（#1891）

10-23 16:04 にマージ。意味論と dtype/shape/attr 制約は CANN ops-nn の activation/situ_glu に一条ずつ整合させ、精度基準は CPU fp64 の PyTorch ゴールドスタンダードを採用。純 Vector 単一カーネルで、ホスト側は dim に従って入力を (rows, cut*inner) のゼロコピービューに軸統合し、非末尾次元の分割ではストライドを跨がない。オペレータは Kimi K3 Stable LatentMoE の前方ゲート活性に対応し、前号の situ_glu 勾配、疎 MLA と併せて、昇騰リポジトリのオペレータ一覧は具体的な対話モデル構造ごとに順次展開されつつある。

出典：https://github.com/tile-ai/tilelang-ascend/pull/1891

2.7 昇騰リポジトリ審査中：疎 MLA、GLM-5.3 kpool と三つの正規化サンプル（10-23~25）

審査中の 24 件のうち、オペレータ側の代表は sparse_mla_fwd（#1929、DSA 疎 MLA 前方、varlen パッキングのランダム行 gather + オンライン softmax + QK/PV デュアル GEMM、fast パスは H=128、G=1、dim/tail=(512,64) などに限定）と GLM-5.3 kpool 圧縮（#1910、プール内で次元ごとに softmax プーリング、BF16 境界を通過、Hadamard-128 回転、E4M3 量子化し、行と scale をページド cache にスキャッタ）。サンプル側は rms_norm（#1558）、NMS（#1748、ペア IoU を 1 bit に圧縮して uint16 ビットマップへ、N=4096 時は 2MB が 64MB 行列に取って代わる）と GroupNorm（#1607）を補充。

出典：https://github.com/tile-ai/tilelang-ascend/pull/1929、https://github.com/tile-ai/tilelang-ascend/pull/1910、https://github.com/tile-ai/tilelang-ascend/pull/1748

2.8 昇騰リポジトリ：デイリーテスト 2903 項全通過、翌日テストジョブが失敗を報告（#1941 / #1944）

ボットアカウントは 10-25 05:15 にデイリーテスト 2903 項が全通過、通過率 100% と報告。10-26 04:30 には workflow の test ジョブの失敗を再度報告し、10-24 05:08 にも別途失敗記録がある。#1944 には失敗ケースの明細が添付されていないが、時系列から見ると、デイリー全量はすでに 2900 規模で安定し回帰ゲートの役割を担っており、一度の失敗は新規マージまたは環境変更が既存ケースを中断したことを意味する。

出典：https://github.com/tile-ai/tilelang-ascend/issues/1941、https://github.com/tile-ai/tilelang-ascend/issues/1944

2.9 海光：主干に三件マージ、レジスタパイプラインが再び審査中に（#26 / #18 / #27）

主干は 10-23 17:57 に一度に三件を着地（作成者日付 10-14、10-16、10-20、バッチマージに属する）：MLS スロットと線形 DS 読み取りの修正、CI の DTK 26.04/26.10 サポート、wave64 shuffle とベクトル化 BF16 ストアへの変更。マージされた #26 はさらに FP4 の MLS warp 分割ハンドルを修正。審査中の #18 はレジスタパイプラインを再導入し（共有メモリパイプラインと併存可能、パイプライン段に応じて commit と barrier を挿入）、warp 数が 4 を超える場合に warp diverge を有効化し、example_gemm を ROCm 同等まで引き上げることを目標とし、10-25 06:00 に更新あり。#27 はビルトイン下降、精度、整数ベクトル codegen を処理。前号の「マージブランチで enable_register_pipeline を削除」と対照すると、同一機能が PR 形式で作り直されつつある。

出典：https://github.com/tile-ai/tilelang-hygon/pull/26、https://github.com/tile-ai/tilelang-hygon/pull/18、https://github.com/tile-ai/tilelang-hygon/pull/27

2.10 新規バックエンド審査中：Intel AMX の BF16/INT8 GEMM、ROCm の FP4 と E8M0（#3637 / #3665）

#3637 CPU パスに Intel AMX バックエンドを追加：ターゲット検出、コンパイルオプション、GEMM ディスパッチ、BF16 と INT8 kernel は AVX-512/VNNI パッキングとアライメント再利用の一時領域を使用、実行側は 1 コア、40 コア、120 コアで OpenMP を適応的に使用。これまで TileFoundry は Apple AMX 上でプリフィル示例を走らせており、このコミットで AMX を直接メインリポジトリの CPU パスに組み込んだ。#3665 HIP テンプレートの二つの欠陥を修正：T.cast(x, T.float4_e2m1fn) が HIP 上で (fp4_e2_t)x と出力され、この型は明示的コンストラクタしか持たないため、浮動小数点が整数に切り捨てられて格納される（1.0 が 0.5 に、2.0 が 1.0 に）。同時に E8M0 型を補完し、gfx94x 上でソフトウェア FP4 を有効化した。

出典：https://github.com/tile-ai/tilelang/pull/3637、https://github.com/tile-ai/tilelang/pull/3665

3. エコシステムと採用者（TileOPs / TileFoundry / ディストリビューション）

3.1 TileOPs：初回リリース整理の八項目のうち七項目完了、CHANGELOG に 0.1.0 を確定（#2738）

10-25 10:45 にトラッキングチケット「Release clean-up」を起票、八項目のうち七項目をチェック済み：命名、パッケージングとリポジトリファイル、Python 3.13、公開 API と拡張ポイント、オペレータの動作、入力検証、ドキュメントサイト。唯一未完了なのは「サードパーティ声明、PyPI インストールドキュメント、dev 依存グループ、CHANGELOG とリリース手順、TestPyPI 試走と最初の tag 付け、メンテナによる実行」。CHANGELOG には同時期に最初のバージョン記録「0.1.0 - 2026-10-26」が反映され、初回リリースであること、docs/stability.md で公開インターフェースとは何かを説明することが明記された。PyPI を確認：tileops の最新は依然として 2025-10-09 の 0.0.1.dev2。GitHub を確認：tag なし、release なし。別途 #2756 で「Post-release clean-up」が先行して起票されている。

出典：https://github.com/tile-ai/TileOPs/issues/2738、https://github.com/tile-ai/TileOPs/blob/main/CHANGELOG.md

3.2 TileOPs：公開名とパスを一括確定、パッケージングをメタデータに変更し 3.13 をサポート（#2741 / #2742 / #2746）

#2741 は 739 ファイル +6452/-6740 の一括リネーム：tileops、各オペレータファミリモジュール、tileops.backend、tileops.manifest、tileops.trace と新規追加の tileops.authoring が公開面となり、その他は _ops、_kernels、_utils、_perf に降格、tileops.ops の遅延エクスポート層を削除し、一つのオペレータにつきインポートパスを一つだけにした。#2742 はパッケージングメタデータを修正（bench を extra から dependency group に移動、dev の重複を除去し pre-commit と pytest-timeout を補完、Linux/CUDA 13/Python 3 を宣言、パッケージに py.typed を同梱）、CHANGELOG と不具合テンプレートを新規追加。#2746 は requires-python を >=3.12 と定め上限を削除、Python 3.13.15 + torch 2.13.0 + PyPI 版 tilelang 0.1.12 の H200 上で全 43 項のパッケージングテストケースを走破した。

出典：https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2741、https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2742、https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2746

3.3 TileOPs：オペレータ記述の入口を authoring に集約、eager 呼び出しを単一エグゼキュータに収束（#2743 / #2744）

#2743 は拡張ポイントを確定：リポジトリ外のコードは tileops.authoring.Op をサブクラス化してオペレータを記述し、マニフェストエントリをクラス属性 spec として宣言、クラス生成時にバリデータが検査し、それに伴いシグネチャ検査、形状推論、roofline とコンパイル境界を得る。tileops 内部クラスのみが同名エントリを取り、バックエンドが直接サービスする。#2744 は eager 呼び出しごとに繰り返し推論されるシグネチャ判定、呼び出し仕様、kernel プログラムと呼び出し記録を「特化ごとに一つの plan」に収束し、並行下では一度だけ解決、ビルド失敗時は公開済みのチューニング設定をロールバックする。オペレータ作者と呼び出し側のインターフェースは、暗黙の約束から明示的な契約へと変わった。

出典：https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2743、https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2744

3.4 TileOPs：オペレータの共有セマンティクスを一括明文化、入力検証をマニフェストから生成（#2751 / #2758 / #2760）

#2751 と #2758 は「概念ごとに一つの規約」をドキュメント化し、オペレータごとに実行する：すべての attention の LSE を float32 の自然対数に統一し、稠密 [B,H,S] とパック済み [H,T] をそのレイアウトで格納する（GQADenseBwdOp は以前 2 を底としていた）。可視キーのない行は 0 と -inf を出力する；out= は一律キーワード専用引数とし、そのオブジェクトを返す。逆方向オペレータは対応する順方向とペアになる。#2760 は validate_inputs のパック済みオフセット検査をオペレータごとの手書きからマニフェスト生成に変更し、併せて四つの線形 attention オペレータが引数位置で cu_seqlens を取る潜在的問題を修正した。

出典：https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2758、https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2760

3.5 TileOPs：ドキュメント公開、サードパーティ声明と pip インストール入口（#2753）

11 ファイル +103/-32：THIRD_PARTY_NOTICES に Qwen チームのコードの MIT 声明を収録し（二つの GDN プリフィル kernel は同所からの改変）、license ファイルとして wheel と sdist に同梱してリリースする；README のファーストビューを pip install tileops に変更し、検証済みの構成（Linux、Python 3.12/3.13、PyTorch 2.13、TileLang 0.1.12、CUDA Toolkit 13.2 と nvcc、SM90）を示した。コミット説明では tag を打つ直前のマージを要求し、追跡チケットの最終項目と前後関係にある。

出典：https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2753

3.6 TileOPs 性能：GDN プリフィルのパーティション幅を呼び出し自身の長さで選択、KDA ネイティブゲートを kernel へ（#2745 / #2683）

#2745 は GDNFwdOp プリフィルを修正：以前はパーティション幅を key head 数で取っていたため、q35-397b-tp8-32768 は各 walk を 64 段に分割し 4 波に跨り、夜間ベンチマークでは FlashInfer の 0.988 に留まっていた；呼び出し自身の系列長と value head でパーティションを求解するよう変更後、bf16 は 289.3 から 200.6 マイクロ秒（FlashInfer の 1.434 倍）、fp16 は 285.0 から 195.2 マイクロ秒（1.468 倍）に改善。#2683 は KDA 順方向が生のゲートを直接受け取れるようにし（オプションの dt_bias と有界ゲートを含む）、16 ファイル +3095/-458、28 件のワークロードを追加し、各 KDAFwdOp 行で FLA ベースラインを上回り、強減衰 chunk は対の Gram 項として計算するよう変更して NaN を回避した。

出典：https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2745、https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2683

3.7 TileOPs 性能：attention 状態のマージ、ページド GQA と indexer のテールウェーブ（#2739 / #2752 / #2735 / #2730）

#2739 は MergeAttentionStatesFwdOp に行なしガードのプログラムとマージ後一回限りの LSE 格納を追加した。以前は llama-70b-cascade で FlashInfer ネイティブ merge_state の 0.985、他の二行は 0.988 から 0.999 であった。#2752 は自然対数と 2 を底とする対数（exp2/log2）の両方をサポートし、単一波 16 行グリッドを 512 スレッド CTA で 64 行を処理するよう変更。#2735 は qwen35 の RoPE 一時バッファ溢れを修正し、head dim 256 の FP8 キャッシュを単一 warpgroup 64 行タイルからデュアル warpgroup 128 行に変更（以前は最速比較実装の 0.16 から 0.57 倍のみ）、flat dim-64 行は三コンシューマ warpgroup に変更。#2730 は FP8 indexer の最後の一波に満たないブロックを 2 の冪で最大 16 CTA に分割したが、実測では長行が ptxas の FMNMX 順序によりかえって 2 から 7 パーセントポイント遅くなった。

出典：https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2739、https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2735、https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2730

3.8 TileOPs 性能：GEMM テールウェーブの狭タイル、ピンポン BMM の段階的ステージング（#2733 / #2734 / #2720）

#2733 永続化グリッドの最終波に向けて：最も忙しい CTA のタイル列数が全体の時間を決め、ds-v3 の一部の行はこれまで cuBLASLt や quack に 0.6～2.3 パーセントポイント劣っていた。改修方法は、ワイドタイルを実行し終えた後に、より狭いタイルで最終行を処理し、最も忙しい CTA の列数が最小になるようにレイアウトを選び、176 幅タイルに 5 段リングとダブルバッファ epilogue を組み合わせる。#2734 は BmmPingPongKernel のストレージを 2 つのバッファで交互に段階化する（K が 16 セグメント以上に跨る場合は 16 列、以下なら 32 列を取る）ことで、最後のタイルの epilogue が cast と store を直列に待つことを避ける。#2720 は 2 波以内の短い K のバッチ GEMM を 128×128 ピンポンタイルに切り替え、タイル交換と epilogue を別のメインループの下に隠す。

出典：https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2733、https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2734、https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2720

3.9 TileOPs パフォーマンス：MoE の A ボックスロードとネイティブ幅 WGMMA、要素ごとの逆数と行ブロードキャスト（#2711 / #2715 / #2710 / #2725）

#2711 はデコード期の MoE を修正する：1 つのエキスパートが 1～7 行しか持たないが、64 行のブロック単位 TMA ロードが次のエキスパートの行も L2 に引き込んでしまい、gpt-oss-120b-decode の gate/up がそのため L2 制約を受ける（3.56GB の DRAM 読みが 6.11GB の L2 トラフィックに対応）。そこで 128 バイト K アトム単位で 16 行の A ボックスに切り、アクティブ行が到達可能なボックスのみを発行するようにした。#2715 は 192 と 224 幅のテンプレートタイルそれぞれに 16K の WGMMA を 1 本ずつ発行させる——これまで幅が 256 で割り切れない T.wgmma_gemm は gcd(width,256) 幅の複数本に分割され、各本が A を再読込するため 27～35 パーセントポイント遅かった。#2710 は逆数を 1 本の近似命令とスレッドごと 1 ベクトルに変更する（これまで 1600 万行の fp16/bf16 で torch.compile に 1～1.4 パーセントポイント劣っていた）。#2725 はグリッドが 1 波しか占めない場合に 1 スレッドで 4 行を処理し、bias ベクトルを共有する。

出典：https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2711、https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2715、https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2710

3.10 TileOPs パフォーマンス：リダクションと正規化を 16 バイト evict-last 読みに変更（#2757 / #2759 / #2748 / #2737）

#2759 は 1 回しか読まない 16 バイトロードを一律に tileops::load16_evict_last 経由にする（argreduce 共有メモリセグメント、スレッドごとの全ベクトル argreduce、InstanceNorm 行正規化、8MiB 以内の行折り畳み）。しきい値を超えた場合のみ evict-first に戻す。#2757 は leading-axis リダクションの下りパスを 1024 スレッドがそれぞれ 1 つの 16 バイトベクトルを持つように変更し、ProdFwdOp は (4,128,4096) fp16 の dim 0 上で 3.33 マイクロ秒から torch.compile と同等まで短縮した。#2748 は LayerNorm のスレッド数を行数に応じて選ぶ（8192 以上かつ SM あたり 1 ブロック以下の場合は 256、それ以外は 128）。同じオペレータがデコードとプリフィルそれぞれで 1 回ずつコンパイルされる。#2737 は AdaptiveMaxPool2d のチューニングを停止する——CUDA イベント計時で選ばれた設定はラウンド間で 1.7 倍遅くなることがあり、派生デフォルト設定を実行し、新たにレジスタ版グローバルプーリング kernel を追加する。

出典：https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2759、https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2757、https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2748

3.11 TileOPs 正確性と CI：SSD スキャンの末尾、GLA セグメント展開、H200 リリース検証（#2716 / #2750 / #2749 / #2718 / #2713）

#2716 は CUDA codegen の前に SSD chunk スキャンパイプラインの固定末尾を展開し、非同期コピー待機パラメータに残った算術式による整数アンダーフローのコンパイルエラーを修正する（Mamba のユースケースはこれまでコンパイルできなかった）。#2750 はパック GLA の 2 段パイプラインを明示的に展開し、新しいバージョンの CUDA コード生成器がシンボリックな待機カウントを拒否することを回避する。#2749 はベクトル化因果畳み込みプリフィルのロード前にオプションの bias ストレージをアラインメントする——連続ビューは未アラインメントの先頭アドレスを保持する可能性がある。#2718 は H200 リリース検証を厳格化する：ユースケースの欠落、レポートが空、テストが成功していない、または行全体が検証されていない場合はすべて失敗と判定し、インストールラウンドごとの検証に独立したキャッシュを使い、CUDA Graph は 23 テスト、9 オペレータをカバーする。#2713 は夜間ベンチマークを占有 GPU 上で直列収集させる——これまで事前ウォームアップが別のベンチマークの占有デバイス上で CUDA コンテキストを初期化し、ある夜間に 1061 のユースケースがエラーを報告していた。

ソース：https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2716、https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2718、https://github.com/tile-ai/TileOPs/pull/2713

3.12 TileFoundry：sm_89 の E4M3 warp MMA と命令単位の能力検証（#261 / #262 / #264）

#261 は sm_89 上の FP8 warp MMA（mma.sync の m16n8k32 E4M3 形式）を宣言する：#259 で確立された sm_89 ターゲットは BF16 しか選択できず、レジスタ内の E4M3 積は実行できる命令がなかった。#262 は能力検証を「MMA のみの検査」から各命令へ拡張する：sm_89 上で bulk copy、TMA copy、または mbarrier トランザクションバリア形式を用いると、これまでは検証を通過し、codegen や ptxas の段階で初めて失敗し、しかもエラーメッセージに欠落ハードウェアへの言及がなかった。変更後は admit_fields が取り込み段階でターゲット能力と項目ごとに照合する。#264 は 16×8×128 の E4M3 積でこの atom をスケジューリングから GPU 実行まで通し、K スライスは共有メモリを経由して一時保管する——まさにこのユースケースが、直後に #263 で修正される cp.async のアドレッシング欠陥を露呈させた。

ソース：https://github.com/tile-ai/TileFoundry/pull/261、https://github.com/tile-ai/TileFoundry/pull/262、https://github.com/tile-ai/TileFoundry/pull/264

3.13 TileFoundry：cp.async のターゲットレイアウトアドレッシングと MLA 逆方向レイアウト（#263 / #260 / #257）

#263 は ops::copy_async がターゲットを要素インデックスでアドレッシングする一方、ソースをベクトル単位で走査する不整合を修正する：スレッドスライスが複数のベクトルを含み、かつ連続区間が最初のモード上にない場合、後続のベクトルが誤ったアドレスに書き込まれる——sm_89 E4M3 GEMM においてスレッドごとのスライス (2,1,1,8)、ストライド (256,-,-,1) では、2 番目の 8 バイトベクトルが第 256 バイトではなく第 4 バイトに書き込まれていた。#260 は MLA 逆方向のレイアウトと解析の欠落を収束させる（作者のアフィン写像を保持し、CuTe プリミティブでスライスと命令投影を行い、StMatrix と累加式 CopyReduceAsyncTensor のセマンティクスを補完する）ことで #251 をクローズする。#257 は下降後の TIR メモリアクセス経路における 3 つの欠陥を修正する：ops::reduce がスレッド軸を cta レベルと誤判定する、warps_per_group がグリッドインスタンス数全体（RMSNorm チュートリアルでは 8 ではなく 256）になっている、クロス warp ワークスペースのインデックス読み取りが範囲外になる。

ソース：https://github.com/tile-ai/TileFoundry/pull/263、https://github.com/tile-ai/TileFoundry/pull/260、https://github.com/tile-ai/TileFoundry/pull/257

3.14 TileFoundry：core / nvidia / apple の 3 つの配布パッケージに分割、テスト入力は 1 回だけロード（#268 / #269）

#268 は 739 ファイル +5489/-4518 の構造调整である：コアとベンダー配布版を分離し、共通のバージョン契約を共有し、CUDA と AMX の実装、ハードウェアドキュメント、仕様、テンプレート、ランタイムヘッダーファイルをそれぞれパッケージ化し、発射とリンクの実装は target バインディング経由で解決し、インストール後のターゲットはコア初期化後にロードされる；モデルリソースは target に、共有因果言語モデルのオーケストレーションは core に帰属させ、レビュー後に純減 274 行となった。#269 はテスト所要時間（メインライン 314〜509 秒、ランタイムヘッダーファイル変更時 651 秒）に対し、同一入力を CLI ローダー経由で 1 回だけ実行するようにする——これまでは 1 つのスケジューリング HIR fixture が 12 回ロードされ、9 回検証され、ファミリーごとに 1 回解析されていた。またテスト専用ローダーが CLI では拒否されるプログラムを受け入れていた。

ソース：https://github.com/tile-ai/TileFoundry/pull/268、https://github.com/tile-ai/TileFoundry/pull/269

3.15 配布版：Sunrise 0.1.15+sunrise.1.2.0 リリース PR のマージ（#9）

10-23 10:43 にマージ。この PR は Sunrise 配布版を 0.1.15+sunrise.1.2.0 に更新し、TileLang 0.1.15 およびそれに伴いレビュー済みの TileOPs、TileKernels、TVM、tvm-ffi の変更を取り込み、ソースインポートとマージ適応を別々にコミットし、最終的に TANG バックエンド wheel に適応してスライス GEMM の回帰を修正する（2 つのアキュムレータフラグをいずれも公開テンプレートで検証し、stride、origin、offset のアサーションを保持する）。前号では、この PR を S2 にインストールした後の import スモークが tangGetDeviceCount で失敗したことを記録した；今調査期間において当該リポジトリに後続コミットはなく、この失敗に対する修正記録は見られない。

ソース：https://github.com/tile-ai/tilelang-sunrise/pull/9

4. コミュニティ、チュートリアル、イベント

4.1 新規リポジトリ：PTO-ISA の tilelang-puzzles-ascend が PTO の Ascend 向け量子化 kernel チュートリアルを公開（10-23）

10-23 にプッシュ。自己記述は「PTO の Ascend 向け量子化 kernel チュートリアルと演習」で、フォーマットは tile-ai/tilelang-puzzles を踏襲。同組織の tilelangGym は各種ベンチマークとマイクロベンチマークの PTO 降下に対する性能感度を測定するもので、前号で既に収録済み。両リポジトリはともに PTO-ISA 組織に属し、メインリポジトリで審査中の PTO ベクトル化（#3512、T.Parallel を PTO VMI 命令にベクトル化）と合わせて「コンパイラ—演習—感度」の三点セットを形成しており、PTO という昇腾命令ラインが開発者向け入り口を整備しつつあることを示している。

ソース：https://github.com/PTO-ISA/tilelang-puzzles-ascend

4.2 新規リポジトリ：中国語 TileLang オペレータ面接練習サイト、9 モジュール 18 問（10-23）

10-23 にリポジトリ作成。自己記述は中国語オペレータ面接練習サイト：9 モジュール、18 問、21 本の教学サンプル、インタラクティブ演習・解答・性能分析を含む。これまでコミュニティコンテンツは cookbook とスキルパッケージが中心だったが、「面接／講座単位で組織化」した成果物はこれが初めて。

ソース：https://github.com/zhachar14h-cell/tilelang-operator-interview

4.3 コミュニティのスキル・チュートリアルリポジトリのプッシュが継続、ドキュメントサイトは初回リリースに続き 4 件が改版に追随（10-23〜25）

sablin39/tilelang-cuda-skills（146 スター）、RuneFang/tvm_tilelang_cookbook（36 スター）、cc-c122/TileLang-Remote-Autotuning-Agent（10-24 プッシュ）が更新を継続。kevin3113/models-tilelang は 10-23 にリポジトリ作成され、その作者は同時期にメインリポジトリへ昇腾クロスコア同期の schedmode サポートを提出（#3614）。ドキュメント側では、TileOPs ドキュメントサイトの 4 件がメインリポジトリの改版に追随：#79 は引退済みの GQAPrefillPagedWithKVCacheFwdOp を削除しトップページにリリース告知を掲載、#81 は 26 個のオペレータクラス改名と内部パッケージへのアンダースコア付与に追随、#82 は公開 API 契約と bench 依存グループの変更に追随、#83 は初回 PyPI リリースに向けてトップページとインストールページを整備。

ソース：https://github.com/tile-ai/TileOPs.github.io/pull/83、https://github.com/sablin39/tilelang-cuda-skills、https://github.com/cc-c122/TileLang-Remote-Autotuning-Agent

4.4 議論：TileScale ユーザーが使用中の TileLang バージョンをアップグレードできるか質問（#72、10-25）

10-25 05:17、ユーザーが tile-ai/tilescale で TileScale が依存する TileLang バージョンをアップグレードできるか質問。当該リポジトリの最終プッシュは 08-25 で止まっており、ドキュメントとサンプルは依然として古いバージョンを指している。こうした質問は通常、上流のインターフェースが急速な改名期に入った後に現れる——本調査期間にメインリポジトリで審査中の TIRx 置換（#3666）と TileOPs の 26 個のオペレータクラス改名は、いずれも下流のバージョン追随コストを増大させる。

ソース：https://github.com/tile-ai/tilescale/issues/72

5. トレンド観察

リリースエンジニアリングが主戦場になった。 78 件のマージのうち TileOPs が 51 件を占め、そのうち十数件は改名、パッケージング、セマンティクス統一、ドキュメントと CI ゲート——性能でも新規オペレータでもなく、インターフェースを凍結するものだ。トラッキング課題は七割、CHANGELOG は 0.1.0 を確定し 10-26 と記載、以降 0.x の互換性コミットメントが発効する。同時期に TileFoundry は core/nvidia/apple の 3 パッケージ化、Sunrise は 0.1.15 配布版をマージし、3 つのラインが同じ週に同じことをしている：「動く」を「リリースできる」に変えることだ。

正確性の重心が形状検証から新ハードウェアと新スケジューリングへ移った。 先週のメインリポジトリのマージは形状と幾何検証が中心だったが、本調査期間はライフサイクルとバリアに変わった：クロスストレージドメインバリアの重複番号、sm_100 テンソルメモリ解放時の CTA バリア欠落、warp 特化が先頭ステートメントを誤って移動、setmaxnreg が ptxas 失敗を引き起こす。共通点はコンパイルは通るが結果が偶発的に誤ること、そしてすべてが自動 warp 特化と新アーキテクチャのストレージに起因すること——スケジューリング権をコンパイラに委ねた後に必ず払うことになるツケだ。

昇腾ラインは動作確認からモデル別オペレータ展開と毎日リグレッションへ進んだ。 situ_glu は Kimi K3 Stable LatentMoE のゲート活性化に整合し、審査中の sparse_mla_fwd と GLM-5.3 kpool も同様に特定モデル構造の部品だ。毎日全量 2903 項目が全通過、翌日にはまた失敗を報告しており、テストケース規模がすでにゲートとして十分であることを示す。CI イメージが cann9.3.0 週次更新版に追随していることも合わせ、このラインの結論の有効期限は週単位で計られる。

実行バックエンドは引き算、バックエンド一覧は足し算。 CPU は TVM-FFI に統一、PTO はデフォルトで tvm_ffi、さらに CuTeDSL 修正と NVRTC コンパイルを追加、方向性は一致している。実行パスの分岐を減らすことだ。バックエンド一覧は逆方向に拡張——Intel AMX が CPU パスに進出、ROCm は FP4 と E8M0 を補完、海光はレジスタパイプラインを再提起。配布形態は「一つのコードで複数バックエンドに分岐」から「一つの IR、複数のパッケージング」へと変わりつつあり、#3666 で TVM を外部依存に変えるのと同じ道筋である。

付録：素材と検証説明

情報源検証表

情報源 検証結果
tile-ai 組織リポジトリ 29 リポジトリ、調査期間内にプッシュされたのは 11 個；マージ 78 件、レビュー中更新 76 件、新規 issue 19 条
tilelang メインリポジトリ マージ 10 件（9 件が 10-23、1 件が 10-25）；VERSION は依然 0.1.15、新規 tag なし；レビュー中 50 件更新、TIRx 置換（#3666）を含む
TileOPs マージ 51 件、初回リリースに向けた整理と性能が中心；tag なし、release なし；PyPI 最新は依然 0.0.1.dev2（2025-10-09）
TileFoundry マージ 10 件（#257 から #269）；v0.0.3 リリースノートは 10-22 の回で既に収録済み、今調査期間に新規 tag なし
tilelang-ascend マージ 1 件（situ_glu、デフォルトブランチ ascendc_pto）、レビュー中 24 件更新；デイリーテスト 2903 項全通過の翌日にジョブ失敗
tilelang-hygon メイン 3 件マージ（作成者日付 10-14 から 10-20、バッチマージに属する）；レビュー中 2 件（#18 / #27）
tilelang-sunrise マージ 1 件（0.1.15+sunrise.1.2.0 リリース PR）、マージ後に後続コミットなし
tilelang-mlir-ascend デフォルトブランチ main は調査期間内にコミット 0 件；プッシュは update0.1.15 / ci-0.1.15 / probe-ci の 3 ブランチで発生、バージョン適合と CI 試行に属する
tilelang-metax / musa 調査期間内にプッシュなし、それぞれ 10-16 / 09-30 で停止
TileRT / tilescale / DeepStack プッシュなし；tilescale はバージョンアップの問い合わせを 1 件受信（#72）
採用側 TileKernels / FlashQLA いずれも 10-14 で停止、プッシュなし
CANN コミュニティ ops-tilelang オペレータリポジトリ デフォルトブランチの最終コミットは 10-22、調査期間内に新規なし
Google News（中英文複数組、プロキシ経由） 精密ヒット 1 件（SGLang ブログ）、原文全文を照合したが TileLang に言及なし、無関係として除外
Hacker News ヒット 2 件、いずれも AI 投資系の議論、主題と無関係
arXiv TileLang をタイトルまたは要約キーワードとして検索、最新は 2026-07、調査期間内 0 件
PyPI tilelang 0.1.15（09-30）、tilefoundry 0.0.3（10-21）；tileops は依然 0.0.1.dev2
コミュニティ新規リポジトリ 新規 2 リポジトリ（tilelang-puzzles-ascend、tilelang-operator-interview）と活発な 4 リポジトリ、いずれも作成日とプッシュ時刻を照合済み

完全な情報源リスト