v0.95: 同步HTML

BMM算子优化分析_Release/BMM算子优化分析_v0.95.html

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 <div class="math">$$
 \text{BaseM} \times \text{BaseN} = \frac{L0C}{2 \times 4\text{B}} = 32768 \text{ 元素}
 $$</div>
-<p>（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 容量和 dValue 决定：</p>
+<p>（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 $k_{L1}$）：</p>
 <div class="math">$$
-baseK = \min\Big(\frac{L0A}{2 \cdot \text{BaseM} \cdot \text{dtype}},\; \frac{L0B}{2 \cdot \text{BaseN} \cdot \text{dtype}}\Big) \text{ 向下 16 对齐},\quad baseK \cdot \text{dtype} \ge 256\text{B}
+baseK = \min\Big(\frac{L0A}{2 \cdot \text{BaseM} \cdot \text{dtype}},\; \frac{L0B}{2 \cdot \text{BaseN} \cdot \text{dtype}}\Big) \text{ 向下 16 对齐}
 $$</div>
+<p>核间不切 K 时 K 维度层次关系：$K = \text{singleCoreK} \ge k_{L1} \ge baseK$——$k_{L1}$ 是 GM→L1 的 K 向粒度（须 $k_{L1} \cdot \text{dtype} \ge 256\text{B}$），baseK 是 L1→L0 的 K 向粒度（仅受 L0A/L0B 容量约束）。</p>
 <p><b>Step 1：SingleCoreM / SingleCoreN 的确定</b>（每核输出 tile，$\ge$ BaseM/N）</p>
 <p>SingleCoreM × SingleCoreN 是每核每次处理的输出区域，<b>不受 L0 容量直接约束</b>——一个 [SingleCoreM, SingleCoreN] tile 内部由若干 [BaseM, BaseN] L0 tile 组成（$\text{SingleCoreM} \ge \text{BaseM}$，$\text{SingleCoreN} \ge \text{BaseN}$）。SingleCoreM/N 的核心影响是 <b>GM→L1 搬移效率和 L2 重复读率</b>：</p>
 <ul class="tight">