v0.96: MergeBatch实现方案重写——b0→kL0→kL1反推→bL1最大化
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@@ -0,0 +1,699 @@
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# BMM 算子优化分析（v0.96）
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> 目标芯片：昇腾 950PR（DAV_3510）。所有分支进入条件只含 case 形状参数（B、M、N、K、dtype）与芯片规格参数。
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## 一、算子功能与接口说明
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完成带 batch 的矩阵乘：`C = A @ B + bias`。
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* 左矩阵 A：`[BatchA, M, K]`，dtype，典型 ND，可带转置
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* 右矩阵 B：`[BatchB, K, N]`，dtype，典型 ND，可带转置
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* 偏置 bias：`[B, 1, N]`，固定 ND，可为空
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* 输出 C：`[BatchC, M, N]`，BatchC = broadcast(BatchA, BatchB)
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## 二、符号与芯片参数约定
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| 符号 | 含义 | 950PR 取值 |
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| C | AIC 核数（aicNum） | 32 |
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| Q₁₆ | 单核 Cube BF16 峰值算力 | 486/C ≈ 15.2 TFLOPS |
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| Q_AIV | AIV 向量求和吞吐（64 核合计） | 64×128 fp32/拍×1.65GHz ≈ 13.5 Tops/s |
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| L1 | 每核 L1 Buffer | 512KB |
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| L0A / L0B | 每核 L0A / L0B | 64KB / 64KB |
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| L0C | 每核 L0C（FP32 累加，4B/元素） | 256KB |
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| L2 | L2 Cache 容量 | 128MB |
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| W_L2 | L2 读写带宽 | 5.2TB/s |
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| W_GM | GM 带宽（读写共享） | 1.6TB/s |
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| R₁₆ | 16bit 对应位宽算存比 | ≈607.5 FLOP/元素 |
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| dValue | 单数据块内数据连续排布长度 | 推荐 256B/512B，不建议 <128B |
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| min_TileSize | 确保高带宽利用率的单块搬移数据量最小值 | 16KB |
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| min_DatamountPerCore | 确保高带宽利用率的单核搬移数据量最小值 | 480KB |
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| minCoreNum | 确保高带宽利用率的并行搬移核数最小值 | ≈0.8C = 26 |
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以上数值基于 950PR 实测分析总结；对搬移带宽利用率的影响重要性排序为：**核数 > 单核搬移总数据量 > 单分块大小 > dValue**。不同 NPU 芯片数值可能略有差异，换芯片时逻辑结构不变、只换常数表。
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## 三、最优实现分析
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### 3.1 性能模型
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BMM 的执行是核内多级硬件流水的并行——Cube 计算（MMAD）、GM/L2→L1（MTE2）、L1→L0（MTE1）、L0C 写出（Fixpipe），各流水级时延可被双缓冲相互掩盖：
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T_{total} = \max\big(T_{MMAD},\; T_{MTE2},\; T_{MTE1},\; T_{Fixpipe}\;[,\;T_{Reduce}]\big)
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**总时延 = 最慢一级流水**，优化的关键是对瓶颈级的优化。由此得到设计自由度——**瓶颈交换**：搬移是瓶颈时可牺牲算力（冗余计算）换搬移效率；计算是瓶颈时可牺牲搬移（重复读取）换计算效率。MergeBatch 是前者的典型，ASW_Basic 切 M/N 是后者的典型。
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case 固有算存比与 16bit 位宽平衡点：
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AI = \frac{2MN}{M+N},\qquad AI_{full} = \frac{2MNK}{MK+KN+MN}
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R_{16} = \frac{\text{Cube 峰值算力}}{\text{GM 带宽} / \text{元素字节数}} = \frac{486\ \text{TFLOPS}}{1.6\ \text{TB/s} \,/\, 2\ \text{B}} \approx 607.5\ \text{FLOP/元素}
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其中 486 TFLOPS 是乘加各计一次后的标称算力；分母中的 2B 是 16bit 元素字节数，作用是把 GM 带宽折算成元素速率。
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$AI < R_{16}$ → 访存 Bound（瓶颈在 MTE2）；反之计算 Bound（瓶颈在 MMAD）。
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### 3.2 实现本质逻辑
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BMM 的实现本质是：把数据分块（tile），由全部 AIC 核并行 + 串行完成这些分块的计算，再组合成最终结果：
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C[B,M,N] = \Big\{\,C[B_u, M_i, N_j] = \sum_k A[B_u, M_i, K_k] \cdot B[B_u, K_k, N_j]\,\Big\}
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分块有 4 个维度：B、M、N、K。**核间怎么分这 4 个维度，就是分支划分的第一性问题**（核内分块是第二性问题，属于各分支内部 tiling）。
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四个维度的核间切分特征（后续一切推导的基石）：
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| 切分维度 | 读入特征 | 计算特征 | 写出特征 |
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|---|---|---|---|
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| 切 B | 核间零重复读（每个数据块只被 1 个核读取）；**核内是否重复读另有条件**——若 L1 放不下单 batch 完整的 M、N 维输入（K 维可切段放入，kL1<K），单 batch 计算中切 M 会重复读 B、切 N 会重复读 A | 每个输出块由 1 个核独立完成，无核间依赖 | 只写最终结果，无中间结果 |
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| 切 M / 切 N | 切 M 则同一右矩阵块被多核**重复读**；切 N 则同一左矩阵块被多核重复读 | 每个输出块由 1 个核独立完成，无核间依赖 | 只写最终结果，无中间结果 |
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| 切 K | 每个数据块只被固定的 1 个核读取，零重复读 | 每个输出块由**多核共同**完成，存在核间依赖 | **有中间结果写出，需核间 Reduce 归约** |
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差异的根本原因：B 维在数学上独立（逐 batch 独立矩阵乘），切 B 核间天然零重复、零依赖；K 维有 L0C 累加机制——核内切 K 时多轮 mmad 在 L0C 原地累加、中间结果不出核，一旦切到核间，部分和必须写出 workspace 再归约——**切 K 是唯一同时破坏"累加不出核"和"输出独占"的切法**。
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4 维的任意非空子集共 $2^4-1=15$ 种切分组合，任何实现方案必属其一（完备）：
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| 组 | 组合 | 共同特征 | 优化重心 |
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|---|---|---|---|
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| 纯 B | {B} | 核间零重复读（核内重复读取决于 L1 驻留形态）；无中间写出 | 搬移效率 / 计算效率 |
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| 含 M/N 不含 K | {M},{N},{M,N},{B,M},{B,N},{B,M,N} | 核间可能有重复读 | 重复读尽量少（L2+swizzle 吸收）+ 搬移/计算效率 |
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| 含 K | 其余 8 种 | 有中间结果写出 + 归约 | 计算效率，且归约时延不能成为新瓶颈 |
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核间切分价格严格排序：cost(切 B) = 0 < cost(切 M/N) ≪ cost(切 K)。切 B 核间免费；切 M/N 的重复读可被 128MB L2（5.2TB/s vs GM 1.6TB/s）+ swizzle 大部分吸收；切 K 的归约流量 ∝ grid_K×输出量且引入核间同步，是结构性代价。**整条分支决策树就是：按价格从低到高购买并行度，买不够才加价。**
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### 3.3 分支推导
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1. **问题规约**：BatchA=1 或 BatchB=1 → 折叠转普通 Matmul（转Matmul）；K=0 / K=1 → Cube 无用，走 AIV 向量通路（特殊分支，与切分正交的前置判断）；
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2. **先买免费的 B**：B ≥ C 时切 B 可满核。单 batch M×N 够大 → 逐 batch 算（IterBatch）；M×N 太小 → 多 batch 合并成大 tile 算，冗余算力换搬移效率（MergeBatch）；
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3. **B 买不满，加价买 M/N**：切 M/N 或混合切，重复读交给 L2 + swizzle（ASW_Basic）；
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4. **B/M/N 都买不满，才买昂贵的 K**：核间切 K + 归约（StreamK）。
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由此得 6 大分支：**转Matmul、特殊分支、IterBatch、MergeBatch、ASW_Basic、StreamK**。重叠区（如 B≥C 且 M×N 中等时 MergeBatch 与 IterBatch 都合法）由端到端时延模型 $T_{total}$ 仲裁；分支体系保证候选集完备无冗余。
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## 四、可转 Matmul 分支
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### 进入分支条件
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BatchA = 1 \;\lor\; BatchB = 1
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解释：单边 batch=1 的 BMM 与 Matmul 只差一个维度标签，直接复用 Matmul 的成熟优化体系。
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### 实现方案
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* **BatchB=1**：左矩阵 `[B,M,K]` 的 batch 维与 M 维在 ND 下内存相邻紧排，直接视图为 `[B·M,K]`，输出布局逐元素一致——零重排、零 split，免费转换；
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* **BatchA=1**：右矩阵折叠为 `[K, B·N]` 需一次真实转置重排（O(B·K·N)），且输出存在置换需 scatter——有代价。A 较小（$MK\cdot\text{dtype} \le L1$）时优先 A 常驻 L1、留在 BMM 分支内（广播友好形态）；A 较大时按广播扩展后分别预估"BMM 分支"与"重排+转Matmul"的时延，择优。
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## 五、MergeBatch 分支
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核间切 B（每核 $b_{core}$ 个 batch，核间无同步）；核内把 b 个 batch 合并计算：$[b,M,K]@[b,K,N] \Rightarrow [bM,K]@[K,bN]=[bM,bN]$，BlockTrace 取块对角线得 $[b,M,N]$。交叉项被算出但丢弃（浪费比例 (b−1)/b）——进入该分支的 case 必然访存 Bound（条件 5 保证），浪费的算力被搬移时延掩盖。
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### 进入分支条件（汇总）
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同时满足（b0 = 单次合并计算的 batch 数下限，b0 ≥ 2）：
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1. $BatchA = BatchB \;\land\; b_{core} = B/C \ge 2b_0$
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2. $2 \cdot (b_0 M)(b_0 N) \cdot 4\text{B} \le L0C$
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3. $b_{core} \cdot (MK + KN) \cdot \text{dtype} \ge min\_DatamountPerCore$
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4. $\max(MK,\; KN) \cdot \text{dtype} \ge min\_TileSize$
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5. $\dfrac{2MN}{M+N} < \dfrac{R_{16}}{b_0}$
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### 逐条解释
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1. **batch 关系与每核份额**：无广播才能逐 batch 对应合并；每核至少分到 $2b_0$ 个 batch——$b_0$ 是合并搬移有收益的最小合并数（取 2），2 组起步才能构成合并组间乒乓流水（即 $b_{core} \ge 4$）。
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**MergeBatch vs IterBatch 分界建模**：
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*执行模型*：两分支的核间切分相同——B 维切分到 C 核，每核 $b_{core} = B/C$ 个 batch；核内不切 M/N。**核心差异在 GM→L1 搬移粒度**：
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- **IterBatch**：逐 batch 搬移——每 batch 的 $A[M,K]+B[K,N]$ 作为独立 DMA 操作搬入 L1（源码 `ndNum = curIterBatchL1`，多块独立寻址），然后在 L1 内逐 batch 计算
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- **MergeBatch**：合并搬移——$b_0$ 个 batch 的 $A'[b_0M,K]+B'[K,b_0N]$ 合并为一个大矩阵，作为**单次 DMA 操作**搬入 L1（源码 `ndNum = 1`，单块连续搬移），然后合并计算
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*符号*：
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| 符号 | 含义 | 表达式 |
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|---|---|---|
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| $k_{L1}$ | L1 级 K 分块粒度（双缓冲） | $\min\big(K,\; L1/(2(M{+}N)\cdot\text{dtype})\big)$ |
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| $n_K$ | K 分块数 | $\lceil K/k_{L1} \rceil$ |
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| $T_{load}$ | 每 K 分块搬移时延 | $k_{L1}(M{+}N)\cdot\text{dtype}/BW_{pc}$ |
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| $T_{comp}$ | 每 K 分块计算时延 | $2MN \cdot k_{L1}/Q_{16}$ |
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| $T_{write}$ | 单 batch 输出写回时延 | $MN \cdot outB/W_{GM}$ |
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| $T_{cmd}$ | 单次 GM→L1 DMA 搬移固定开销 | 描述符配置 + 地址生成 + 突发启动 |
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| $BW_{pc}$ | 单核 GM 带宽份额 | $W_{GM}/C$ |
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*端到端时延模型*：L0C 双缓冲使 fixpipe 与 Cube 完全交叠，**无 batch 边界同步开销**。差异仅来自 GM→L1 搬移次数和 drain 暴露：
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T_{iter} = \underbrace{b_{core} \cdot n_K \cdot (T_{load} + T_{cmd})}_{\text{搬移（逐 batch）}} + \underbrace{T_{comp} + T_{write}}_{\text{末 batch drain}}
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T_{mb} = \underbrace{\frac{b_{core}}{b_0} \cdot n_K^m \cdot (T_{load}^m + T_{cmd})}_{\text{搬移（合并）}} + \underbrace{b_0(T_{comp} + T_{write})}_{\text{末合并 batch drain}}
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**K 截断情形**（$k_{L1} = K$，整个 K 装入 L1 一块）：$n_K = n_K^m = 1$。IterBatch 每 batch 一次 GM→L1 搬移；MergeBatch 每合并 batch 一次（覆盖 $b_0$ 个 batch），搬移次数少 $b_0$ 倍。
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T_{iter} = b_{core}(T_{load} + T_{cmd}) + T_{comp} + T_{write}
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T_{mb} = \frac{b_{core}}{b_0}(b_0 T_{load} + T_{cmd}) + b_0(T_{comp} + T_{write}) = b_{core} T_{load} + \frac{b_{core}}{b_0}T_{cmd} + b_0(T_{comp} + T_{write})
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\Delta_K = \underbrace{(b_0-1)(T_{comp} + T_{write})}_{\text{drain 惩罚}} - \underbrace{b_{core}\Big(1-\frac{1}{b_0}\Big) T_{cmd}}_{\text{搬移命令节省}}
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**L1 绑定情形**（$k_{L1} < K$，K 需分块）：MergeBatch 合并后 tile 更大 → $k_{L1}^m = k_{L1}/b_0$ → $n_K^m = b_0 \cdot n_K$（K 分块数 $b_0$ 倍）。IterBatch 每 batch $n_K$ 次搬移，MergeBatch 每合并 batch $b_0 n_K$ 次（每块覆盖 $b_0$ 个 batch 但 K 段只有 $k_{L1}/b_0$）。
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T_{iter} = b_{core} \cdot n_K \cdot (T_{load} + T_{cmd}) + T_{comp} + T_{write}
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T_{mb} = \frac{b_{core}}{b_0} \cdot b_0 n_K \cdot (T_{load} + T_{cmd}) + b_0(T_{comp} + T_{write}) = b_{core} \cdot n_K \cdot (T_{load} + T_{cmd}) + b_0(T_{comp} + T_{write})
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搬移次数相同（$b_{core} \cdot n_K$），每次搬移量也相同（$k_{L1}(M{+}N)\cdot\text{dtype}$）——**L1 绑定情形 MergeBatch 无搬移优势**：
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\Delta_L = \underbrace{(b_0-1)(T_{comp} + T_{write})}_{\text{drain 惩罚}} > 0
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**L1 绑定情形 MergeBatch 恒劣于 IterBatch**——合并只放大了 drain 暴露，没有换来搬移命令节省。
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**统一分界条件**：
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\text{MergeBatch 最优} \;\Longleftrightarrow\; k_{L1} = K \;\land\; b_{core} > \frac{b_0 \cdot (T_{comp} + T_{write})}{T_{cmd}}
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即 MergeBatch 仅在 **K 截断**（$k_{L1} = K$，小 M/N 使 $L1/(2(M{+}N)\cdot\text{dtype}) \ge K$）且 $b_{core}$ 足够大时才优于 IterBatch。小 MN 时 $T_{comp}$ 小且 $k_{L1}$ 大（容易 K 截断）→ MergeBatch 最容易赢；大 B 时 $b_{core}$ 大 → 搬移节省多 → MergeBatch 更容易赢。
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**$T_{cmd}$ 的物理成因**：每次 GM→L1 DMA 搬移的固定开销，与搬移数据量无关。从源码可直接观察：
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- `Nd2NzParams` 描述符配置（ndNum/nValue/dValue/srcStride 等 7 个字段写入 DMA 寄存器）
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- 地址生成与突发启动
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- 与 L1 buffer 的同步握手（`SetFlag<MTE2_MTE1>` / `WaitFlag<MTE1_MTE2>`）
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IterBatch 每 batch 需一次完整配置（`ndNum = curIterBatchL1`，多块独立寻址）；MergeBatch 合并后只需一次配置（`ndNum = 1`，单块连续搬移）。**$T_{cmd}$ 就是每次 DMA 命令的描述符配置 + 启动延迟**，量级估计为数十 ns。
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**MergeBatch vs IterBatch 优势总结**：
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| 维度 | IterBatch | MergeBatch | 差异来源 |
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|---|---|---|---|
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| 稳态搬移吞吐 | 相同 | 相同 | 总搬移量相同 |
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| GM→L1 搬移命令数 | $b_{core}$ 次（每 batch 一次） | $b_{core}/b_0$ 次（每合并 batch 一次） | **MergeBatch 少 $b_0$ 倍** ← 核心优势 |
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| drain 暴露 | $T_{comp} + T_{write}$ | $b_0(T_{comp} + T_{write})$ | IterBatch 少 $b_0$ 倍 ← 核心劣势 |
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| L0C 利用率 | $MN \cdot 4\text{B}$ | $b_0^2 MN \cdot 4\text{B}$ | 访存 Bound 下不影响时延 |
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净收益 = 搬移节省 - drain 惩罚 = $b_{core}(1-\frac{1}{b_0})T_{cmd} - (b_0-1)(T_{comp}+T_{write})$。大 B（$b_{core}$ 大）且小 MN（$T_{comp}$ 小）时 MergeBatch 最优。
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**L0C 利用率说明**：小 MN 时 IterBatch 的 L0C tile（$MN \cdot 4\text{B}$）远小于 L0C 容量，MergeBatch 合并后更接近满载。但访存 Bound 下计算被搬移掩盖，L0C 利用率不影响总时延——**不构成 MergeBatch 的优势**。
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2. **L0C 容量**：合并 $b_0$ 个 batch 的输出块 $[b_0M, b_0N]$（FP32 累加、双缓冲两份）必须放得下 L0C；连最小合并都放不下，合并无从谈起。
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3. **单核搬移总量**：单核搬移数据总量低于 min_DatamountPerCore 时，GM 带宽利用率上不去（重要性第 2 位的经验约束）。
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4. **搬移 tile 大小**：单 batch 单矩阵的最大连续搬移块须达到 min_TileSize；合并是在此之上进一步放大，不是替代。
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5. **访存 Bound**：合并把单次计算的算存比放大 $b_0$ 倍后仍须低于 16bit 对应位宽算存比 $R_{16}$，保证瓶颈留在搬移侧，冗余算力被掩盖而非成为新瓶颈。
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### 实现方案
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**Step 1：合并数 b（L0C + 算存比双上限）**
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b \le \sqrt{\frac{L0C}{2 \cdot MN \cdot 4\text{B}}},\qquad b < \frac{R_{16}(M+N)}{2MN}
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b_0 = \min\big(\text{两上限},\; b_{core}\big)
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b₀ 尽量取 $b_{core}$ 的因子（每次合并数均匀，负载与功耗更优）。
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**Step 2：L0 级 K 粒度 $k_{L0}$（由 b₀ 和 L0A/L0B 决定）**
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k_{L0} = \min\Big(\frac{L0A}{2\,b_0 M\cdot\text{dtype}},\; \frac{L0B}{2\,b_0 N\cdot\text{dtype}}\Big)\ \text{向下 16 对齐}
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解释：L0A/L0B 各 64KB、双缓冲两份，装入合并后 $b_0 M$ 行（$b_0 N$ 列）× $k_{L0}$ 的 fractal。L1→L0 搬移无 dValue 要求（dValue 约束的是 GM→L1 的 $k_{L1}$）。
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**Step 3：L1 级 $k_{L1}$、$b_{L1}$**
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先令 $b_{L1}^* = b_0$（最低合并数保障），由 L1 容量反推 $k_{L1}^*$：
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k_{L1}^* = \frac{L1}{2 \cdot b_0 \cdot (M+N) \cdot \text{dtype}}
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（L1 双缓冲两份，每份驻留 $b_0$ 个 batch 的 $A[b_0 M, k_{L1}^*]+B[k_{L1}^*, b_0 N]$）。
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然后取 $k_{L1} = \min(k_{L1}^*,\; K,\; 512\text{B}/\text{dtype})$——不超过 K（K 截断），也不超过 dValue 推荐值 512B（搬移效率拐点，更大不带来额外收益）。
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最后由 $k_{L1}$ 和 L1 容量确定 $b_{L1}$（力求尽量大，提升 batch 间流水深度）：
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b_{L1} = \min\Big(\frac{L1}{2 \cdot k_{L1} \cdot (M+N) \cdot \text{dtype}},\; b_{core}\Big)
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$b_{L1} \ge b_0$ 保证合并不断供。若 $k_{L1}^* > 512\text{B}/\text{dtype}$（L1 充裕），$k_{L1}$ 被 512B 截断，省出的 L1 空间可容纳更多 batch（$b_{L1} > b_0$），提升 batch 间流水掩盖能力。
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## 六、IterBatch 分支
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核间切 B（每核 $b_{core} \ge 1$ 个 batch，核间无同步）；核内逐个 batch 做标准 Matmul 分块计算。无算力浪费、无跨 batch 依赖，是"切 B"最朴素的形态。
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### 进入分支条件（汇总）
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同时满足：
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1. $BatchA = BatchB \;\land\; b_{core} = \lceil B/C \rceil \ge 1$
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2. $B \bmod C = 0 \;\lor\; B \bmod C \ge minCoreNum$
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3. L1 容量约束，四选一（Step 为 >1 的整数）：
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* a) $b_{core}=1 \;\land\; (MK+KN)\cdot\text{dtype} \le L1$
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* b) $b_{core}>1 \;\land\; 2(MK+KN)\cdot\text{dtype} \le L1$
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* c) $\big(MK + 2\cdot\tfrac{KN}{Step}\big)\cdot\text{dtype} \le \dfrac{L1}{\min(b_{core},\,2)} \;\;\lor\;\; \big(KN + 2\cdot\tfrac{MK}{Step}\big)\cdot\text{dtype} \le \dfrac{L1}{\min(b_{core},\,2)}$
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* d) $2\cdot\tfrac{K}{Step}(M+N)\cdot\text{dtype} \le L1$
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4. c/d 切分后：搬移分块 $\ge min\_TileSize \;\land\; dValue \ge 128\text{B}$
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### 逐条解释
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1. **batch 关系与每核份额**：无广播；每核至少 1 个 batch。
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2. **负载均衡**：切 B 核间零共享零依赖，唯一系统性风险是负载不均。整除时完全均衡；不整除时尾波活跃核数须 ≥ minCoreNum，保证尾波仍有足够核并发搬移（重要性第 1 位的约束是核数）。
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3. **L1 容量——核心要求：单 batch 计算不重复读**。
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重复读发生在**单 batch 内部**：L1 放不下单 batch 完整的 M、N 维输入（K 维允许切段放入，kL1<K）时，核内切 M 会在 K 循环中重复读 B、切 N 会重复读 A。IterBatch 进入与否不由算存比判定——即使 case 是计算 Bound，重复读引入的额外搬移也可能把它重新拖回访存 Bound。所以进入条件直接由 L1 驻留形态刻画：
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* **a)** 每核 1 batch，左右矩阵同时驻留 L1，零重复读；
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* **b)** 每核多 batch，L1 同时放下 2 个 batch，batch 间直接乒乓；
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* **c)** 一侧驻留 + 对侧切 K（$b_{core} \ge 1$ 统一式）：驻留侧只搬一次、零重复读；对侧 K 段在预算内双缓冲（故系数 2）。**预算分档由 batch 间流水掩盖决定**：$b_{core}=1$ 时无 batch 边界、全量 L1 可用；$b_{core} \ge 2$ 时预算减半（L1/2），另一半用于在计算当前 batch 期间预取下一 batch 的驻留侧——定量分析见下文"batch 间流水掩盖"；
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* **d)** 两侧都切 K：A/B 按 K 段成对流水（双缓冲故系数 2），无驻留侧、batch 边界天然无缝，是驻留侧放不进 L1/2 时的兜底。
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4. **搬移效率下限**：切分把粒度切小，必须守住 min_TileSize 与 dValue，否则切分本身把带宽打崩。
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### batch 间流水掩盖分析（c/d 的分工）
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先明确流水结构：fixpipe 开 unitflag 后，写出由硬件随路完成（每个 16×16×16 fractal 算完即自动搬出），**写出侧不需要软件排流水**；要掩盖的只有"读入（MTE2: GM→L1）↔ 计算（Cube）"。
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* **(c) 且 $b_{core}=1$**：每核只有 1 个 batch，不存在 batch 边界；驻留侧全程复用，对侧 K 段双缓冲，段间无缝。
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* **(c) 且 $b_{core} \ge 2$——关键问题：驻留侧在 batch 边界要整体换入，怎么掩盖？** 若不减预算（全量 L1 给当前 batch），到 batch 边界时下一 batch 的驻留侧（如 A，$MK\cdot\text{dtype}$）必须整体换入，而当前 batch 尾部只剩几个 K 段的计算——掩盖不了整个驻留侧的换入，产生气泡。**修正做法**：每 batch 只占 L1/2（驻留侧 + 对侧 K 段双缓冲都在这一半），另一半 L1 在计算当前 batch 期间预取下一 batch 的驻留侧。上一 batch 做最后一个 K 段时，下一 batch 的驻留侧已就绪、首个 K 段随即搬入——边界无气泡。无气泡的定量条件：驻留侧换入量 $MK\cdot\text{dtype} \le$ 当前 batch 总搬入量 $(MK+KN)\cdot\text{dtype}$，恒成立；访存 Bound 下计算时间 ≥ 搬入时间，尾部窗口必然足够。
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* **(d)（两侧都切 K）**：K 段槽位在 batch 间完全同质连续——上一 batch 最后一段计算时搬下一 batch 第一段，天然无缝。当驻留侧单矩阵放不进 L1/2 时 (c) 不成立，由 (d) 接管，代价是两侧都有 K 段级重复读。
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结论：(c) 统一了原 (c)/(d)——同一族"一侧驻留 + 对侧切 K"，预算按 $b_{core}$ 分档（$b_{core}=1$ 全量 L1、$b_{core} \ge 2$ 减半以容纳下一 batch 驻留侧预取）；驻留侧超 L1/2 时由 (d) 接管。
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### 实现方案
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**(a)**：每核 1 batch 直接搬入 L1。L1→L0 先看 L0C 能否放下完整单 batch 输出：
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```
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if (L0C >= M*N*4B): # L0C 放得下完整输出：不切 M/N，只切 K
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BaseM = M; BaseN = N
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BaseK = min(align(L0A/M, 16), align(L0B/N, 16))
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else: # L0C 放不下：按较小维切
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if M < N: BaseM = align(M,16); BaseN = floor(L0C/4B / BaseM)
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else: BaseN = align(N,16); BaseM = floor(L0C/4B / BaseN)
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BaseK = min(floor_align(L0A/BaseM,16), floor_align(L0B/BaseN,16))
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```
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**(b)**：L1 双 batch 乒乓，核内 GM→L1→L0→Cube→L0C→GM/L2 流水；L1→L0 分块同理，但各级预算减半（L0C/L0A/L0B 按 2 份）。
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**(c)**：一侧驻留 + 对侧切 K。假设驻留左矩阵，右矩阵搬入的 K 向长度：
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$$
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k_{L1\_b} = \min\Big(\frac{L1_{budget} - MK\cdot\text{dtype}}{N\cdot\text{dtype}},\; K\Big),\qquad L1_{budget} = \frac{L1}{\min(b_{core},\,2)}
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$$
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$b_{core} \ge 2$ 时另一半 L1 在计算期间预取下一 batch 的驻留侧，实现 batch 间无气泡衔接；fixpipe 开 unitflag。
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**(d)**：两侧都切 K 段，$k_{L1}$ 取满足容量与 dValue 的最大值；L0C 按 batch 乒乓（各占 L0C/2），batch 边界由硬件 fixpipe 自动排空、下一 batch 立即在另一半 L0C 累加。
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## 七、StreamK 分支
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### 进入分支条件（汇总）
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1. $P = \dfrac{B \cdot MN \cdot 4\text{B}}{L0C} \le \dfrac{C}{2}$
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2. $\dfrac{K}{grid_K} \ge \dfrac{256\text{B}}{\text{dtype}}$，其中 $grid_K = \Big\lfloor \dfrac{C}{\lceil P \rceil} \Big\rfloor$
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3. $K > \dfrac{grid_K^{\,2}}{grid_K-1}\cdot\theta_c$，$\theta_c = \dfrac{Q_{16}}{2}\Big(\dfrac{8\text{B}}{W_{L2}}+\dfrac{1}{Q_{AIV}}\Big) \approx 12$
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4. 工程约束：确定性等级 ≤ 1（核间归约顺序不定）；ND 格式
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### 逐条解释
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1. **并行缺口**：P 以"L0C 满载的输出基本块"为粒度估计不切 K 的最大并行度——基本块按 L0C 最大利用率取（$M^t N^t \cdot 4\text{B} = L0C$），免去预先估计 M/N 具体切分。**阈值取 C/2 而非 C**：StreamK 的定义就是 grid_K ≥ 2（至少 2 路切 K），且同一 batch 内所有输出块共享同一个 grid_K；grid_K=2 时每块需要 2 个核，总核数需求 = ⌈P⌉ × 2 ≤ C，即 P ≤ C/2（等号成立时 grid_K=2 恰好填满 C 核）。若 P > C/2，切 2 路就超核数（2⌈P⌉ > C），不切又浪费核——由降核 ASW_Basic 承接更合适。P ≤ C/2 意味着不切 K 时至多一半核有事做，K 是唯一剩余的并行维度。
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2. **单核 K 段下限**：每核 K 段内轴连续长度不小于 dValue 推荐值 256B（BF16 为 128 元素），保证段内搬移效率不崩。
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**grid_K 取值**：P 个输出 tile 各需 grid_K 个核，总核数 ⌈P⌉ × grid_K ≤ C → grid_K = ⌊C/⌈P⌉⌋（最大化 K 并行度）。例：P=10, C=32 → grid_K=⌊32/10⌋=3；P=5, C=32 → grid_K=⌊32/5⌋=6；P=16, C=32 → grid_K=⌊32/16⌋=2。
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3. **归约代价可接受**。StreamK 切 K 引入归约串行尾，收益判据——切 K 后芯片级总时延须小于不切 K（降核 ASW）。
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**降核 ASW 的芯片级→核级映射**：P < C/2 时 B×M×N 填不满 C 核，以 L0C 满载粒度切为 P 个输出 tile（每 tile 尺寸 $M^t N^t = L0C/4\text{B}$），$\lceil P \rceil$ 个核各处理一个 tile。芯片级总时延 $T_{alt}$ = 单 tile 流水时延 $T_{pipe}$（所有核并行）。$T_{pipe} = \max(T_{MMAD}^t,\,T_{MTE2}^t)$，其中：
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T_{MMAD}^t = \frac{2 M^t N^t K}{Q_{16}} = \frac{2K}{Q_{16}}\cdot\frac{L0C}{4\text{B}},\qquad
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T_{MTE2}^t = \frac{K(M^t+N^t)\cdot\text{dtype}}{BW_{pc}}
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$$
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**StreamK 的芯片级→核级映射**：同样 P 个 tile，每 tile 由 $grid_K$ 个核共同完成（各算 $K/grid_K$ 段）。流水时延 $T_{pipe}/grid_K$，归约时延 $T_{Reduce}^t$ 串行追加。芯片级总时延：
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$$
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T_{SK} = \frac{T_{pipe}}{grid_K} + T_{Reduce}^t
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**收益判据** $T_{SK} < T_{alt}$ ⟺ $T_{Reduce}^t < T_{pipe}\left(1-\dfrac{1}{grid_K}\right)$。等价于 $T_{pipe} > \dfrac{grid_K}{grid_K-1}\cdot T_{Reduce}^t$——α = grid_K/(grid_K-1) 由流水分析导出（grid_K=2 时 α=2），非经验值。
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**$T_{Reduce}^t$ 构成**（每 tile，部分和驻留 L2、AIV 归约；$M^t N^t = L0C/4\text{B}$，符号定义见 §二）：
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$$
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T_{Reduce}^t = \underbrace{\frac{grid_K \cdot M^t N^t \cdot 4\text{B}}{W_{L2}}}_{\text{AIC 写部分和}} + \underbrace{\frac{grid_K \cdot M^t N^t \cdot 4\text{B}}{W_{L2}}}_{\text{AIV 读回}} + \underbrace{\frac{grid_K \cdot M^t N^t}{Q_{AIV}}}_{\text{AIV 求和}} + \underbrace{\frac{M^t N^t \cdot outB}{W_{L2}}}_{\text{写回}}
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**K 闭式阈值推导**——分两种瓶颈情形：
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**计算 Bound**（$T_{pipe} = T_{MMAD}^t$），代入判据：
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$$
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\frac{2K}{Q_{16}}\cdot\frac{L0C}{4\text{B}}\cdot\frac{grid_K-1}{grid_K} > grid_K\cdot\frac{L0C}{4\text{B}}\Big(\frac{8\text{B}}{W_{L2}}+\frac{1}{Q_{AIV}}\Big) + \frac{L0C}{4\text{B}}\cdot\frac{outB}{W_{L2}}
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$$
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两边除以 $L0C/4\text{B}$（tile 输出元素数），**tile 尺寸消去**——K 阈值不依赖 M、N 的具体值：
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$$
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K > \frac{grid_K^2}{grid_K-1}\cdot\theta_c,\qquad
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\theta_c = \frac{Q_{16}}{2}\Big(\frac{8\text{B}}{W_{L2}}+\frac{1}{Q_{AIV}}\Big)
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$$
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代入数值（$Q_{16}$=15.2 TFLOPS，$W_{L2}$=5.2 TB/s，$Q_{AIV}$≈13.5 Tops/s）：
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\theta_c = \frac{15.2\times10^{12}}{2}\Big(\underbrace{\frac{8}{5.2\times10^{12}}}_{1.54\,\text{ps/元素}} + \underbrace{\frac{1}{13.5\times10^{12}}}_{0.07\,\text{ps/元素}}\Big) = 7.6\times10^{12} \times 1.61\times10^{-12} \approx 12
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$$
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L2 读写（1.54 ps/元素）是主导项，AIV 求和（0.07）仅占 5%。grid_K=2→K>49；4→K>66；8→K>112。
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**访存 Bound**（$T_{pipe} = T_{MTE2}^t$），同理（$M^t N^t/(M^t+N^t)$ 不消去，但阈值远低于计算 Bound）：
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K > \frac{grid_K^2}{grid_K-1}\cdot\frac{M^t N^t}{M^t+N^t}\cdot\theta_m,\qquad
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\theta_m = \frac{BW_{pc}}{\text{dtype}}\Big(\frac{8\text{B}}{W_{L2}}+\frac{1}{Q_{AIV}}\Big) \approx 0.04
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**访存 Bound 阈值远低于计算 Bound**——两情形阈值比值：
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\frac{\theta_m \cdot M^t N^t/(M^t+N^t)}{\theta_c} = \frac{2\cdot BW_{pc}}{Q_{16}\cdot\text{dtype}}\cdot\frac{M^t N^t}{M^t+N^t} = \frac{M^t N^t/(M^t+N^t)}{304}
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$M^t N^t/(M^t+N^t)$ 的范围：tile 面积 $M^t N^t \le L0C/4\text{B} = 65536$ 元素（L0C 容量上限）。由均值不等式 $M^t+N^t \ge 2\sqrt{M^t N^t}$，比值上界为 $\sqrt{M^t N^t}/2 \le \sqrt{65536}/2 = 128$（正方形 tile 取到）；极端长宽比（$M^t{=}16, N^t{=}4096$）时下界 $\approx 16$。StreamK case 的 tile 通常接近正方形 → 比值 $\sim$ O(64–128)，上界 128。无论取何值，$128/304 \approx 0.42 < 1$——**访存 Bound 阈值恒低于计算 Bound**。直觉：访存 Bound 时 $T_{pipe} = T_{MTE2}^t > T_{MMAD}^t$，瓶颈时延更大，归约预算更充裕。**汇总条件取计算 Bound 阈值**（保守，同时覆盖两种情形）。
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注意 θ_c 对 workspace 落点敏感：部分和落 GM 时读写带宽从 5.2TB/s 降到 ~0.64TB/s，θ_c 升至约 97。设计时应优先保证 workspace 驻留 L2。
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4. **工程约束**：归约顺序不定引入浮点非确定性，确定性等级 2/3 的业务禁用。
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**源码对照**：`batch_matmul_v3_basic_streamk_tiling.cpp` 中 K 的固定门槛为 `CeilAlign(K,256) ≥ max(8192, aicNum×256B/dtype)`。
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* `aicNum×256B/dtype` = 32×128 = 4096（BF16）= **dValue 下限（256B）在最大 grid_K=C 下的保障**——对应条件 2；
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* `8192` = 32×256 = C×512B（BF16）= **dValue 推荐值（512B）在最大 grid_K=C 下的保障**——同为条件 2，取推荐值而非下限。
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max 取更严格的 8192。修正后的归约阈值（θ_c≈12，grid_K=32 时 K>396）远低于 8192，说明 **8192 的绑定约束是 dValue（条件 2），不是归约代价（条件 3）**。源码不动态计算 grid_K，用固定阈值同时覆盖条件 2 的最保守情形和条件 3，是两条条件的保守合并近似。
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### 实现方案
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**Step 0：BaseM / BaseN 的确定**（L0 级 tile，先把 L0C 用满）
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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：
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\text{BaseM} \times \text{BaseN} = \frac{L0C}{2 \times 4\text{B}} = 32768 \text{ 元素}
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（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 $k_{L1}$）：
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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}
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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）。
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**Step 1：SingleCoreM / SingleCoreN 的确定**（每核输出 tile，$\ge$ BaseM/N）
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SingleCoreM × SingleCoreN 是每核每次处理的输出区域，**不受 L0 容量直接约束**——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 **GM→L1 搬移效率和 L2 重复读率**：
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- SingleCoreM/N 越大 → 单次 GM→L1 搬移量越大，dValue 越有保障，L2 中同一份 A 行带/B 列带被更多核复用
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- SingleCoreM/N 越小 → 总块数 mCnt×nCnt 越多，并行度越高，但搬移效率降低
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*约束链*：
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**约束 1——并行度下限**：总块数须填满 C 核。
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mCnt \times nCnt \ge \Big\lceil \frac{C}{B} \Big\rceil
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**约束 2——L1 容量**（双缓冲下驻留当前 tile 的输入）：
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2 \cdot (\text{singleCoreM} + \text{singleCoreN}) \cdot k_{L1} \cdot \text{dtype} \le L1,\qquad k_{L1} \cdot \text{dtype} \ge 256\text{B}
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**约束 3——搬移效率**：
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\text{singleCoreM} \cdot k_{L1} \cdot \text{dtype} \ge min\_TileSize,\qquad k_{L1} \cdot \text{singleCoreN} \cdot \text{dtype} \ge min\_TileSize
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**约束 4——SingleCoreM/N 是 BaseM/N 的整数倍**（工程实现要求，保证 L0 tile 边界对齐）。
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*选取策略*：在满足约束 1 的前提下，SingleCoreM/N 尽量大（搬移效率和 L2 复用最大化）。长宽比跟随 M/N（$\text{singleCoreM}/\text{singleCoreN} \approx M/N$），对齐到 BaseM/BaseN 的整数倍。
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*例*（B=8、M=N=2048、K=1024、BF16）：$\lceil C/B \rceil = 4$，取 $mCnt = nCnt = 2$ → singleCoreM = singleCoreN = 1024。BaseM = BaseN = $\lfloor\sqrt{32768}\rfloor_{16} = 176$。SingleCoreM/BaseM = 1024/176 ≈ 5.8 → 取 5（整数倍）→ singleCoreM = 880。约束 2：$k_{L1} \le 512\text{KB}/(2 \times 1760 \times 2\text{B}) = 74$ → 取 64（16 对齐）= 128B ✓。
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**Step 2：mCnt / nCnt 与核间分配**
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mCnt = \Big\lceil \frac{M}{\text{singleCoreM}} \Big\rceil,\qquad nCnt = \Big\lceil \frac{N}{\text{singleCoreN}} \Big\rceil
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总输出块数 = $B \times mCnt \times nCnt$，按 B→M→N 优先级分配到 C 核。
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**Step 3：核间切分维度选择（按共享代价从低到高）**：切 B（零共享，先试）→ 切 M（右矩阵 $KN\cdot\text{dtype} \le L2$ 则驻留 L2）→ 切 N（对称）→ 混合切（靠 swizzle + L2 切分管理）→ 降核（见 Step 8）。
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**Step 4：swizzle——ASW 滑窗蛇形**
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**问题**：核间切 M/N 后，同一时刻 C 个核各算一个输出块，它们所需的 A 行块与 B 列块集合就是当前"活跃工作集"。若按行优先顺序朴素分配，一波 C 个块横跨的 A 行、B 列很宽，活跃工作集超过 L2 就回 GM 读（1.6TB/s），重复读代价真实发生。**swizzle 要做的就是编排输出块的执行顺序，把每一波核的活跃工作集压到最小。**
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**做法**：把 M 向每 W 个基本块划为一个"窗口"，遍历顺序为"窗口内先扫 M、扫满 W 行再进下一列 N；一个窗口扫完再进下一个窗口"，且奇数窗口行 N 向反向（蛇形）。效果有二：
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* 同一波 C 个核的块集中在同一个窗口内 ⇒ 活跃 A 行块只有 W 个、活跃 B 列块只有 C/W 条带；
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* 蛇形反向使相邻窗口行首尾相接——上一窗口末尾的 B 列带与下一窗口开头的 B 列带是同一条，跨窗口切换时工作集增量最小。
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**W 怎么取**：一波 C 个块的 L2 足迹约为
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footprint \approx \big(W \cdot M^t K + \tfrac{C}{W} \cdot K N^t\big) \cdot \text{dtype}
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$$
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由均值不等式，$W + C/W$ 在 $W = \sqrt{C}$ 处取最小——窗口越接近"方形"（W 行 × C/W 列），足迹越小。同时 W 须整除 C，保证每个窗口恰好被整数波核覆盖、窗口边界不把波次切碎。合起来即：
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$$
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W = \max\{\,d \mid d \mid C,\; d \le \lfloor\sqrt{C}\rfloor\,\}
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$$
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C=32 时 $\sqrt{32} \approx 5.66$，因子 {1,2,4,8,…} 中不超过它的最大者是 4，故 W=4。
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**实例**（C=32，W=4，M̃=8，Ñ=8；数字为块的全局执行顺序，一波 32 块）：
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```
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窗口0（N 正向） 窗口1（N 蛇形反向）
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ν0 ν1 ν2 … ν7 ν0 ν1 … ν7
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μ0 0 4 8 … 28 μ4 60 56 … 32
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μ1 1 5 9 … 29 μ5 61 57 … 33
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μ2 2 6 10 … 30 μ6 62 58 … 34
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μ3 3 7 11 … 31 μ7 63 59 … 35
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```
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块 31 = (μ3, ν7)，块 32 = (μ4, ν7)——相邻两个块共用同一条 B 列带（ν7），窗口切换几乎零增量。对比朴素行优先（Ñ=16 时）：一波横跨 2 个 A 行块 + 16 条 B 列带，足迹 (2·M^t + 16·N^t)·K·dtype；滑窗为 (4·M^t + 8·N^t)·K·dtype——M^t≈N^t 时足迹缩小 1/3。
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**窗内为什么不蛇形**（对上例中"块 3=(μ3,ν0) → 块 4=(μ0,ν1) 而非 (μ3,ν1)"的说明）：蛇形的收益来自"相邻遍历段共享边界数据"，要分两种边界看：
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* **窗内列间边界**（ν0→ν1）：相邻两段共享的是同一组 A 行块（W 个），它们在整个窗口期间**全程驻留 L2**，无论按什么顺序扫，工作集不变——窗内蛇形零收益；
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* **窗口行边界**（窗口0→窗口1）：A 行整体换血（μ0..3 → μ4..7），此时 B 列带的连续性决定换血成本——不蛇形则下一窗口从 ν0 开始（LRU 上最久未用、早已被挤出 L2 的冷带），蛇形则延续上一窗口末尾的 ν7（最热线带）。**蛇形只标在窗口行号上**（源码 `BatchMatMulAswBlock::UpdateBasicIndex`：仅 `rowIdx` 为奇时 n 反向，窗内 m 最快序不反向），正是这个收益结构的直接实现。
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**Step 5：L2 分组（工作集超 L2 时）**
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**切的是什么**：将 mCnt×nCnt 个基本块划分为若干**执行组**——每组覆盖输出平面上一个连续矩形区域（若干 singleCoreM × singleCoreN 基本块的集合），使该组所需的 A 行带 + B 列带输入工作集 ≤ L2 可用读入空间；组内所有基本块算完再进下一组，输入只在跨组时换一次。
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**为什么需要它**：滑窗压缩的只是"同一波"的足迹；若整个工作集超 128MB L2，跨波次复用落空——上一波窗口的 A 行早被挤出，下一波又得回 GM 读。且 L2 是**读写共用**的：输出经 fixpipe 写出时若驻留 L2（dirty），会压缩读入可用空间；若直写 GM，则占用与读共享的 1.6TB/s 总线。所以 L2 切分必须与写出策略联合决策。记输入总量 $S_{in} = B(MK+KN)\cdot\text{dtype}$，输出总量 $S_{out} = B \cdot MN \cdot outB$。
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**两个不变量**（一切分析的起点）：
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* GM 流量下界 $= S_{in} + S_{out}$：输入至少读一遍、输出最终至少要写一遍到 GM，与 L2 策略无关；
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* L2 读入可用空间：$L2_{read} = L2 - S_{out}^{resident}$（$S_{out}^{resident}$ 为驻留 L2 的输出量）——写出驻留 L2 会压缩读入空间，这是写出策略影响读入复用的通道。
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**重复读倍率**：$r_{in}$ = GM 输入流量 / $S_{in}$。$r_{in} = 1$ 表示每个输入数据从 GM 只读一遍（后续复用全在 L2 命中）——这是 GM 输入流量的下界，L2 管理的全部目标就是让 $r_{in}$ 尽量接近 1。
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**先判定写出会不会 Bound**。平均写出带宽需求：
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BW_{out} = \frac{S_{out}}{T_{MMAD}} = \frac{B \cdot MN \cdot outB}{2BMNK\,/\,(C \cdot Q_{16})} = \frac{C \cdot Q_{16} \cdot outB}{2K}
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$$
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只与 K、outB 有关（K 越小，单位时间输出越密）。例（BF16 输出，C·Q₁₆=432 TFLOPS）：K=512 → 844 GB/s；K=256 → 1.69 TB/s，已超 GM 总线——此时**任何策略都写出 Bound**，L2 缓冲只能削峰（fixpipe 以 5.2TB/s 写 L2 吸收突发），平均速率仍受总线限制，应预期 Fixpipe 成为 $T_{total}$ 的 max 项。
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**分场景决策**：
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**场景 A：$S_{in} + S_{out} \le L2$（全驻留）**。输入读一遍（$r_{in}=1$），输出驻留 L2（dirty）异步回写 GM——写出走 5.2TB/s L2 写口，不与读争，也削平了 GM 写突发。无需切分。
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**场景 B：$S_{in} \le L2$ 但 $S_{in} + S_{out} > L2$（输入能驻留，加上输出超了）**。策略：**输入驻留、输出直写 GM**。理由链：
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1. $S_{in} \le L2$ ⇒ 全部输入可驻留 L2，跨波次复用全部命中 ⇒ $r_{in} = 1$（GM 输入流量达到下界 $S_{in}$）；
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2. 输出在本算子内只写不读、零复用收益；若输出也驻留 L2（dirty），超出 L2 的部分会把输入挤出——被挤出的输入后续得回 GM 重读 ⇒ $r_{in} > 1$，GM 流量超出下界；
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3. 故让输出直写 GM（fixpipe L0C→GM，不占 L2），把 128MB 全部留给输入，保住 $r_{in} = 1$——GM 总流量保持下界 $S_{in} + S_{out}$；
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4. 代价是输出即刻占用 GM 写带宽（与读共享总线），须校验总线不爆：$(S_{in} + S_{out})/T_{MMAD} \le W_{GM}$。
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例：B=8、M=N=4096、K=512、BF16——$S_{in}$≈67MB ≤ L2，$S_{out}$≈268MB 直写 GM；T_MMAD≈318µs，总流量速率 (67+268)MB/318µs ≈ 1.05TB/s < 1.6TB/s ✓。
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**场景 C：$S_{in} > L2$（输入本身超）**。需要分组执行——把 mCnt×nCnt 个基本块划分为若干**执行组**，每组内所有基本块的输入工作集不超过 L2 可用空间。输出直写 GM（不占 L2 读入空间）。
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**L2 的软件可控手段**：L2 是 Cache 而非 Buffer，软件无法精确控制"哪些数据在 L2 里"。可用的控制手段：
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- **Cache Hint**（`SetL2CacheHint`）：标记输入为 allocate（读入 L2）或 non-allocate（直读 GM 不过 L2）；标记输出为 non-allocate（直写 GM 不占 L2）；
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- **CMO**（Cache Maintenance Operation）：Prefetch/Writeback/Invalidate，在关键节点主动管理 L2 内容；
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- **执行顺序**（swizzle）：通过编排基本块的执行顺序，控制同一时刻的活跃工作集——**这是最主要的 L2 管理手段**。
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**执行组的划分**：
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*问题*：mCnt×nCnt 个基本块（每块输出 singleCoreM×singleCoreN），按什么粒度分组，使每组的输入工作集 ≤ L2？
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*每组输入工作集*：一组覆盖 M 向 $m_{grp}$ 个基本块、N 向 $n_{grp}$ 个基本块，即覆盖输出区域 $[m_{grp} \cdot \text{singleCoreM},\; n_{grp} \cdot \text{singleCoreN}]$。该区域需要读入的输入：
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WS_{grp} = B \cdot K \cdot \big(m_{grp} \cdot \text{singleCoreM} + n_{grp} \cdot \text{singleCoreN}\big) \cdot \text{dtype} \;\le\; L2
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$$
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*目标*：最小化组数（组数越少，输入从 GM 的重复读次数越少）。每行 A 被 $n_{grp}$ 个组各读一次，每列 B 被 $m_{grp}$ 个组各读一次：
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$$
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r_{in} = \frac{n_{grp} \cdot M + m_{grp} \cdot N}{M + N}
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*求解*：约束 $m_{grp} \cdot \text{singleCoreM} + n_{grp} \cdot \text{singleCoreN} \le D$（其中 $D = L2/(B \cdot K \cdot \text{dtype})$），最小化 $n_{grp} \cdot M + m_{grp} \cdot N$。最优在组内 M/N 向基本块数与输出平面形状成正比时取到：
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$$
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m_{grp} = \Big\lfloor \frac{D}{2 \cdot \text{singleCoreM}} \Big\rfloor,\qquad n_{grp} = \Big\lfloor \frac{D}{2 \cdot \text{singleCoreN}} \Big\rfloor
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$$
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总组数 $= \lceil mCnt/m_{grp} \rceil \times \lceil nCnt/n_{grp} \rceil$。
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**组内 swizzle**：每组内部按 ASW 滑窗蛇形执行（窗口 $W = \max\{d \mid d \mid C,\; d \le \lfloor\sqrt{C}\rfloor\}$，C=32 时 W=4），保证同一波 C 个核的活跃工作集最小。组间切换时输入整体换入——上一组的 A 行带和 B 列带全部失效，从 GM 重新读入下一组的数据。
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*例*（B=64、M=N=2048、K=1024、BF16、singleCoreM=singleCoreN=256）：$S_{in} = 64 \times (2048 \times 1024 + 1024 \times 2048) \times 2 = 537\text{MB} > 128\text{MB}$。$D = 128\text{MB}/(64 \times 1024 \times 2\text{B}) = 1024$ 元素。$m_{grp} = \lfloor 1024/(2 \times 256) \rfloor = 2$，$n_{grp} = 2$。每组覆盖 $[512, 512]$ 的输出区域，工作集 $= 64 \times 1024 \times (512+512) \times 2 = 128\text{MB} = L2$，恰好装满。总组数 $= (2048/256/2)^2 = 16$。$r_{in} = (2 \times 2048 + 2 \times 2048)/(2048+2048) = 2$——每行 A 被读 2 次，每列 B 被读 2 次。
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块内分配用**错位分核**（对角线分配）：线性块号先取 m，n 方向叠加随块号递增的相位偏移，使同一时刻各核落在 M×N 平面的不同对角线上——避免多核同一拍并发读同一行 A / 同一列 B 的同一地址（同地址并发读会串行化，等效带宽打折）。例（8 核、4×4=16 个基本块，k0~k7 为核号）：
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行优先（不错位）： 错位分核（对角线）：
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n0 n1 n2 n3 n0 n1 n2 n3
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m0 k0 k1 k2 k3 m0 k0 k4 . .
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m1 k4 k5 k6 k7 m1 . k1 k5 .
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m2 . . . . m2 . . k2 k6
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m3 . . . . m3 k7 . . k3
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同一波：A 行带 m0 被 k0~k3 同读 同一波：每行带、每列带
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（4 路同地址冲突） 最多 2 核同读（冲突 4→2）
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冲突度量与优选规则：
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transConflict = \max\big(\lceil C / mCnt \rceil,\; \lceil C / nCnt \rceil\big) \le 6
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即同一时刻并发核访问同一 A/B 块的最大冲突数不超过阈值（经验值 6）；切分方案中优先选尾波不满载占比小（拖尾 < 一半）的。遍历大方向由 calOrder 决定（0=M 优先、1=N 优先），按形状选共享矩阵更能驻留 L2 的方向。
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补充：若输出会被后续算子立即消费（融合场景），输出驻留 L2 让下游读命中，场景 B/C 的策略反过来；本文按单算子边界分析。
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**Step 6：核内 tiling**（BaseM/BaseN/BaseK——L0 级 tile，受 L0 容量直接约束）：$\text{BaseM} \times \text{BaseN} \times 4\text{B} \times DB \le L0C$；$\text{BaseM} \times k_{L0} \times \text{dtype} \times 2 \le L0A$、$k_{L0} \times \text{BaseN} \times \text{dtype} \times 2 \le L0B$；内轴按 dValue 256B/512B 对齐。SingleCoreM/N 内部按 BaseM/BaseN 进一步切分为 L0 tile 逐个计算。L1 按容量开双缓冲，余量充足开 4 buffer。
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**Step 7：内部特化（参数极限，不是独立分支）**：单边无 batch 且该侧矩阵小（$M \le 256$、$MK\cdot\text{dtype}\cdot 2 \le L1$、对侧每核循环 ≥4 轮）时小侧整个常驻 L1、只搬一次（L1 全载）。
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**Step 8：降核模式实现**：tiling 时 `usedCoreNum = ⌈P⌉`（不强制 C），SingleCoreM/N 在 L0C 容量内取最大（$\text{singleCoreM} \times \text{singleCoreN} \times 4\text{B} \le L0C$），每核按标准核内流水（L1→L0→Cube→L0C→Fixpipe）处理自己的输出块；核间无共享无依赖，无需 swizzle 与 L2 切分。降核后 GM 并发搬移核数若 < minCoreNum，带宽利用率上限被压低——这正是降核区 case 时延的瓶颈所在，也是"时延绝对值小、不再继续优化"的定量注脚。
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## 九、特殊分支
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* **K=0**：无任何计算，C = bias 或 0，纯 AIV 写值；
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* **K=1**：退化为逐元素乘 `C = A ⊙ B`，无累加深度，Cube 的 16×16×16 粒度浪费 15/16，走 AIV 向量通路（GM→UB→Mul→GM）优于 Cube 通路。触发需 $B \ge 2 \times 64$（AIV 核数×2，开 UB 乒乓）且单 batch 输入输出能驻留 UB。
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## 十、case 遍历：各分支的覆盖区域
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### 方法论说明
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**采样方式**：B ∈ [1, 2048] 全量遍历（2048 个值），M/N/K ∈ [1, 10240] 对数网格采样 60 点/维（值按指数增长：1, 2, 3, 5, 7, 10, 14, 19, 26, 35, ...）。总 case 数 3.2 亿，耗时约 4 分钟。
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**为什么不做全量遍历**：全量 = 2048 × 10240³ ≈ 2.2×10¹⁵ 个 case。Python 分类器约需 1400 万小时，C 实现约需 6 万小时——完全不可行。对数采样在小值区密集、大值区稀疏，恰好覆盖了分支边界集中的区域。
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**分布依赖测度**：对数均匀采样和线性均匀采样给出的分支占比**不同**。对数采样在小值区密集，特殊分支（K=0/1）、降核 ASW（P 小）、StreamK（K 大但 M/N 小）的占比被放大；线性采样被大 shape 主导（M/N/K > 512 占 [1,10240] 的 95%+），ASW_Basic 占比显著升高。**本文遍历的目的是验证覆盖性（无空洞），不是统计真实工作负载的分布。**
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### 分支覆盖统计（对数采样，B 全量 2048，M/N/K 60 点/维，共 3.2 亿 case）
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| 分支 | case 数 | 占比 | B 范围 | 区域特征 |
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|---|---|---|---|---|
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| ASW_Basic | 1.75 亿 | 54.1% | 2 ~ 2048 | 通用：B<C 且 P≥C；或 B≥C 但 L1 四形态不满足（M/N 大） |
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| MergeBatch | 6303 万 | 19.5% | 97 ~ 2048 | $b_{core}\ge 4$ 且 $MN \le 8192$ 等五条全过 |
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| 降核 ASW_Basic | 4051 万 | 12.6% | 2 ~ 2048 | P<C 且 K 不满足 StreamK 阈值 → 只用 ⌈P⌉ 核 |
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| IterBatch | 3804 万 | 11.8% | 32 ~ 2048 | B≥C、负载均衡、L1 四形态之一满足 |
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| 特殊分支 | 597 万 | 1.9% | 任意 | K=0 / K=1 |
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| StreamK | 25 万 | 0.08% | 2 ~ 128 | P<C/2 且 K≥8192 |
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| 转Matmul | 15 万 | 0.05% | B=1 | 单边 batch=1 |
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**对照：线性等距采样**（M/N/K 步长 256，B 全量，共 1.3 亿 case）下 ASW_Basic 占比升至 92.1%，MergeBatch 降至 3.6%——因为线性采样被大 shape 主导。两种测度的结论一致：**无空分支、无覆盖空洞**，只是占比不同。
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### IterBatch 四形态命中分布（对数采样）
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| 形态 | 命中数 | 占比 | 说明 |
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|---|---|---|---|
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| b) 双 batch 乒乓 | 2684 万 | 70.5% | 最多：B 大且单 batch 较小 |
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| d) 两侧切 K | 741 万 | 19.5% | 次之：K 可切段的通用兜底 |
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| c) 一侧驻留+对侧切 K | 370 万 | 9.7% | 单侧可驻留（含 b_core≥2 的半预算预取档） |
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| a) 单 batch 全驻留 | 9 万 | 0.2% | B=C 附近的窄区 |
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### 典型边界 case
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| B | M | N | K | 分支 | 说明 |
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|---|---|---|---|---|---|
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| 1 | 2048 | 2048 | 2048 | 转Matmul | 单 batch 纯 Matmul |
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| 128 | 64 | 64 | 512 | **MergeBatch** | 五条全过：$b_{core}$=4，MN=4096≤8192，单核搬移 512KB≥480KB，AI=64<304 |
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| 128 | 64 | 64 | 256 | IterBatch | 与上行仅 K 不同：单核搬移 256KB < 480KB，条件 3 不满足 → 落 IterBatch（形态 b） |
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| 512 | 128 | 128 | 128 | IterBatch | MN=16384 > 8192，MergeBatch 条件 2 不满足 → 落 IterBatch |
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| 32 | 4096 | 4096 | 4096 | ASW_Basic | L1 四形态均不满足（M/N 太大），切 M/N |
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| 2 | 8192 | 8192 | 1024 | ASW_Basic | B<C，P=2048 ≥ 32 |
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| 16 | 256 | 256 | 128 | 降核 ASW | P=4 < 32 且 K=128 不满足 StreamK → 用 4 核，其余闲置 |
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| 4 | 128 | 128 | 10240 | StreamK | P=0.25 < 32，K≥8192 |
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| 2048 | 1024 | 1024 | 512 | IterBatch | 大 batch，形态 b |
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| 8 | 512 | 512 | 512 | ASW_Basic | B<C，P=32 恰好满核 |
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| 64 | 64 | 64 | 8192 | IterBatch | 小 M×N 但 K 大，形态 d |
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### 遍历结论
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1. **七个分支全部有真实 case 命中**，无空分支；覆盖矩阵无空洞（P<C 且 K 小的残余由降核 ASW_Basic 兜底——此时时延绝对值小，调度开销主导，分支选择不敏感）；
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2. **MergeBatch 的区域由条件 2（$MN \le 8192$）与条件 3（min_DatamountPerCore）夹出**：小 M×N 且单核搬移量足够的大 batch case，两个条件缺一不可。典型分界对照：B=128/M=N=64 时 K=256 → 单核搬移 256KB 不达标落 IterBatch，K=512 → 512KB 达标进 MergeBatch；
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3. **IterBatch 与 ASW_Basic 的分界就是 L1 四形态是否满足**：单 batch 输入 $(MK+KN)\cdot\text{dtype}$ 相对 L1 的比例决定归属——这正是"核内零重复读"原则的定量体现；
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4. **StreamK 的区域为 P<C/2 且 K≥8192**：B 小、M/N 小、K 大的"细长" case；C/2 ≤ P < C 且 K 大的 case 由降核 ASW_Basic 承接（切 2 路 K 会超核数，不切又不满核，不如直接用 ⌈P⌉ 核）；
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5. **降核 ASW_Basic 是 P<C 且 K 小区域的理性归宿**（占 12.6%）：并行度凑不满、切 K 又不划算时，只用 ⌈P⌉ 个核、每核一个 L0C 满载输出块，比强行碎切（tile 跌破搬移效率下限）更快。
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