From 416362dec423d8da9f7e684887d70fbed5efcc16 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: admin <zhyaction@foxmail.com>
Date: Thu, 3 Sep 2026 09:25:51 +0000
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 .../docs/02_分支理论/07_尾轮处理策略.md       | 97 +++++++++++++++++++
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+++ b/BMM/BMM_Theory/docs/02_分支理论/07_尾轮处理策略.md
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+# 尾轮处理策略完整推导（参考文档）
+
+> 本文是《BMM尾轮处理策略对比分析 v1.5》的推导细节存档，供深入参考.
+> **工程结论已内化进 [06_ASW_Basic分支.md](06_ASW_Basic分支.md) §6**——尾轮是 ASW_Basic 最优实现的必要环节, 不是独立方案.
+> 对应软件实现: `bmm_theory/branches/asw_basic.py` 中的尾轮决策.
+
+## 1. 单块时延三项与主导项判定
+
+单个输出块 [sM, sN]（K 维全量累加）的三段时延：
+
+$$T_{MMAD} = \frac{2\cdot sM\cdot sN\cdot K}{Q_{16}},\qquad T_{MTE2} = \frac{K(sM+sN)\cdot dt}{BW_{eff}},\qquad T_{FIX} = \frac{sM\cdot sN\cdot outB}{BW_{pc}}$$
+
+**关键修正（v1.3）**：T_MTE2 分子是全量 K 而非 k_L1——稳态流水下 k_L1 约掉（单块搬入总量 K(sM+sN)dt 与分次粒度无关），k_L1 只通过 dValue/min_TileSize 约束影响有效带宽，不进时延分子。
+
+**三维主导项判定**（取代单一 K 判据）：
+
+| 对比 | 判据 | 决定因素 |
+|---|---|---|
+| MMAD vs MTE2 | `sM·sN/(sM+sN)` ⋛ `dt·Q16/(2·BW_eff)` | **tile 尺寸**（K 约掉） |
+| MMAD vs FIX | `K` ⋛ `outB·Q16/(2·BW_pc)` ≈ 304 | **K** |
+
+**缩放类型二分**：MMAD 与 FIX 都 ∝ 面积 sM·sN，MTE2 ∝ 周长 (sM+sN)。
+
+- **面积型主导**（MMAD 或 FIX 最大）：tile 大（sM·sN/(sM+sN)≥93.5，L2 命中）且（K≥304 时 MMAD、K<304 时 FIX）——**主流 prefill/decode case 均属此类**；
+- **周长型主导**（MTE2 最大）：tile 小（<93.5，L2 命中）或工作集超 L2 的 GM 直读（<304）——边角 case。
+
+## 2. 四种策略定义
+
+| 策略 | 做法 | 块大小 | tile 套数 |
+|---|---|---|---|
+| **A0 不重切** | 尾轮 r 核各处理 1 整块，C−r 核空转 | 主尾同大小 | 1 |
+| **A1a 尾轮整数倍切分** | 尾轮每块沿 N（或 M）切 s* 份，r·s* 小块分给 C 核 | 主整块 + 尾 1/s* 小块 | 2 |
+| **A1b 尾轮 tile 重选凑满核** | 尾轮 r 个原块区域用更小 tile 重切，凑满 C 核 | 主整块 + 尾小 tile | 2 |
+| **方案 B 整轮均匀重切** | 总块数向上取整到 n_wave·C，全局重新枚举 tile 使每轮每核恰好一同大小块 | 全部同大小 | 1 |
+
+通用时延式：`T_A0 = n_wave·T_block`，`T_A1 = (n_wave−1)·T_block + T_tail`，`T_B = n_wave·T_block'`。
+
+**A1b 的 tile 确定**：理想 tile `s_t* = s·√(r/C)`（sM=sN 时），按 16 对齐调整使重切块数 ≤ C；允许非方形枚举。**A1a 是 A1b 的真子集**（A1a 的尾轮 tile (sM, sN/s*) 恰为 A1b 枚举空间特定组合），故 **A1b 恒不劣于 A1a**。
+
+## 3. 面积型主导（主流场景）
+
+**A0 永不最优**（r>0 时 A1 或方案 B 严格优）：
+
+- `Δ_{A0→A1b} = T_block(1 − r/C) > 0`；
+- `Δ_{A0→B} = T_block·(C−r)/C > 0`。
+
+**A1b 与方案 B 理论时延严格相等**（总量守恒）：面积型主导项下时延 ∝ 块面积，所有块面积之和 = 总输出 B·M·N 与切分方式无关，轮轮满载时 `T = c·B·M·N/C`：
+
+$$T_{A1b} = cA(n_{wave}-1+\rho) = T_B,\qquad \rho = r/C$$
+
+结构性差异在**搬入总量**（周长和 S）：A1b 主轮整块 + 尾轮小 tile，周长和 `S_A1b = 2sC(n_wave−1+√ρ)`；方案 B 全局均匀 tile `S_B = 2sC√(n_wave(n_wave−1+ρ))`。均值不等式：
+
+$$\big(n_{wave}-1+\sqrt{\rho}\big)^2 \le n_{wave}(n_{wave}-1+\rho) \iff (\sqrt{\rho}-1)^2 \ge 0\ \checkmark$$
+
+**A1b 周长和恒 ≤ 方案 B**（搬入总量少、L2 重复读少、掩盖余量大）。离散 16 对齐后时延互有胜负（<3%，数值依赖、无系统性方向）。
+
+**尾轮翻出修正**（§7.2.4）：面积型主导但 r 小（ρ < (187/s)²）时 A1b 尾轮 tile 缩得太小，周长/面积比上升使主导项翻转为周长型（搬入翻出），方案 B 的全局 tile 缩得温和（1/√g > √ρ 恒成立）不翻出——**r 小的面积型 case 方案 B 可微优 ~6%**。
+
+## 4. 周长型主导（边角场景）
+
+- **A1 恒优于 A0**（dValue 允许时）：`Δ_{A0→A1b} = T_load(1−√ρ) > 0`；
+- **方案 B 恒优于 A0**：`Δ_{A0→B} = n_wave·T_load(1−1/√g) > 0`；
+- **A1b vs 方案 B**：ρ ≥ ρ_dv 时 **A1b 恒优**（均值不等式）；ρ < ρ_dv（A1b 被 dValue 卡死，ρ_dv = (256B/(sN·dt))²）且方案 B 可行时，**方案 B 严格优当且仅当** `√ρ_dv > n_wave/√g − (n_wave−1)`——方案 B 反超的唯一通道是 dValue（A1b 尾轮 tile 缩放 √ρ 恒狠于方案 B 的 1/√g，卡死更深时方案 B 胜出）。
+
+**v1.5 广义方案 B**：去掉"整除满载"强约束，允许尾轮核利用率 ≥80%、所有分块统一重切。广义方案 B ≡ 修正首轮枚举 min w×T_block。**A1b 恒不劣于广义方案 B**（枚举空间包含尾轮凑满），方案 B 真实损失 3.7%~11.1%，价值在工程简洁。
+
+## 5. 决策流程（闭式，无需逐项仿真）
+
+五步前置计算 + 查表：
+
+1. 首轮切分（搬入时延最小化枚举）得 mCnt, nCnt, sM, sN；
+2. N_blk, n_wave=⌈N_blk/C⌉, r=N_blk mod C, ρ=r/C；
+3. 三维主导项判定得 T_block = max(T_MMAD, T_MTE2, T_FIX)；
+4. dValue 可行性 ρ_dv = (256B/(sN·dt))²，g = n_wave·C/N_blk；
+5. 查决策表：
+
+| # | 条件 | 最优策略 | 端到端时延 |
+|---|---|---|---|
+| 1 | r = 0 | A0 | n_wave·T_block |
+| 2 | 面积型，0<r≤C/2，无翻出 | A1a，s*=⌊C/r⌋ | T_block(n_wave−1+1/s*) |
+| 3 | 面积型，r>C/2，无翻出 | A1b 或方案 B（严格打平） | T_block(n_wave−1+ρ) |
+| 4 | 面积型，ρ<(187/s)²（翻出） | 方案 B | T_block·n_wave/g |
+| 5 | 周长型，ρ≥ρ_dv，B 可行 | A1b | T_load(n_wave−1+√ρ) |
+| 6 | 周长型，ρ<ρ_dv 且分界成立且 B 可行 | 方案 B | T_load·n_wave/√g |
+| 7 | 周长型，广义 B 损失>0 | A1b（恒不劣） | 广义枚举 min w×T_block |
+
+## 6. 工程建议（主流场景）
+
+1. **B1（无脑整数轮满核切）在主流场景安全**：面积型主导下与 A1b 严格相等（零损失），prefill 大 M/N 场景 r=0 居多；
+2. **decode 小 M / 大 Batch 超 L2 场景**：广义方案 B 退回原切分（dValue 边界块数不可减），A1b 恒不劣；
+3. 方案 B 损失 <12% 换实现简化（一套 tile、无尾轮分支）是合理工程权衡。
+
+## 7. 边界说明
+
+- **带宽模型敏感性**：结论依赖"每核 MTE2 带宽上限 BW_pc"假设（950PR 的 MTE2 为每核独立 DMA 引擎、带宽按核数配平）。若 HBM 为全局共享池，A0 尾轮搬移已接近理想，结论反转——临界 case 建议实测复核；
+- **A1b 工程代价**：需两套 tile 参数 + 尾轮区域边界处理（r 个原块一般为 L 形，按矩形分解重切），不改变时延结论但影响实现成本；
+- 16 对齐是 Cube 计算粒度（16×16×16）的硬件要求，四种策略的 tile 无论重切前后都必须是 16 的倍数。