优化 3.1 源码解析：展开各分支原理/公式/数据流，补充章节关系说明
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@@ -1,40 +1,39 @@
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# mat_mul_v3 算子源码分析 —— 分支决策与 tiling/swizzle 实现
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> 目标芯片：昇腾 950PR（NpuArch = DAV_3510，32 AIC / 64 AIV，1.65GHz）
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> 源码位置：`昇腾NPU知识库/代码仓/ops-nn/matmul/mat_mul_v3/`（op_host 为 tiling 层，op_kernel 为 device 层）
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> 算子接口：`aclnnMatmul` / `aclnnAddmm` / `aclnnMm` 的后端，是最常用 Matmul 实现（32 个 matmul 变体中的核心）
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> 配套参考：同仓 `昇腾950PR/昇腾950PR架构解读.md`（硬件规格）、官方性能建模文档 `matmul_story/docs/matmul_performance.md`
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> 目标芯片：昇腾 950PR（NpuArch = DAV_3510，32 AIC / 64 AIV，1.65GHz，GM 128GB/1.6TB/s，L2 128MB/5.2TB/s）
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> 源码位置：`昇腾NPU知识库/代码仓/ops-nn/matmul/mat_mul_v3/`（op_host 为 Host tiling 层，op_kernel 为 Device kernel 层）
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> 算子接口：`aclnnMatmul` / `aclnnAddmm` / `aclnnMm` 后端，最常用 Matmul 实现
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> 配套参考：同仓 `昇腾950PR/昇腾950PR架构解读.md`、官方建模文档 `matmul_story/docs/matmul_performance.md`
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## 0. 源码结构总览
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mat_mul_v3 采用 **Host Tiling（CPU）+ Device Kernel（NPU）** 两层结构，中间通过 **tiling key（位域编码）** 传递决策结果：
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mat_mul_v3 采用 **Host Tiling（CPU）+ Device Kernel（NPU）** 两层结构，中间以 **tiling key（位域编码）+ tiling data（参数结构体）** 传递决策：
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┌─────────────────────────── Host（CPU 侧，算子启动前）───────────────────────────┐
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┌─────────────────────────── Host（CPU 侧，算子启动前执行一次）───────────────────────────┐
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│ MatMulV3Tiling::DoTiling() │
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│ └─ MMTilingRegistry 按 priority 顺序尝试各 tiling 类（策略模式） │
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│ └─ MMTilingRegistry::DoTilingImpl() 按 priority 依次尝试各 tiling 类（策略模式） │
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│ ├─ MatMulV3KEqZeroTiling (priority 0) │
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│ ├─ MatMulV3ToMulTiling (priority 1) │
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│ ├─ MatMulV3ToVectorTiling (priority 2) │
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│ ├─ MatMulV3BasicStreamKTiling (priority 3) │
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│ ├─ MatMulV3BasicAswtTiling (priority 4) │
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│ └─ MatMulV3AswTiling (priority 999, 兜底) │
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│ 每个类的 IsCapable() 判定是否满足条件，满足则 DoOpTiling() 计算 tiling 参数，│
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│ 编码成 tiling key + tiling data 下发给 device。 │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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│ tiling key + tiling data
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│ 每个类：IsCapable() 判条件 → DoOpTiling() 算参数 → 编码 tiling key + tiling data │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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│ tiling key（分支选择结果）+ tiling data（参数）
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┌─────────────────────────── Device（NPU 侧，每核执行）───────────────────────────┐
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│ mat_mul_v3() 入口：if constexpr 按 (ApiLevel, FullLoad, Model, L0C2Out) 分发 │
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┌─────────────────────────── Device（NPU 侧，每个核独立执行）────────────────────────────┐
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│ mat_mul_v3() 入口：if constexpr 按 (ApiLevel, FullLoad, Model, L0C2Out) 四元组分发 │
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│ ├─ MatMulInputKEqZeroClearOutput K==0 清零 │
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│ ├─ MatMulToMulActKernel / MatMulToVectorActKernel 退化向量乘 │
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│ ├─ MatMulStreamKKernel / MatMulStreamKSplitKKernel StreamK 切 K │
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│ ├─ MatMulBasicKernel / MatMulBasicSplitKKernel ASWT 基础模板 │
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│ ├─ MatMulAL1FullLoadKernel / MatMulBL1FullLoadKernel A/B 全载 │
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│ └─ MatMulFixpipeOptiTensorKernel Fixpipe 随路搬出优化 │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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**关键枚举**（`mat_mul_v3_tiling_key_public.h`）：
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@@ -44,7 +43,31 @@ mat_mul_v3 采用 **Host Tiling（CPU）+ Device Kernel（NPU）** 两层结构
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| MatMulV3Model | BASIC=0 / STREAM_K=1 / K_EQUAL_ZERO=2 / TO_MUL=3 / TO_MULTI_MUL=4 / SLICE=5 / BASIC_SPLIT_K=6 / SK_SPLIT_K=7 | 主计算模型 |
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| MatMulV3FullLoad | NONE=0 / A_FULL_LOAD=1 / B_FULL_LOAD=2 / AB_FULL_LOAD=3 | L1 全载模式 |
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| MatMulV3L0C2Out | ON_THE_FLY=0 / ND_FIXPIPE_1_1=1 / ND_FIXPIPE_1_2=2 | L0C 输出方式 |
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| MatMulV3ApiLevel | HIGH=0 / BASIC=1 / TENSOR=2 | 编程接口层级（kernel 用 BASIC/TENSOR） |
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| MatMulV3ApiLevel | HIGH=0 / BASIC=1 / TENSOR=2 | 编程接口层级（kernel 实际用 BASIC/TENSOR） |
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**贯穿全文的符号约定（维度标注）**：
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| 符号 | 维度 | 含义 |
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|---|---|---|
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| `M, N, K` | 元素个数 | 矩阵 `C[M,N] = A[M,K] · B[K,N]` 的三维 |
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| `dtypeA, dtypeB` | 字节/元素 | A、B 的 dtype 字节数（FP16/BF16=2，FP32=4） |
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| `baseM, baseN, baseK` | 元素个数 | L0 分块尺寸（L0A/L0B 一次装的数据块），对齐 16 |
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| `singleCoreM/N/K` | 元素个数 | 单核负责的 M/N/K 范围（= base 或更大） |
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| `mL1, nL1, kL1` | 元素个数 | L1 中的分块尺寸（= singleCore 或 base，见各分支） |
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| `stepKa, stepKb` | 无量纲（个数） | K 方向 L1 分片步数（K 在 L1 中切几段） |
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| `depthA1, depthB1` | 无量纲（个数） | L1 流水深度（A/B 在 L1 中缓存的 tile 层数） |
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| `mCnt, nCnt` | 无量纲（个数） | M/N 方向 base 块个数 `mCnt=⌈M/baseM⌉` |
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| `aicNum, aivNum` | 个 | AIC 核数=32、AIV 核数=64 |
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**关键硬件规格（原理性推导的输入，来自 950PR 架构解读）**：
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| 规格 | 数值 | 推导用途 |
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|---|---|---|
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| Cube 每拍 MAC 数 | 16×16×16 = 4096 MAC = 8192 FLOP | 单 AIC BF16 算力 = 1.65GHz × 8192 ≈ **13.5 TFLOPS** |
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| L0A / L0B / L0C / L1 / UB | 64KB / 64KB / 256KB / 512KB / 512KB | 分块尺寸上限（`baseM·baseN·4B ≤ L0C` → baseM=baseN=256 上限） |
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| MTE1 / MTE3 | 256 BPC ≈ 422.4 GB/s（单 AIC） | 核内 L1→L0、L0C→GM 搬移耗时 |
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| GM / L2 带宽 | 1.6 TB/s / 5.2 TB/s | MTE2 综合带宽（重复读走 L2 才喂饱 Cube） |
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| 单 AIC 分摊 HBM | 1.6TB/s ÷ 32 ≈ 50 GB/s | 算术强度要求 = 13.5T/50G ≈ **270 FLOP/Byte**（带宽极紧张） |
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@@ -56,199 +79,416 @@ mat_mul_v3 采用 **Host Tiling（CPU）+ Device Kernel（NPU）** 两层结构
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{ NpuArch::DAV_3510, {K_EQUAL_ZERO, TO_MUL, TO_MULTI_MUL, BASIC_STREAM_K, BASIC_ASWT} }
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各 tiling 类按 priority 注册（`MM_REGISTER_TILING_TEMPLATE`），`MMTilingRegistry::DoTilingImpl` 按优先级逐个 `IsCapable()` + `DoTiling()`，**第一个成功者胜出**。
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`MMTilingRegistry::DoTilingImpl` 按 priority 顺序逐个 `IsCapable() + DoTiling()`，**第一个成功者胜出**（每个 tiling 类的 `DoTiling` 返回失败则尝试下一优先级）。
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| Priority | 分支 | 触发条件（IsCapable） | Device Kernel |
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|---|---|---|---|
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| 0 | **K_EQUAL_ZERO** | 无 bias 且 `K == 0` | MatMulInputKEqZeroClearOutput |
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| 1 | **TO_MUL** | 高精度FP32(`isForceGrpAccForFp32`) ∧ 非slice ∧ (M==1 ∨ N==1) ∧ A/B 均 FP32 | MatMulToMulActKernel |
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| 2 | **TO_MULTI_MUL** | 高精度FP32 ∧ 非slice ∧ `!ATrans ∧ BTrans` ∧ 无bias ∧ A/B 均 FP32 | MatMulToVectorActKernel |
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| 3 | **BASIC_STREAM_K** | deterministic≤1 ∧ A为ND ∧ 非slice ∧ aivNum==2·aicNum ∧ (SK 或 DPSK 条件) | MatMulStreamKKernel / StreamKSplitK / StreamKActKernel |
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| 4 | **BASIC_ASWT** | 无条件（主分支） | MatMulBasicKernel 等（含 fullLoad/fixpipe 子分支） |
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| 999 | **BASE(ASW)** | 无条件（最终兜底，老 Cmct 接口） | MatMulActKernel |
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| Priority | 分支 | Model 枚举 | 触发条件（IsCapable） | Device Kernel |
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|---|---|---|---|---|
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| 0 | K_EQUAL_ZERO | K_EQUAL_ZERO(2) | 无 bias 且 `K==0` | MatMulInputKEqZeroClearOutput |
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| 1 | TO_MUL | TO_MUL(3) | 高精度FP32 ∧ 非slice ∧ (M==1 ∨ N==1) ∧ A/B 均 FP32 | MatMulToMulActKernel |
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| 2 | TO_MULTI_MUL | TO_MULTI_MUL(4) | 高精度FP32 ∧ 非slice ∧ `!ATrans∧BTrans` ∧ 无bias ∧ FP32 | MatMulToVectorActKernel |
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| 3 | BASIC_STREAM_K | STREAM_K(1)/SK_SPLIT_K(7) | deterministic≤1 ∧ A为ND ∧ 非slice ∧ aivNum==2·aicNum ∧ (SK∨DPSK) | MatMulStreamKKernel 等 |
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| 4 | BASIC_ASWT | BASIC(0)/SLICE(5)/BASIC_SPLIT_K(6) | 无条件（主分支） | MatMulBasicKernel 等（含全载/fixpipe 子分支） |
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| 999 | BASE(ASW) | BASIC(0) | 无条件（最终兜底，老 Cmct 接口） | MatMulActKernel |
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> 补充：BASIC_ASWT 还注册了 `DAV_RESV` 平台（supportMmadS8S4），但 DAV_RESV 优先级只有 BASIC_ASWT 一项。本文聚焦 950PR（DAV_3510）。
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> BASIC_ASWT 也注册了 `DAV_RESV` 平台（supportMmadS8S4），其优先级仅 BASIC_ASWT 一项。本文聚焦 950PR（DAV_3510）。
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## 2. 各分支详细分析
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> **本章与第 3、4 章的关系**（先交代，避免混淆）：
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> - **本章（what / why）**：回答"给定 case 会命中哪个分支？该分支的数据流长什么样？为什么这么设计（硬件原理）？"。每个分支的 tiling 参数计算依赖第 3 章的算法，核间编排依赖第 4 章的 swizzle。
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> - **第 3 章（how：参数计算引擎）**：`ResetBase / GetRebalanceBlock / GetBaseK / CalL1Tiling` 是 **ASW 系分支（BASIC_ASWT、BASE）共用的 tiling 参数计算引擎**，StreamK 也复用其中 `ResetBase/GetBaseK/CalL1Tiling`。它回答"baseM/baseN/baseK/singleCore 这些数具体怎么算出来的"。
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> - **第 4 章（how：核间编排）**：`BlockSchedulerAswtBuiltIn`（ASWT）与 `BlockSchedulerStreamKBuiltIn`（StreamK）回答"二维 MN 块流如何映射到一维核索引流、执行顺序如何蛇形滑动、尾轮怎么重切"。它是第 3 章算出的参数在 device 侧的消费方式。
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### 2.1 K_EQUAL_ZERO（priority 0）
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**条件**：`!hasBias && kValue == 0`。
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**触发条件**：`!hasBias && K == 0`。
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**原理**：K=0 时 `C[i,j] = 0`，输出恒为全零矩阵。若走 Cube，MMAD 对空 K 做无效计算；而 64 个 AIV 是天然的并行批量写单元，直接对 `C` 的 `M×N` 个元素清零即可。
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**实现**（`matmul_v3_k_equal_zero_tiling.cpp` + `mat_mul_input_k_eq_zero_clear_output.h`）：
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- `totalDataAmount = M * N`，`usedCoreNum = aivNum`（64 个 AIV）。
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- Device 侧 `MatMulInputKEqZeroClearOutput` 直接用 AIV 对输出 `C` 清零，完全不启动 Cube。
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**评价**：K=0 是退化空矩阵乘，输出恒为 0。用 AIV 批量清零、不浪费 Cube 计算单元，实现正确且高效。适用面窄（仅 K==0 且无 bias）。
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### 2.2 TO_MUL（priority 1）
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**条件**：`isForceGrpAccForFp32`（op_impl_mode_enum == 0x4 高精度）∧ 非 slice ∧ (M==1 ∨ N==1) ∧ A/B 均 FP32。
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**实现**（`matmul_v3_to_mul_tiling.cpp` + `mat_mul_to_mul_cmct.h`）：
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- 矩阵乘退化为**向量乘**（M==1 或 N==1 时本质是点积/向量乘），全部由 AIV 完成，不占 Cube。
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- tiling：`baseMN`、`baseK` 由 UB 容量（`ubSize/sizeof(float)`）反推；`loopK = ceil(K/baseK)`；区分 `dataCopyMode`（判断内外轴是否连续搬运）。
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- `usedCoreNum = min(tileNum, aivNum)` 分核。
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**评价**：M==1 或 N==1 时 Cube 的 16×16×16 分形利用率极低，改用 AIV 向量乘是正确决策。局限：仅覆盖高精度 FP32 模式（`isForceGrpAccForFp32`），FP16/BF16 的 M==1/N==1 场景走不到这里。
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### 2.3 TO_MULTI_MUL（priority 2）
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**条件**：高精度FP32 ∧ 非slice ∧ `!ATrans && BTrans` ∧ 无 bias ∧ A/B 均 FP32。
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**实现**（`matmul_v3_to_multi_mul_tiling.cpp` + `mat_mul_to_multi_mul_cmct.h`）：
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- 同样退化为 AIV 向量乘，但针对 `!ATrans && BTrans` 的特定转置组合（A 行主序、B 列主序，恰好内积方向连续）。
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- `CalcBasicBlock()`：按 mCore/nCore 的核数分配调整 baseM/baseN，使 M/N 方向的核分配均衡（`while baseN >= 2*baseM ...` 启发式均衡）。
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**评价**：与 TO_MUL 同类，但更窄（限定转置组合、不支持 bias）。两个分支共同说明：**当矩阵乘退化到 M==1 或 N==1 时，源码选择绕开 Cube 走 AIV**，规避 Cube 16 对齐分形粒度的浪费。
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### 2.4 BASIC_STREAM_K（priority 3）—— StreamK / DPSK
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**IsCapable 前置条件**：`deterministicLevel ≤ 1`（切 K 核间累加顺序不确定，强一致性场景禁用）∧ A 为 ND ∧ 非 slice ∧ `aivNum == 2·aicNum`。
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**SK 模式条件**（`CheckStreamKSKTilingDav3510`）：
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align(K, 256) >= max(8192, aicNum·256B) / dtypeSize
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mCnt · nCnt <= aicNum / 2 // MN 用 base 块切的份数不超过核数一半
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totalDataAmount = M · N // 需清零的元素总数（元素个数）
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usedCoreNum = aivNum // 64 个 AIV 并行
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- 语义：**M/N 太小、块数不够分满核，但 K 足够大** → 把 K 切成多份分给多个核，每核算一段 K 后跨核累加。
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- FP32 且非 hf32 时 base 块对齐单位退化为 32（`BLOCK_BYTE_SIZE`）。
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**DPSK 模式条件**（`CheckStreamKDPSKTilingDav3510`）：
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Device 侧 `MatMulInputKEqZeroClearOutput(biasGM, cGM, tilingData)`：每个 AIV 负责一段连续的 `C` 地址，一次搬移清零。数据流极简：
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M % 256 == 0 且 N % 256 == 0
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K >= max(8192, aicNum·128B) / dtypeSize
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totalMNCnt >= aicNum 且 totalMNCnt % aicNum != 0 且 余数 <= aicNum/2
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AIV ──(写0)──► GM(C) // 无 GM 读、无 Cube 参与
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- 语义：**主轮能分满核（DP），但尾轮有 M/N 剩余块无法分满** → 尾轮用 SK 方式（切 K）提前执行，让 AIV 累加时 AIC 继续算下一轮（数据并行）。
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**tiling 核心**（`DoOpTiling`）：
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- `singleCoreK = ceil(K / kCnt)`，`kCnt` 由核数与 MN 块数的关系决定；
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- `baseK = min(singleCoreK, L0A容量约束)`；
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- `workspace = aicNum · 256·256·4B + RPC·MB`（**核间累加工作区**）；
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- `GetL0C2Out`：N 不对齐且大 N 时选 `ND_FIXPIPE_1_2`；
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- model：FP32 且 `singleCoreK >= FP32_SPLIT_K_THRESHOLD` → `SK_SPLIT_K`（单核内再切 K 保精度），否则 `STREAM_K`。
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**评价**：正确且高效（不浪费 Cube、不产生 GM 读流量）。适用面窄（仅 K==0 且无 bias）。
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**Device swizzle**（`block_scheduler_streamk.h`）：
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- `mL1 = baseM`、`nL1 = baseN`（StreamK 中 L1 只装一个 base 块）；
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- `tileNum = DP部分MN块数 + 尾轮SK部分MN块数·skKTileNum`；
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- `CheckIsSkScene(tileIdx)` 判定当前块属于 DP 主轮（K 不分片）还是 SK 尾轮（K 分片）；
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- 同样应用 SWAT 窗口 + 蛇形扫描（见 §4）。
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**评价**：
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- **优点**：解决"MN 块数不足分满核、但 K 大"这一 ASWT 无法高效处理的场景，大幅提升瘦高形状（大 K）的算力利用率；DPSK 让尾轮 SK 与 AIC 计算重叠，减少核空闲。
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- **缺点**：① 需要 workspace 做跨核累加，**额外 GM 写+读流量**，在 950PR 带宽紧张下成本不低；② 累加顺序不确定 → `deterministicLevel>1` 时整分支禁用；③ 仅支持 A 为 ND；④ DPSK 要求 M/N 严格 256 对齐，形状不齐时退化为纯 SK 或走 ASWT。
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### 2.2 TO_MUL（priority 1）—— M==1 或 N==1 的 FP32 退化向量乘
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### 2.5 BASIC_ASWT（priority 4）—— 主分支
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**触发条件**：`isForceGrpAccForFp32`（op_impl_mode_enum==0x4 高精度 FP32）∧ 非 slice ∧ (M==1 ∨ N==1) ∧ dtypeA==dtypeB==FP32。
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**IsCapable**：无条件返回 true。其 `DoOpTiling` 先调用父类 `MatMulV3AswTiling::DoOpTiling()` 完成基础 tiling（baseM/baseN/baseK/singleCore），再按顺序做子决策：
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**原理（结合硬件）**：Cube 的 MMAD 指令最小分形是 **16×16×16**。当 `M==1` 时，MMAD 的 M 维 16 个 lane 只能用 1 个 → **Cube 算力利用率仅 1/16 ≈ 6%**。此时 `[1,K]·[K,N]` 本质是**一个 K 维向量与 N 个 K 维向量的点积**，用 AIV 的向量乘加（`Mul+ReduceSum`）天然适合，且 64 个 AIV 的 FP32 算力 27 TFLOPS 足够覆盖。
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**实现**（`matmul_v3_to_mul_tiling.cpp` + `mat_mul_to_mul_cmct.h`）：数据流为「GM→UB→AIV 向量乘→UB→GM」，全程不走 Cube：
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GM(A[M=1,K]) ──MTE2──► UB ──AIV向量乘加──► UB ──MTE3──► GM(C[N])
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GM(B[K,N]) ──MTE2──► UB
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tiling 参数由 **UB 容量**（`ubSize/4` 个 float）反推：
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tmpMN = ⌈(M·N) / aivNum⌉ // 每核摊到的 MN 元素数（元素个数）
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baseMN = min(Align(tmpMN, 对齐), BASE_MN) // MN 方向分块（元素个数）
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baseK = (ubCount - baseMN - biasCount)/5/baseMN // K 方向分块，受 UB 容量约束（元素个数）
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loopK = ⌈K / baseK⌉ // K 循环次数（无量纲）
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usedCoreNum = min(⌈M·N/baseMN⌉, aivNum) // 实际核数
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`dataCopyMode` 区分「K 内轴连续（(K,N)/(K,M) 布局）」还是「MN 内轴连续」，决定 baseK/baseMN 的取舍顺序。
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**评价**：对退化场景绕开 Cube 走 AIV 正确。局限：① 仅覆盖高精度 FP32，**FP16/BF16 的 M==1/N==1 无退化分支、仍走 Cube**（§6 改进点）；② TO_MULTI_MUL 不支持 bias。
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### 2.3 TO_MULTI_MUL（priority 2）—— 特定转置组合的 FP32 退化向量乘
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**触发条件**：高精度FP32 ∧ 非slice ∧ `!ATrans ∧ BTrans` ∧ 无bias ∧ FP32。
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**原理**：与 TO_MUL 同（退化向量乘），但锁定 `!ATrans∧BTrans`：A 行主序（K 连续）、B 列主序（K 连续），**内积方向 K 两侧都连续**，向量乘访存顺序、无需 gather。
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**实现**（`matmul_v3_to_multi_mul_tiling.cpp` + `mat_mul_to_multi_mul_cmct.h`）：同样「GM→UB→AIV 向量乘→UB→GM」。核数分配用 `CalcBasicBlock()` 启发式均衡：
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mCore = ⌈M/baseM⌉, nCore = ⌈N/baseN⌉
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if (mCore·nCore < aivNum) CalcBasicBlock() // 块数不足分满核时重调 baseM/baseN
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while (baseN ≥ 2·baseM ∧ nCore < aivNum/2): // N 侧块太多 → nCore·=2, baseN=⌈N/nCore⌉
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||||
while (baseM ≥ 2·baseN ∧ mCore < aivNum/2): // M 侧块太多 → mCore·=2, baseM=⌈M/mCore⌉
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||||
usedCoreNum = min(mCore·nCore, aivNum)
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```
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**评价**：与 TO_MUL 同族但更窄（限转置、无 bias）。共同原则：**矩阵乘退化到 M==1 或 N==1 时，绕开 Cube 走 AIV**，规避 Cube 16 对齐分形浪费。
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---
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### 2.4 BASIC_STREAM_K（priority 3）—— 切 K 满核
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#### 2.4.0 解决的问题（硬件原理）
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**核心矛盾**：baseM=baseN=256 时，若 M、N 较小（如 M=N=256），则 `mCnt·nCnt = 1×1 = 1` 个 MN 块，但 `aicNum=32` → **只有 1 个核工作、31 核空闲**，算力利用率 1/32。950PR「算力/带宽比极高」架构下，大 K 瘦高形状（如 `[256, 8192]×[8192, 256]`）是典型 case：MN 方向分不满核，但 K 很大、总计算量足够喂饱 32 核。
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||||
**解法**：把 K 轴切成 `kCnt` 份分给多个核，每个核算 `M×N×singleCoreK` 的**部分和**，最后跨核累加。有效并行度变为 `mCnt·nCnt·kCnt`。
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```
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普通 ASWT（M=N=256, K=8192，kCnt=1）:
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┌────────────────────────────────────────────┐
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│ 核0: [256×256] × [256×8192] (算完整 K) │ ← 只有 1 核，31 核空闲
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└────────────────────────────────────────────┘
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StreamK（切 K，kCnt=32）:
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┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐
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│ 核0: K[0:256] │ │ 核1: K[256:512]│ ... │ 核31: K[...] │ ← 32 核各算一段 K
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└───────┬───────┘ └───────┬───────┘ └───────┬───────┘
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└──────────────────┴──────────────────────────┘
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▼ 核间累加（workspace，AIV 顺序累加）
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C[M,N] = Σ_k 部分和
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```
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#### 2.4.1 分支结构（含 3 个子模式）
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**IsCapable 前置条件**（`MatMulV3BasicStreamKTiling::IsCapable`）：
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```
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deterministicLevel ≤ 1 // 切 K 核间累加顺序不确定，强一致性场景禁用整分支
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∧ aFormat == ND // 左矩阵必须 ND
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∧ 非 slice // 不支持非连续视图
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∧ aivNum == 2·aicNum // 必须 AIC:AIV = 1:2
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∧ (CheckStreamKSKTiling() ∨ CheckStreamKDPSKTiling())
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```
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**子模式 ①：SK（纯切 K）** —— `CheckStreamKSKTilingDav3510`：
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```
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align(K, 256) >= max(8192, aicNum·256B) / dtypeA // K 足够大
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mCnt · nCnt <= aicNum / 2 // MN 块数不超过核数一半
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```
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语义：M/N 小到「MN 块数 ≤ 核数一半」，K 大 → 全 K 切分，每核算一段 K。
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注：FP32 且非 hf32 时，`alignValue` 从 256 退化为 32（`BLOCK_BYTE_SIZE`）。
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**子模式 ②：DPSK（数据并行 StreamK）** —— `CheckStreamKDPSKTilingDav3510`：
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```
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M % 256 == 0 且 N % 256 == 0 // MN 严格 256 对齐
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K >= max(8192, aicNum·128B) / dtypeA // K 足够大
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totalMNCnt >= aicNum // MN 块数能分满核（主轮）
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||||
totalMNCnt % aicNum != 0 // 但有尾轮余数
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(totalMNCnt % aicNum) <= aicNum/2 // 余数不超过核数一半
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```
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||||
语义：**主轮 MN 块数 ≥ 核数（DP 满核、K 不分片），尾轮剩余 MN 块 < 核数** → 尾轮把 K 切开分给空闲核，且提前执行让 AIV 累加与 AIC 下一轮计算重叠（数据并行）。
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||||
**子模式 ③：SK_SPLIT_K**：SK/DPSK 基础上，若 `FP32 ∧ singleCoreK ≥ FP32_SPLIT_K_THRESHOLD`，则单核内再切 K（`splitSingleK`，保 FP32 累加精度），model 由 `STREAM_K` 升级为 `SK_SPLIT_K`。
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||||
#### 2.4.2 tiling 参数推导（`DoOpTiling`）
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```
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baseM, baseN // 由 ResetBase + 后续逻辑给出（§3.2），通常 256
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mCnt = ⌈M/baseM⌉, nCnt = ⌈N/baseN⌉
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totalMNCnt = mCnt · nCnt
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if (totalMNCnt <= aicNum/2): // 纯 SK 模式
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调整 mCnt/nCnt 到 [aicNum/3, aicNum/2] 区间 // 避免切得过碎
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baseM = Align(⌈M/mCnt⌉, 16); baseN = Align(⌈N/nCnt⌉, 16)
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kCnt = ⌊aicNum / totalMNCnt⌋ // 每个 MN 块分配多少核切 K
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singleCoreK = ⌈K / kCnt⌉ // 单核 K 分片（元素个数）
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else: // DPSK 模式（尾轮切 K）
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kCnt = aicNum / (totalMNCnt % aicNum)
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singleCoreK = ⌈K / kCnt⌉
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kCnt = ⌈K / singleCoreK⌉ // 回算实际切分数
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// baseK：受 L0A 容量约束（§3.3）
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kValueMax = ⌊L0A/DB/dtypeA / max(baseM, baseN)⌋ （按 128B/dtype 或 16 对齐）
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baseK = min(singleCoreK, kValueMax)
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||||
CalL1Tiling(...) // 复用 §3.4 计算 stepKa/stepKb
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workspace = aicNum·256·256·4B + 20·MB // 核间累加工作区（字节）
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```
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||||
**L0C2Out**：N 大且 N 不对齐（`N>64 ∧ N%16≠0 ∧ M>2 ∧ M·N≥256`）→ `ND_FIXPIPE_1_2`，否则 `ON_THE_FLY`（同 §2.5.4 的 fixpipe 逻辑）。
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||||
#### 2.4.3 Device 数据流（`block_scheduler_streamk.h` + StreamK kernel）
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StreamK 的 L1 只装一个 base 块（`mL1=baseM, nL1=baseN`），核间通过 workspace 累加：
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```
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DP 主轮（每核一个 MN 块，算完整 K）:
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GM(A块) ─MTE2─► L1 ─MTE1─► L0A ─┐
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├─MMAD─► L0C ─Fixpipe─► GM(C块) // 直接写结果
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GM(B块) ─MTE2─► L1 ─MTE1─► L0B ─┘
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||||
SK 尾轮（每核一个 MN 块的一段 K）:
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GM(A块) ─► L1 ─► L0A ─┐
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├─MMAD─► L0C ─Fixpipe─► workspace(部分和) // 写部分和
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||||
GM(B块) ─► L1 ─► L0B ─┘
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||||
然后 AIV 从 workspace 顺序累加（Atomic/确定性累加）─► GM(C块)
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```
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||||
`CheckIsSkScene(tileIdx)` 判定当前核索引属于 DP 轮还是 SK 轮：`ceil((tileIdx+1)/usedCoreNum) == ceil(tileNum/usedCoreNum)`（最后一轮是 SK）。
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||||
#### 2.4.4 评价
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||||
- **优点**：① 解决"MN 块数不足分满核、但 K 大"的场景，大 K 瘦高形状算力利用率可从 1/32 提升到接近满核；② DPSK 让尾轮 SK 与 AIC 计算重叠，减少核空闲。
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||||
- **缺点**：① workspace 核间累加带来**额外 GM 写+读流量**（部分和写出 + AIV 读回），950PR 带宽紧张下成本不低；② 累加顺序不确定 → `deterministicLevel>1` 整分支禁用；③ 仅 A 为 ND；④ DPSK 要求 M/N 严格 256 对齐；⑤ FP32 切 K 需额外 `splitSingleK` 保精度，复杂度高。
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---
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### 2.5 BASIC_ASWT（priority 4）—— 主分支（含 4 个子分支）
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||||
**IsCapable**：无条件返回 true（除命中 StreamK 场景外的绝大多数 case 都落在这里）。
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||||
`DoOpTiling` 先调用父类 `MatMulV3AswTiling::DoOpTiling()` 完成基础 tiling（`ResetBase→GetRebalanceBlock→CalcTailBasicBlock→CalL1Tiling`，即 §3 的完整流程），得到 baseM/baseN/baseK 后，再按顺序做**子分支决策**：
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||||
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```
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||||
DoOpTiling():
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isSlice_ = IsSelfNonContiguous() // 非连续 3D slice
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l0C2Out_ = GetL0C2Out() // 是否走 fixpipe 优化
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||||
if (!isSlice_ && CheckAL1FullLoad()) → DoAL1FullLoad() // A 全载 L1
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||||
elif (!isSlice_ && CheckBL1FullLoad()) → DoBL1FullLoad() // B 全载 L1
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||||
elif (l0C2Out_ == ON_THE_FLY) → 普通场景，按 L1 剩余容量均分 stepK
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||||
isSlice_ = IsSelfNonContiguous() // 子分支④：非连续 3D slice
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||||
l0C2Out_ = GetL0C2Out() // 子分支③：fixpipe 优化判定
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||||
if (!isSlice_ && CheckAL1FullLoad()) → DoAL1FullLoad() // 子分支①：A 全载
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||||
elif (!isSlice_ && CheckBL1FullLoad()) → DoBL1FullLoad() // 子分支②：B 全载
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||||
elif (l0C2Out_ == ON_THE_FLY) → 普通场景，L1 剩余容量均分 stepK
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||||
else → fixpipe 优化场景
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||||
CheckFp32SplitK() // FP32 大 K → BASIC_SPLIT_K
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||||
CheckApiLevelAndModel() // tensor/basic api
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||||
CheckApiLevelAndModel() // BASIC / TENSOR api
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```
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||||
**A 全载条件**（`CheckAL1FullLoad`）：
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||||
- `l0C2Out == ON_THE_FLY`（不叠加 fixpipe）；
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||||
- 非 CubeBound（`cubeBoundParam > cubeBoundEdge`，即 MTE2 是瓶颈、重复读代价高）；
|
||||
- `nCnt > aicNum`（N 方向块数多于核数，存在跨核重复读 A）；
|
||||
- 排除"Fixp Bound 多轮"（`K<=128 && mCnt!=1`）；
|
||||
- 整个 A（M×K）+ bias ≤ **3/4 L1**。
|
||||
ASWT 的**标准数据流**（所有子分支共享的骨架，`mat_mul_asw_kernel.h` 的 `mm_.Iterate()`）：
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||||
|
||||
**B 全载条件**（`CheckBL1FullLoad`）：对称（非 CubeBound ∧ `mCnt > aicNum` ∧ B+bias ≤ 3/4 L1）。
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||||
|
||||
**A 全载实现**（`DoAL1FullLoad`）：整个 A 常驻 L1，B 按 `baseN` 分块流式搬入；`singleCoreM = M`（不再分 M）、`singleCoreN = baseN`；`baseN` 取 min(原值, L1剩余容量上限, L0C双缓冲上限, 负载均衡值)；`stepKb` 由 B 的 L1 搬移量 + 256B 对齐约束确定；`l1BufferNum` 判断能否 4-buffer。
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||||
|
||||
**B 全载实现**（`DoBL1FullLoad`）：对称（整个 B 常驻 L1，A 流式）。
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||||
|
||||
**L0C2Out（fixpipe 优化）条件**（`GetL0C2OutDav3510`）：
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||||
```
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||||
isValidMKN = K<=256 && M>=256
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||||
isMultiRound = mCnt·nCnt > aicNum
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||||
isUnalignedN = (N·cDtypeSize % 128 != 0) && (N·cDtypeSize > 256)
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||||
fixpipeBound = isValidMKN && isMultiRound && isUnalignedN
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||||
GM(A块) ─MTE2─► L1(A) ─MTE1─► L0A ─┐
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||||
├─ MMAD(16×16×16) ─► L0C ─Fixpipe─► GM(C块)
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||||
GM(B块) ─MTE2─► L1(B) ─MTE1─► L0B ─┘
|
||||
（MTE2 重复读可命中 L2，5.2TB/s；L1 用 Double Buffer 掩盖搬移延迟）
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||||
```
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||||
满足且 `aivNum == 2·aicNum` → FP16/BF16 选 `ND_FIXPIPE_1_1`，FP32 选 `ND_FIXPIPE_1_2`。
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||||
**Device kernel 分发**（`mat_mul_v3.cpp` 的 `if constexpr`）：按 (ApiLevel, FullLoad, Model, L0C2Out) 组合映射到 `MatMulBasicKernel` / `MatMulAL1FullLoadKernel` / `MatMulBL1FullLoadKernel` / `MatMulFixpipeOptiTensorKernel` / `MatMulBasicSplitKKernel`（均基于 Blaze::Gemm 模板库）。
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---
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||||
**评价**：
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||||
- **优点**：① 通用性强，覆盖绝大多数 shape；② SWAT 提升 L2 命中率；③ A/B 全载在"一侧重复读多、另一侧能装进 L1"时显著减少 GM→L1 流量；④ fixpipe 优化在特定小 K 大 M 场景让搬出与计算并行；⑤ 尾轮负载均衡减少尾轮算力浪费。
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||||
- **缺点**：① baseM/baseN 的选择是**启发式搜索**（§3 的 `cubeBoundParam/balanceRate` 权衡），不是严格最优解；② A/B 全载只支持"整个矩阵常驻 L1"一种粒度，且限定非 CubeBound、ND 场景；③ fixpipe 条件苛刻（K≤256 且 M≥256 且 N 不对齐），覆盖面窄；④ 未区分 GM 读写带宽，`GetHbmBW` 用统一换算值。
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||||
#### 2.5.1 子分支①：A 全载 L1（A_FULL_LOAD）
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||||
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||||
**触发条件**（`CheckAL1FullLoad`）：
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||||
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||||
```
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||||
l0C2Out == ON_THE_FLY // 不与 fixpipe 叠加
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||||
∧ cubeBoundParam > cubeBoundEdge // 非 CubeBound（MTE2 是瓶颈，重复读代价高）
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||||
∧ nCnt > aicNum // N 方向块数多于核数 → 同一 A 块被跨 N 的核重复读
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||||
∧ !(K <= 128 && mCnt != 1) // 排除 Fixp Bound 多轮
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||||
∧ (M·K·dtypeA + bias) <= 3/4·L1 // 整个 A + bias 能装进 3/4 L1（384KB）
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||||
```
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||||
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||||
**原理（结合硬件）**：当 `nCnt > aicNum`，同一列（固定 m）的 A 块会被 `nCnt` 个核重复读。若 A 的 `M×K` 整个能装进 L1，则把它**常驻 L1**，只流式搬 B → **A 的重复读从 GM/L2 级别降为 0**，只剩 B 的单次读 + A 的单次读。对 950PR 的 1.6TB/s 带宽是直接省流。
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||||
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||||
```
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||||
A 全载数据流（A 常驻 L1，B 按 baseN 流式）:
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||||
GM(A[M×K]) ─MTE2─► L1(A, 常驻, 不再搬出)
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||||
│每次只搬 B 块：
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||||
GM(B[K×baseN]) ─MTE2─► L1(B) ─MTE1─► L0B ─┐
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||||
L1(A) ─MTE1─► L0A ────────────────────────┼─MMAD─► L0C ─Fixpipe─► GM(C)
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||||
```
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||||
**tiling**（`DoAL1FullLoad`）：
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```
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singleCoreM = M // M 不再分核（A 常驻，M 方向一块）
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singleCoreN = baseN // N 方向按 baseN 分
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aL1Size = M·K·dtypeA // A 全载字节数
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||||
remainL1 = L1 - (aL1Size + bias) // L1 剩余容量
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||||
maxBaseN = min(remainL1/(baseK·dtypeB·DB), L0C/(baseM·4B·DB)) // 受 L1 剩余 + L0C 双缓冲约束
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||||
baseN = min(baseN, maxBaseN, ⌈N/aicNum⌉对齐16) // 三者取小
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||||
stepKa = ⌈K/baseK⌉, stepM = ⌈M/baseM⌉ // K、M 方向 L1 分片
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||||
stepKb = 由 B 的 L1 搬移量 + 256B 对齐确定 // B 侧 K 分片
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||||
l1BufferNum = (4·B搬移量 + aL1Size + bias > L1) ? 2 : 4 // 能否 4-buffer
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||||
dbL0C = (baseM·baseN·4B·2 <= L0C) ? 2 : 1 // L0C 双缓冲
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||||
usedCoreNum = min(nCore·batchNum, aicNum)
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||||
```
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---
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||||
#### 2.5.2 子分支②：B 全载 L1（B_FULL_LOAD）
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||||
与 A 全载完全对称：`!CubeBound ∧ mCnt > aicNum ∧ (K·N·dtypeB + bias) <= 3/4·L1` 时，整个 B 常驻 L1，A 按 baseM 流式。
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||||
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||||
```
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||||
B 全载数据流（B 常驻 L1，A 按 baseM 流式）:
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||||
GM(B[K×N]) ─MTE2─► L1(B, 常驻)
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||||
GM(A[baseM×K]) ─MTE2─► L1(A) ─MTE1─► L0A ─┐
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||||
L1(B) ─MTE1─► L0B ────────────────────────┼─MMAD─► L0C ─Fixpipe─► GM(C)
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||||
```
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||||
tiling 对称：`singleCoreN=N`、`singleCoreM=baseM`，`baseM = min(baseM, 剩余容量上限, L0C上限, ⌈M/aicNum⌉)`。
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---
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||||
#### 2.5.3 子分支③：Fixpipe 随路搬出优化（ND_FIXPIPE_1_1 / 1_2）
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**触发条件**（`GetL0C2OutDav3510`）：
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```
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isValidMKN = (K <= 256) ∧ (M >= 256) // 计算量小、M 大
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isMultiRound = (mCnt·nCnt > aicNum) // 多轮（搬出流水与计算重叠才有意义）
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||||
isUnalignedN = (N·cDtypeSize % 128 != 0) ∧ (N·cDtypeSize > 256) // N 不对齐 128B
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||||
fixpipeBound = isValidMKN ∧ isMultiRound ∧ isUnalignedN
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||||
→ 满足且 aivNum == 2·aicNum：
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||||
FP16/BF16 → ND_FIXPIPE_1_1 FP32 → ND_FIXPIPE_1_2
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```
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||||
**原理（结合硬件）**：小 K 大 M 场景，MMAD 计算时间短，`T_FIXPIPE = M·N·dtypeC / BW_fixp` 可能超过 `T_MMAD`，成为 **Fixpipe Bound**。950PR 的 Fixpipe 随路硬化（L0C→GM 直接量化/排布转换）但**对 N 不对齐（非 128B 对齐）的搬出效率低**。`ND_FIXPIPE_1_1/1_2` 用 AIV 辅助做搬出对齐（1V1 或 1V2 的 AIC:AIV 配比），配合 `SetMMLayoutTransform(true)`（fixp 用 N 搬出）+ UnitFlag（512B 粒度同步），让 Fixpipe 与 Cube 并行、搬出对齐。
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```
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普通（ON_THE_FLY）: MMAD ──────► 等算完 ──Fixpipe──► GM (串行)
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Fixpipe 优化: MMAD(512B) ─► 立即随路 Fixpipe ─► GM (并行，粒度 512B)
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```
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||||
#### 2.5.4 子分支④：非连续 Slice（SLICE model）
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**触发条件**：`IsSelfNonContiguous(context)` —— self 是 view 且 storageShape 为 1D、self 3D / mat2 2D（createView with TensorV2 场景）。此时 model=SLICE，`MatMulBasicKernel` 用 `sliceM/srcNdStride` 做非连续搬移（NDDMA 多维重排），`GetBlockShape` 对 sliceM 对齐。
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#### 2.5.5 评价
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- **优点**：① 通用性强，覆盖绝大多数 shape；② SWAT 提升 L2 命中（§4）；③ A/B 全载在"一侧重复读多、另一侧能装进 L1"时显著减少 GM→L1 流量；④ fixpipe 优化在特定小 K 大 M 场景让搬出与计算并行；⑤ 尾轮负载均衡（§3.5）减少尾轮算力浪费。
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||||
- **缺点**：① baseM/baseN 是**启发式搜索**（§3.2 的 `cubeBoundParam/balanceRate` 权衡），非严格最优；② A/B 全载只支持"整个矩阵常驻 L1"一种粒度，A/B 稍大于 3/4 L1 时直接放弃（存在优化断档，§6）；③ fixpipe 条件苛刻（K≤256 ∧ M≥256 ∧ N 不对齐），覆盖面窄；④ GM 带宽未区分读写（§6）。
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### 2.6 BASE（priority 999）—— 老 Cmct 接口兜底
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**实现**（`matmul_v3_asw_tiling.cpp` + `mat_mul_asw_kernel.h` / `mat_mul_asw_block.h`）：
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- `DoOpTiling`: `ResetBase` → `GetRebalanceBlock` → `CalcTailBasicBlock` → `CalL1Tiling`；
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- Device 侧走 `MatMulActKernel`（老 Cmct 接口），核内 `mm_.Iterate()` 执行标准 `GM→L1→L0A/L0B→Cube→L0C→Fixpipe` 流水；`SetMMLayoutTransform(true)` 让 Fixpipe 用 N 搬出实现 Cube 与 Fixpipe 并行；
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- 块索引计算（`MatmulAswBlock::UpdateBasicIndex`）同样实现 SWAT 窗口 + 蛇形扫描 + 尾轮重切。
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- `DoOpTiling`: `ResetBase → GetRebalanceBlock → CalcTailBasicBlock → CalL1Tiling`（与 BASIC_ASWT 基础 tiling 完全相同的引擎，§3）；
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- Device 走 `MatMulActKernel`（老 Cmct 接口），核内 `mm_.Iterate()` 执行标准 `GM→L1→L0A/L0B→Cube→L0C→Fixpipe` 流水；`SetMMLayoutTransform(true)` 让 Fixpipe 用 N 搬出实现 Cube 与 Fixpipe 并行；
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||||
- 块索引（`MatmulAswBlock::UpdateBasicIndex`）同样实现 SWAT 窗口 + 蛇形扫描 + 尾轮重切（§4）。
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||||
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**评价**：作为最终兜底保证正确性，逻辑与 BASIC_ASWT 基础 tiling 一致，但**没有**全载 / fixpipe / StreamK 等新优化，性能上限低于主分支。
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**与 BASIC_ASWT 的区别**：两者共用同一套 tiling 引擎和 swizzle，区别只在 **Device 接口代际**——BASE 走老 Cmct 接口（无全载/fixpipe/StreamK 的 kernel 模板），BASIC_ASWT 走新 Blaze 接口（支持全载/fixpipe/SplitK）。实际运行时 BASIC_ASWT（priority 4）几乎总是先命中，BASE 仅在注册表异常时兜底。
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**评价**：保证正确性；性能上限低于主分支（缺全载/fixpipe/SplitK 等新优化）。
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## 3. 核心 tiling 算法（决定 baseM/baseN/baseK 与单核形状）
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## 3. 核心 tiling 算法（ASW 系分支共用的参数计算引擎）
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### 3.1 ResetBase（初始值，`matmul_v3_tiling_helper.cpp`）
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> 本节是 §2.5（BASIC_ASWT）、§2.6（BASE）的 tiling 参数来源，§2.4（StreamK）复用其中 ResetBase/GetBaseK/CalL1Tiling。所有函数在 `matmul_v3_tiling_helper.cpp`。
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### 3.1 ResetBase（初始值）
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```cpp
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// ResetBaseDefault（DAV_3510 在此基础上改 baseM）
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usedCoreNum = aicNum; // 32
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baseM = 256; baseN = 256; // 950PR 的 base 块
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baseK = 128B / dtypeSize; // FP16=64, FP32=32
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iterateOrder = ITER_COL_FIRST; // 列优先
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singleCoreK = K; singleCoreM/N = baseM/N;
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// ResetBaseDav3510（950PR）
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usedCoreNum = aicNum = 32
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baseM = 256; baseN = 256 // 950PR 的 base 块（上代为 128）
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baseK = 128B / dtypeA // FP16/BF16=64 元素，FP32=32 元素
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iterateOrder = ITER_COL_FIRST // 列优先遍历
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singleCoreK = K; singleCoreM/N = baseM/N
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```
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**为什么 baseM=baseN=256**：L0C=256KB，FP32 累加 `256×256×4B = 256KB` 恰好填满 L0C。baseM=baseN=256 是"L0C 能容纳的最大方块"，也是重复读最少的配置（`重复读 ∝ 1/baseM + 1/baseN`，见 §3.2 的 `cubeBoundParam`）。950PR 的 L0C 比上代（128KB）大一倍，所以 baseM 从 128 升到 256。
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**为什么 baseK = 128B/dtype**：GM→L1 高效搬移要求单次 dValue ≥ 128B（连续列数据量）。K 方向对齐 128B 保证 MTE2 搬移效率。
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### 3.2 GetRebalanceBlock（baseM/baseN 最优搜索，核心）
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这是整个 tiling 最关键的函数，分两步：
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分两步：
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**① Roofline 判 CubeBound**：
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```cpp
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hbmBW = freq · 32核 · 31B/拍 / 1024 // ≈ 1.6TB/s
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l2BW = freq · 32核 · 100B/拍 / 1024 // ≈ 5.2TB/s
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singleCoreComputePower = freq · 8 // ≈ 13.2 TFLOPS(单核 BF16)
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||||
**① Roofline 判 CubeBound**（`cubeBoundEdge` 计算）：
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```
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hbmBW = freq · 32核 · 31B/拍 / 1024 ≈ 1.6 TB/s
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l2BW = freq · 32核 · 100B/拍 / 1024 ≈ 5.2 TB/s
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||||
singleCoreComputePower = freq · 8 ≈ 13.2 TFLOPS（单核 BF16）
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||||
computePower = singleCoreComputePower · aicNum
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cmr = (M+N)/(M·N) // 临界算术强度相关量
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cubeBoundEdge = (l2BW/computePower) + l2CacheUsage·(1 - l2BW/hbmBW)·cmr
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||||
cmr = (M+N) / (M·N) // 临界算术强度相关量（1/元素）
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l2CacheUsage = max(batch·(M+N)·K·dtypeA / L2, 1) // L2 占用倍率（无量纲）
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cubeBoundEdge = (l2BW/computePower)
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||||
+ l2CacheUsage·(1 - l2BW/hbmBW)·cmr
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||||
- (1 + l2BW/hbmBW)/K
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||||
cubeBoundParam = 1/baseM + 1/baseN
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||||
cubeBoundParam = 1/baseM + 1/baseN // 重复读因子（1/元素）
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// Cube Bound 条件：cubeBoundParam <= cubeBoundEdge
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```
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||||
**② 搜索最优 (baseM, baseN)**：在 `maxBaseM × maxBaseN` 解空间内双重循环，对每个候选算：
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- `curCubeBoundParam = 1/curBaseM + 1/curBaseN`
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||||
- `curBalanceRate`（尾轮负载均衡率，`GetBalanceRateWithTail`）
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||||
- 目标：优先满足 CubeBound 且 balanceRate 更高；否则综合 `cubeBoundParam/balanceRate` 评选。
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物理含义：`cubeBoundParam` 是当前 tiling 的 MTE2 重复搬移强度，`cubeBoundEdge` 是"恰好 Cube Bound"的临界强度。`cubeBoundParam ≤ cubeBoundEdge` ⇔ MTE2 不成为瓶颈。这与官方 `matmul_performance.md` 的 MTE2 Bound 条件 `BW_mte2 ≥ (1/baseN + 1/baseM)·dtype·16·16·16·核数·频率` 等价。
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||||
`maxBaseM/maxBaseN` 由 `GetMaxBaseWithLimit` 计算，受 L0A/L0C/L1/bias table/K 对齐多重约束。
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||||
**② 搜索最优 (baseM, baseN)**：在 `maxBaseM × maxBaseN` 解空间双重循环，每个候选算：
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### 3.3 GetBaseK
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```cpp
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maxBaseK = L0A_SIZE / DB_SIZE / dtypeSize / max(baseM, baseN)
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// 优先 K 全载进 L0A；否则按 256B 对齐；再退 128/64/32/16
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```
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curCubeBoundParam = 1/curBaseM + 1/curBaseN
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||||
curBalanceRate = GetBalanceRateWithTail(...) // 尾轮负载均衡率（无量纲 0~1）
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||||
目标：优先满足 CubeBound 且 balanceRate 更高；
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||||
否则综合 (curCubeBoundParam/curBalanceRate) 评选（值小者优）
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```
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### 3.4 CalL1Tiling（K 方向 L1 分片，`CalL1TilingDefault`）
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`maxBaseM/maxBaseN` 由 `GetMaxBaseWithLimit` 计算，受 L0A/L0C/L1/bias table/K 对齐多重约束。搜索步长 `baseMAlignUnit/baseNAlignUnit` 与转置、fixp bound 相关（16 / 32 / 64 / 128B 对齐）。
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### 3.3 GetBaseK（baseK 约束）
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```cpp
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isKInner = !ATrans || BTrans
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maxStepK = min(ceil(K/baseK), 8) // K 方向 L1 分片数上限 8
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||||
// 遍历 stepK：满足 (aL1+bL1)·DB <= L1 且 K 256B 对齐 且 单次搬移量约束
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stepKa = stepKb = resKL1 / baseK
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||||
depthA1 = stepKa · DB; depthB1 = stepKb · DB
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maxBaseK = L0A_SIZE/DB_SIZE/dtypeA / max(baseM, baseN) // 受 L0A 容量约束（元素个数）
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||||
// K 能全载进 L0A 则取 K 对齐值；否则按 256B 对齐；再退候选 {128,64,32,16}
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```
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### 3.4 CalL1Tiling（K 方向 L1 分片）
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```cpp
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isKInner = !ATrans || BTrans // K 是否内轴
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maxStepK = min(⌈K/baseK⌉, 8) // K 方向 L1 分片数上限 8
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遍历 stepK（1..maxStepK）:
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满足 (aL1+bL1)·DB <= L1 且 K 256B 对齐 且 单次搬移量约束
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stepKa = stepKb = resKL1 / baseK // K 方向 L1 分片步数（无量纲）
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depthA1 = stepKa·DB; depthB1 = stepKb·DB // L1 流水深度（tile 层数）
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singleCoreM = baseM; singleCoreN = baseN
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```
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### 3.5 CalcTailBasicBlock（尾轮重切）
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@@ -256,35 +496,62 @@ depthA1 = stepKa · DB; depthB1 = stepKb · DB
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```cpp
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tailCnt = (mCnt·nCnt > aicNum) ? (mCnt·nCnt % aicNum) : 0
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// 尾轮把 base 块在 M/N 方向重切 mTailCnt×nTailCnt 份，
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// 使尾轮也尽量填满核，且保持搬移效率（128B 对齐约束）
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||||
// 使尾轮也尽量填满核，且保持 128B 搬移对齐
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while ((mTailCnt+1)·nTailCnt·tailCnt <= aicNum ∧ 搬移对齐) mTailCnt++
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```
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---
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## 4. Swizzle 编排（SWAT 窗口 + 蛇形扫描）
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ASWT 与 StreamK 共用的 swizzle 核心（`block_scheduler_aswt.h` 的 `UpdateMNTileIdx`、`mat_mul_asw_block.h` 的 `UpdateBasicIndex`）：
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> 本节是 §2.5（ASWT）、§2.4（StreamK）的核间编排实现，回答"tiling 参数算好后，二维 MN 块如何映射到一维核索引、执行顺序如何"。ASWT 在 `block_scheduler_aswt.h`，StreamK 在 `block_scheduler_streamk.h`。
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### 4.1 ASWT 的 SWAT 蛇形滑动（`UpdateMNTileIdx`）
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```
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mainWindow = min(4, mTileNum) // 固定窗口 4 行（WINDOW_LEN=4）
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mainRow = mTileNum / mainWindow - 1
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tailWindow = mTileNum - mainRow · mainWindow
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mainWindow = min(4, mCnt) // 固定窗口 4 个 base 块（WINDOW_LEN=4）
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mainRow = mCnt / mainWindow - 1
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tailWindow = mCnt - mainRow·mainWindow
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rowIdx = tileIdx / nTileNum / mainWindow
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if (rowIdx < mainRow):
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rowIdx = tileIdx / nCnt / mainWindow
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if (rowIdx < mainRow): // 主窗口区
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mTileIdx = rowIdx·mainWindow + tileIdx % mainWindow // 窗口内 M 小步滑动
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nTileIdx = (tileIdx / mainWindow) % nTileNum // N 方向连续滑动
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else:
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// 尾窗口特殊处理
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if (rowIdx % 2 != 0):
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nTileIdx = nTileNum - 1 - nTileIdx // 蛇形：奇数行 N 反向
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nTileIdx = (tileIdx / mainWindow) % nCnt // N 方向连续滑动
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else: // 尾窗口区（M 剩余不足一窗）
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mTileIdx = mainRow·mainWindow + tailIndex % tailWindow
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||||
nTileIdx = (tailIndex / tailWindow) % nCnt
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||||
if (rowIdx % 2 != 0): // 蛇形：奇数行 N 反向扫描
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||||
nTileIdx = nCnt - 1 - nTileIdx
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```
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**SWAT 语义**：把 M 轴按窗口（默认 4 个 base 块）分组，窗口内沿 N 连续滑动、M 小步滑动，使相邻核访问的数据在空间上邻近 → 最大化 L2 命中；奇数行 N 反向扫描（蛇形）让相邻轮的首尾块空间相邻，进一步提升 L2 复用。这是官方 `matmul_performance.md` 中 SWAT（Slide Window Adaptive Template）的落地实现。
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||||
**物理含义（结合硬件）**：把 M 轴按窗口（4 个 base 块）分组，窗口内沿 N 连续滑动、M 小步滑动，使**相邻核访问的数据在 GM 地址上空间邻近** → 最大化 L2 命中（重复读走 5.2TB/s 的 L2 而非 1.6TB/s 的 GM）。奇数行 N 反向（蛇形）让相邻两轮的首尾块空间相邻，进一步复用 L2。示意图：
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||||
**尾轮重切**（`GetBlockShape`）：最后一轮把单个 base 块在 M/N 方向再切 `mTailCnt×nTailCnt` 份分给更多核，`blockIdx % tailCnt` 决定每核拿哪个子块，消除尾轮算力浪费。
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```
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M方向 base 块（窗口=4）
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┌──────────────────────────────────────────┐
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│ 窗口0: 核0→N0, 核1→N1, 核2→N2, 核3→N3 (N 连续) │
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||||
│ 窗口1: 核4→N3, 核5→N2, 核6→N1, 核7→N0 (蛇形反向) │
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||||
│ ... │
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└──────────────────────────────────────────┘
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（每行窗口内 N 方向连续滑动 → 相邻核读相邻 A 块 → L2 命中）
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```
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**StreamK 的 swizzle**（`block_scheduler_streamk.h`）：在 SWAT 窗口基础上叠加 **DP 主轮（K 不分片）+ SK 尾轮（K 分片）** 判定（`CheckIsSkScene`），主轮每核一个 MN 块算完整 K，尾轮把剩余 MN 块切 K 分多核、由 AIV 在 workspace 上确定性累加。
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### 4.2 尾轮重切（`GetBlockShape`）
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||||
最后一轮把单个 base 块在 M/N 方向再切 `mTailCnt × nTailCnt` 份分给更多核，`blockIdx % tailCnt` 决定每核拿哪个子块，消除尾轮"核数远大于剩余块数"的算力浪费（配合 §3.5）。
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### 4.3 StreamK 的 DP/SK 编排（`block_scheduler_streamk.h`）
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在 SWAT 蛇形基础上叠加 **DP 主轮 + SK 尾轮** 判定：
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```
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tileNum = (mCnt·nCnt - tailMNTileNum) + tailMNTileNum·skKTileNum·batch
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└──────── DP 部分(每核一个MN块) ┘ └───── SK 尾轮(每MN块切K) ─────┘
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CheckIsSkScene(tileIdx) = (⌈(tileIdx+1)/usedCoreNum⌉ == ⌈tileNum/usedCoreNum⌉)
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// DP 轮：kTileNum=1（K 不分片）；SK 轮：kTileNum=skKTileNum（K 分片）
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```
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DP 主轮每核一个 MN 块算完整 K（数据并行），SK 尾轮把剩余 MN 块切 K 分给空闲核（提前执行，AIV 累加与 AIC 下一轮重叠）。
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@@ -293,24 +560,24 @@ if (rowIdx % 2 != 0):
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| 分支 | 适用场景 | 优点 | 缺点 / 局限 |
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|---|---|---|---|
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| K_EQUAL_ZERO | K==0 且无 bias | 极简，AIV 清零不浪费 Cube | 仅空矩阵乘 |
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| TO_MUL | 高精度 FP32 且 M==1 或 N==1 | 避开 Cube 分形浪费，AIV 向量乘 | 仅 FP32 高精度模式 |
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| TO_MULTI_MUL | 高精度 FP32 且 !ATrans∧BTrans 且 M/N 任意 | 同上 + 转置组合下的内积连续 | 更窄（限转置组合、无 bias） |
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| BASIC_STREAM_K | M/N 小、K 大（K≥8192） | 切 K 用满核；DPSK 尾轮与计算重叠 | workspace 额外带宽；累加顺序不确定；仅 A 为 ND；DPSK 要求 256 对齐 |
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||||
| BASIC_ASWT | 通用主分支 | SWAT 提 L2 命中；A/B 全载减重复读；fixpipe 并行搬出；尾轮均衡 | baseM/N 启发式搜索非严格最优；全载/fixpipe 场景窄 |
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| TO_MUL | 高精度 FP32 且 M==1/N==1 | 避开 Cube 分形浪费，AIV 向量乘 | 仅 FP32 高精度 |
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| TO_MULTI_MUL | 高精度 FP32 且 !ATrans∧BTrans | 同上 + 内积方向连续 | 更窄（限转置、无 bias） |
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| BASIC_STREAM_K | M/N 小、K 大（≥8192） | 切 K 满核；DPSK 尾轮与计算重叠 | workspace 额外带宽；累加顺序不确定；仅 A 为 ND；DPSK 要求 256 对齐 |
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| BASIC_ASWT | 通用主分支 | SWAT 提 L2 命中；A/B 全载减重复读；fixpipe 并行搬出；尾轮均衡 | baseM/N 启发式非最优；全载/fixpipe 场景窄；GM 带宽不分读写 |
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| BASE(ASW) | 最终兜底 | 保证正确性 | 老接口，无全载/fixpipe/StreamK 优化 |
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## 6. 初步观察到的可改进点（衔接任务 3.2）
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在通读源码过程中，已浮现若干值得深挖的改进线索，留待后续对照性能模型严格论证：
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在通读源码过程中浮现的改进线索，留待后续用性能模型严格论证：
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1. **baseM/baseN 搜索目标是启发式的**：`GetRebalanceBlock` 用 `cubeBoundParam/balanceRate` 复合指标剪枝，而非直接代入 §3.2 的 `T_total = max(T_MMAD, T_MTE2, T_MTE1, T_FIXPIPE)` 精确评估。理论上可用性能模型对候选解做精确打分。
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1. **baseM/baseN 搜索是启发式的**：`GetRebalanceBlock` 用 `cubeBoundParam/balanceRate` 复合指标剪枝，而非直接代入 `T_total = max(T_MMAD, T_MTE2, T_MTE1, T_FIXPIPE)` 精确评估。理论上可用性能模型对候选解精确打分。
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2. **SWAT 窗口固定为 4**（`WINDOW_LEN=4`）：未根据 L2 容量、shape、核数自适应调窗。窗口大小直接影响 L2 命中率与重复读量的权衡。
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3. **A/B 全载只有"整个矩阵常驻"一种粒度**：没有"部分驻留"（多个 base 块驻留 L1 的中间态），在 A/B 稍大于 3/4 L1 时直接放弃全载，存在优化断档。
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4. **fixpipe 优化覆盖窄**：仅 `K≤256 ∧ M≥256 ∧ N 不对齐` 场景触发，其它 Fixpipe Bound 场景（如更小 K）未覆盖。
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3. **A/B 全载只有"整个矩阵常驻"一种粒度**：没有"部分驻留"（多个 base 块驻留 L1 的中间态），A/B 稍大于 3/4 L1 时直接放弃，存在优化断档。
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4. **fixpipe 优化覆盖窄**：仅 `K≤256 ∧ M≥256 ∧ N 不对齐` 触发，其它 Fixpipe Bound 场景未覆盖。
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5. **GM 带宽未区分读写**：`GetHbmBW` 统一按 `32核·31B/拍` 换算，未区分读/写共享 1.6TB/s 的竞争，可能高估有效带宽。
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6. **FP32 高精度（isForceGrpAccForFp32）的退化分支覆盖不全**：M==1/N==1 的 FP16/BF16 场景无对应 AIV 退化分支，仍走 Cube。
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6. **M==1/N==1 的 FP16/BF16 无退化分支**：TO_MUL/TO_MULTI_MUL 仅覆盖 FP32 高精度，FP16/BF16 的退化场景仍走 Cube（1/16 利用率）。
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@@ -322,6 +589,7 @@ if (rowIdx % 2 != 0):
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| Host | `op_host/op_tiling/arch35/matmul_tiling_registry.h` | 策略注册与 DoTilingImpl 调度 |
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| Host | `op_host/op_tiling/arch35/matmul_v3_tiling_advanced.cpp` | 主入口 + 各 Phase |
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| Host | `op_host/op_tiling/arch35/matmul_v3_tiling_helper.cpp` | ResetBase/GetRebalanceBlock/CalL1Tiling/GetL0C2Out |
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| Host | `op_host/op_tiling/arch35/matmul_v3_common_advanced.h` | 常量与数据结构定义 |
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| Host | `op_host/op_tiling/arch35/matmul_v3_basic_streamk_tiling.cpp` | StreamK/DPSK 条件与 tiling |
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| Host | `op_host/op_tiling/arch35/matmul_v3_basic_aswt_tiling.cpp` | ASWT 子分支（全载/fixpipe） |
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| Host | `op_host/op_tiling/arch35/matmul_v3_{k_equal_zero,to_mul,to_multi_mul,asw}_tiling.cpp` | 其余分支 |
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@@ -333,3 +601,4 @@ if (rowIdx % 2 != 0):
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| Device | `op_kernel/arch35/mat_mul_asw_block.h` / `mat_mul_asw_kernel.h` | 老接口 ASW 块调度与主循环 |
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| Device | `op_kernel/arch35/mat_mul_{al1,bl1}_full_load.h` | A/B 全载 kernel 模板 |
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| Device | `op_kernel/arch35/mat_mul_streamk.h` / `mat_mul_fixpipe.h` / `mat_mul_basic_split_k.h` | StreamK/Fixpipe/SplitK 模板 |
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