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 <p>收益判据：T_Reduce &lt; T_pipe(1−1/grid_K)，T_pipe = max(T_MTE2, T_MMAD)</p>
 <p>⟺ T_pipe &gt; grid_K/(grid_K−1)·T_Reduce（α=grid_K/(grid_K−1)，grid_K=2 时 α=2）</p>
 <p class="sub">StreamK case 多为访存 Bound（AI &lt; R₁₆），T_pipe = T_MTE2 是瓶颈</p>
-<p style="margin-top:8px"><span class="eq">K &gt; grid_K²/(grid_K−1) × 11</span>　grid_K=2→K>49；4→K>62；8→K>102</p>
-<p class="sub">源码固定门槛 8192 远高于归约阈值（~50~360），其动机是摊薄固定开销（workspace、同步、AIV启动）</p>
+<p style="margin-top:8px"><span class="eq">K &gt; grid_K²/(grid_K−1) × 12</span>　grid_K=2→K>49；4→K>66；8→K>112</p>
+<p class="sub">源码 8192 = C×512B = dValue 推荐值在最大 grid_K=C 下的保障（条件2），非归约代价（条件3阈值仅 ~50~400）</p>
 </div>
 
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 <ul>
 <li><b>经验常数</b>（min_TileSize=16KB、480KB、均衡率 0.8、CUBE_BOUND_RATIO 0.85 等）为该芯片档实测值，换芯片需重新标定</li>
 <li><b>重叠区</b>（MergeBatch vs IterBatch 在 M×N 中段）的归属由端到端时延模型 $T_{total}$ 精确仲裁，文档条件给出的是"主场"</li>
-<li><b>StreamK θ≈11</b> 基于 L2 5.2TB/s 推导，若 workspace 落 GM 则升至 ~87；源码 8192 门槛由固定开销主导</li>
+<li><b>StreamK θ≈12</b> 基于 L2 5.2TB/s 推导，若 workspace 落 GM 则升至 ~97；源码 8192 门槛由 dValue 推荐值主导</li>
 </ul>
 <p style="margin-top:16px;font-size:24px;text-align:center;color:#38bdf8"><b>整体评价：逻辑体系完整，推导自洽，可指导工程实现</b></p>
 </div>