diff --git a/BMM算子优化分析_Release/ASW_Basic分支分析_v1.1.md b/BMM算子优化分析_Release/ASW_Basic分支分析_v1.1.md
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 ### Step 0：BaseM / BaseN 的确定（L0 级 tile，先把 L0C 用满）
 
-L0C 是 Cube 的累加器，BaseM × BaseN 是每次 Cube 计算的输出 tile。BaseM/N 应**尽量把 L0C 用满**——L0C 利用率越高，每次 Cube 计算的输出越大，单位计算的启动/排空开销摊得越薄：
+L0C 是 Cube 的累加器，BaseM × BaseN 是每次 Cube 计算的输出 tile。BaseM/N 应**尽量把 L0C 用满**——L0C 利用率越高，每次 Cube 计算的输出越大，单位计算的启动/排空开销摊得越薄。
+
+**L0C 双缓冲 vs UnitFlag 单缓冲**：
+
+传统做法用 L0C 双缓冲实现 tile 间流水——计算 tile N+1 时，fixpipe 同时写出 tile N：
 
 $$
-\text{BaseM} \times \text{BaseN} = \frac{L0C}{2 \times 4\text{B}} = 32768 \text{ 元素}
+\text{BaseM} \times \text{BaseN} = \frac{L0C}{2 \times 4\text{B}} = 32768 \text{ 元素（双缓冲）}
 $$
 
-（双缓冲两份，FP32 4B/元素）。BaseM/BaseN 的长宽比跟随 SingleCoreM/SingleCoreN（进而跟随 M/N），对齐 16 的倍数。baseK 由 L0A/L0B 容量决定（L1→L0 搬移无 dValue 要求，dValue 约束的是 GM→L1 的 $k_{L1}$）：
+但昇腾 950PR 的 Fixpipe 支持 **UnitFlag**——MMAD 每完成一个 16×16×16 基本块（512B 结果），Fixpipe 立即将其写出，无需等整个 L0C tile 算完。UnitFlag 提供的是 **tile 内部的细粒度流水**（16×16×16 粒度），替代双缓冲的 **tile 间粗粒度流水**（BaseM×BaseN 粒度）。
+
+UnitFlag 单缓冲下，L0C 只需一份 buffer：
+
+$$
+\text{BaseM} \times \text{BaseN} = \frac{L0C}{4\text{B}} = 65536 \text{ 元素（单缓冲）}
+$$
+
+BaseM/N 可放大 $\sqrt{2}$ 倍（如 256→362），mCnt/nCnt 相应减小，**L2 重复读率降低**（单 batch 块数减少 → 每行 A 被更少的组读取）。
+
+*时延对比*（单 tile 粒度，BF16 输出）：
+
+| 方案 | tile 大小 | tile 间流水 | tile 内流水 | 单 tile 时延 |
+|---|---|---|---|---|
+| 双缓冲 | 181×181（32761 元素） | ✓（tile N 写出 ∥ tile N+1 计算） | ✗ | max($T_{comp}$, $T_{write}$) |
+| UnitFlag 单缓冲 | 256×256（65536 元素） | ✗ | ✓（16×16×16 粒度） | max($T_{comp}$, $T_{write}$) |
+
+两种方案的稳态时延相同（都是 max($T_{comp}$, $T_{write}$)），但 UnitFlag 单缓冲的 tile 更大 → 总 tile 数更少 → 循环开销更小。**但当前 BMM ASW kernel 未启用 UnitFlag**（`unitFlag = 0`，注释 "each l0 only process one block, disable unit flag"），且源码在 baseM=baseN=256 时已自动选 dbL0C=1（256×256×4B×2 > L0C）——即**源码已经是单缓冲 + 无 UnitFlag**，tile 到顶但无流水交叠。
+
+*建议*：对计算 Bound 的 case 启用 UnitFlag（MMAD 与 Fixpipe 流水并行），可将单 tile 时延从 $T_{comp} + T_{write}$ 降至 $\max(T_{comp}, T_{write})$。对访存 Bound 的 case（MTE2 Bound），UnitFlag 收益小（[CANN 文档](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/920beta1/API/ascendcopapi/atlasascendc_api_07_0003.html)：MTE2 Bound 时 MMAD/FIX 流水可被搬移掩盖）。
+
+BaseM/BaseN 的长宽比跟随 SingleCoreM/SingleCoreN（进而跟随 M/N），对齐 16 的倍数。baseK 由 L0A/L0B 容量决定（L1→L0 搬移无 dValue 要求，dValue 约束的是 GM→L1 的 $k_{L1}$）：
 
 $$
 baseK = \min\Big(\frac{L0A}{2 \cdot \text{BaseM} \cdot \text{dtype}},\; \frac{L0B}{2 \cdot \text{BaseN} \cdot \text{dtype}}\Big) \text{ 向下 16 对齐}
@@ -465,7 +490,11 @@ $$
 
 三项含义：① L2 供数速率 ÷ Cube 耗数速率（理论阈值）；② 工作集超 L2 时的访存惩罚（抬高 edge，倾向更大 tile）；③ K 向复用修正（K 越大 edge 越小，偏 compute bound）。乘以 CUBE_BOUND_RATIO=0.85 余量。枚举 baseM/baseN 递减，balanceRate ≥ 0.9 剪枝。
 
-**差异分析**：理论直接取 L0C 满载（32768 元素），源码用 256×256=65536 元素——**源码的 baseM×baseN 是理论上限的 2 倍**。这说明源码的 baseM/baseN 不是 L0C 级 tile 尺寸，而是 SingleCoreM/N 级参数。源码中 L0 级 tile 由 stepM/stepN 二次切分决定（per-core tile = baseM × stepM）。理论的分层（SingleCoreM ≥ BaseM）在源码中无显式概念。
+**差异分析**：理论（修正前）按双缓冲取 L0C 满载的一半（32768 元素），源码用 256×256=65536 元素——**源码的 baseM×baseN 恰好等于 L0C 单缓冲上限**（256×256×4B = 256KB = L0C）。源码的 dbL0C 逻辑：`dbL0C = (baseM × baseN × 4B × 2 > L0C) ? 1 : 2`——baseM=baseN=256 时 512KB > 256KB，自动选 dbL0C=1（单缓冲）。
+
+这说明源码的 baseM/baseN 不是 L0 级 tile 尺寸，而是 SingleCoreM/N 级参数。源码中 L0 级 tile 由 stepM/stepN 二次切分决定（per-core tile = baseM × stepM）。理论的分层（SingleCoreM ≥ BaseM）在源码中无显式概念。
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+**UnitFlag 现状**：BMM ASW kernel 中 `unitFlag = 0`（`block_mmad_iterbatch.h` L315 注释："each l0 only process one block, disable unit flag"）——MMAD 与 Fixpipe 之间是**指令级同步**（整个 L0C tile 算完才写出）。若启用 UnitFlag，MMAD 每完成一个 16×16×16 块（512B），Fixpipe 立即写出——tile 内部细粒度流水替代 tile 间粗粒度流水，单缓冲即可达到双缓冲的流水效果。对计算 Bound 的 case，UnitFlag 可将单 tile 时延从 $T_{comp} + T_{write}$ 降至 $\max(T_{comp}, T_{write})$。
 
 ### 7.3 SingleCoreM / SingleCoreN 确定（Step 1）