v1.2: 修正dValue定义(ND连续维非乘积)+重切约束推导+自包含搬移效率解释

BMM算子优化分析_Release/ASW_Basic分支分析_v1.2.md

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 # ASW_Basic 分支：BMM 兜底分支的理论最优实现分析
 
-> 目标芯片：昇腾 950PR（DAV_3510）。本文从《BMM 算子优化分析 v0.98》第八章抽出独立成篇，自包含完整推导链。v1.2 新增与源码实现的对比分析。
+> 目标芯片：昇腾 950PR（DAV_3510）。本文为 ASW_Basic 分支的独立分析，自包含完整推导链。v1.2 修正 dValue 定义与尾轮重切约束，新增与源码实现的对比分析。
 
 ## 摘要
 
@@ -65,6 +65,23 @@ GM ──MTE2──> L1 ──MTE1──> L0A/L0B ──MMAD──> L0C ──Fi
 
 层次关系：$K = \text{singleCoreK} \ge k_{L1} \ge baseK$，$\text{singleCoreM} \ge \text{BaseM}$，$\text{singleCoreN} \ge \text{BaseN}$。
 
+### 1.4 GM→L1 搬移效率：dValue 与 min_TileSize
+
+GM→L1 搬移使用 Nd2Nz DMA，每次搬移的关键参数：
+
+| 参数 | 含义 | A 矩阵 [singleCoreM, $k_{L1}$] | B 矩阵 [$k_{L1}$, singleCoreN] |
+|---|---|---|---|
+| nValue | 行数（非连续维） | singleCoreM | $k_{L1}$ |
+| dValue | 每行连续字节数（连续维） | $k_{L1} \cdot dtype$ | $\text{singleCoreN} \cdot dtype$ |
+| 总搬移量 | nValue × dValue | $\text{singleCoreM} \cdot k_{L1} \cdot dtype$ | $k_{L1} \cdot \text{singleCoreN} \cdot dtype$ |
+
+**dValue 是 ND 排布中连续维的字节数**——对 ND 格式的右矩阵 B：非转置时连续维为 N，dValue = $\text{singleCoreN} \cdot dtype$；转置时连续维为 K，dValue = $k_{L1} \cdot dtype$。**dValue 不是两个维度的乘积**。
+
+两级搬移效率阈值：
+
+1. **dValue ≥ 256B**（DMA 硬件突发下限）：每行连续数据量不足 256B 时，DMA 突发效率急剧下降；
+2. **总搬移量 ≥ min_TileSize**（推荐 16KB）：单次搬移量太小则带宽利用率不足（[昇腾 950 NPU 架构白皮书](https://public-download.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/ascend/%E6%98%87%E8%85%BE950%20NPU%E6%9E%B6%E6%9E%84%E7%99%BD%E7%9A%AE%E4%B9%A6.pdf)推荐 dValue 256B/512B 对齐）。
+
 ---
 
 ## 二、进入条件
@@ -205,33 +222,54 @@ $$
 
 $n_{wave} = 2$、$s = C/r$ 时：$r=16$ → 收益 25%；$r=8$ → 收益 37.5%。$n_{wave} = 3$ 时：$r=16$ → 16.7%；$r=8$ → 25%。**$n_{wave} \le 3$ 时收益显著，应重切。**
 
-*重切约束的推导*：沿 N 切 $s$ 份后，小块的 N 维度变为 $\text{singleCoreN}_{tail} = \text{singleCoreN}/s$。小块仍须满足两类约束：
+*重切约束的推导*：沿 N 切 $s$ 份后，小块变为 $[\text{singleCoreM},\; \text{singleCoreN}/s]$。B 矩阵搬移的 dValue 受影响（ND 非转置时连续维为 N）：
-
-1. **搬移效率**（与主 tile 同一标准）：GM→L1 搬移 B 矩阵时，dValue = $k_{L1} \cdot \text{singleCoreN}_{tail} \cdot \text{dtype}$。v0.98 §六约束 3 要求 dValue ≥ min_TileSize（推荐 16KB，带宽利用率保障）；硬件最低要求 dValue ≥ 256B（DMA 突发下限）。两级阈值：
 
 $$
-s \le \frac{k_{L1} \cdot \text{singleCoreN} \cdot \text{dtype}}{min\_TileSize} \quad (\text{推荐}),\qquad s \le \frac{k_{L1} \cdot \text{singleCoreN} \cdot \text{dtype}}{256\text{B}} \quad (\text{硬件底线})
+\text{dValue}_B^{tail} = \frac{\text{singleCoreN}}{s} \cdot dtype
 $$
 
-2. **对齐**：$\text{singleCoreN}_{tail} \ge 16$（Cube 基本块 N 向粒度）：
+A 矩阵搬移的 dValue 不受影响（连续维为 K，$\text{dValue}_A = k_{L1} \cdot dtype$，与 M 向切分无关）。
+
+小块须满足三类约束：
+
+1. **dValue 下限**（DMA 硬件突发效率）：$\text{dValue}_B^{tail} \ge 256\text{B}$：
+
+$$
+s \le \frac{\text{singleCoreN} \cdot dtype}{256\text{B}}
+$$
+
+2. **单次搬移量**（带宽利用率保障）：B 矩阵单次搬移量 = $k_{L1} \cdot \text{singleCoreN}_{tail} \cdot dtype \ge min\_TileSize$（推荐 16KB）：
+
+$$
+s \le \frac{k_{L1} \cdot \text{singleCoreN} \cdot dtype}{min\_TileSize}
+$$
+
+3. **对齐**：$\text{singleCoreN}_{tail} \ge 16$（Cube 基本块 N 向粒度）：
 
 $$
 s \le \frac{\text{singleCoreN}}{16}
 $$
 
-沿 M 切时对称（singleCoreM 替换 singleCoreN，dValue 约束作用于 A 矩阵的 $\text{singleCoreM}_{tail} \cdot k_{L1} \cdot \text{dtype}$）。
+沿 M 切时对称：B 矩阵 dValue 不受影响（连续维 N 未变），A 矩阵单次搬移量 $= \text{singleCoreM}_{tail} \cdot k_{L1} \cdot dtype \ge min\_TileSize$，对齐 $\text{singleCoreM}_{tail} \ge 16$。**沿 M 切无 dValue 约束**（A 矩阵 dValue = $k_{L1} \cdot dtype$ 不变）。
 
-*最优切分因子*：在不违反上述约束的前提下尽量让 $r \cdot s$ 接近 $C$。优先用推荐阈值（min_TileSize），若 $s$ 太小导致 $r \cdot s \ll C$（重切收益不明显），退而用硬件底线（256B）：
+*最优切分因子*：在不违反约束的前提下尽量让 $r \cdot s$ 接近 $C$：
 
 $$
-s^* = \min\Big(\Big\lfloor \frac{C}{r} \Big\rfloor,\; \frac{k_{L1} \cdot \text{singleCoreN} \cdot \text{dtype}}{min\_TileSize},\; \frac{\text{singleCoreN}}{16}\Big)
+s^* = \min\Big(\Big\lfloor \frac{C}{r} \Big\rfloor,\; \frac{\text{singleCoreN} \cdot dtype}{256\text{B}},\; \frac{k_{L1} \cdot \text{singleCoreN} \cdot dtype}{min\_TileSize},\; \frac{\text{singleCoreN}}{16}\Big)
 $$
 
-若 $r \cdot s^* < C/2$（重切后仍不满半），改用硬件底线重算 $s^*$；若仍 $< C/2$，退化为不重切。
+*例*（C=32、$N_{blk}=40$、$n_{wave}=2$、$r=8$、singleCoreM=singleCoreN=256、$k_{L1}$=128、BF16）：
 
-*例*（C=32、$N_{blk}=40$、$n_{wave}=2$、$r=8$、singleCoreM=singleCoreN=256、$k_{L1}$=128、BF16）：推荐阈值 $s \le 128 \times 256 \times 2 / 16384 = 4$；对齐 $s \le 256/16 = 16$；$\lfloor C/r \rfloor = 4$。$s^* = \min(4, 4, 16) = 4$。尾轮 8 块沿 N 切 4 份 → 32 个小块（每块 [256, 64]），32 核满载，尾波时延从 $T_{block}$ 降至 $T_{block}/4$。总时延节省 37.5%。
+- dValue：$s \le 256 \times 2 / 256 = 2$
+- 搬移量：$s \le 128 \times 256 \times 2 / 16384 = 4$
+- 对齐：$s \le 256/16 = 16$
+- 核数：$\lfloor 32/8 \rfloor = 4$
 
-*切分方向选择*：优先沿 N 切（保持 A 行带完整，L2 中 A 数据不变）；若 N 向约束不满足（$s^*$ 被 min_TileSize 或对齐卡住），改沿 M 切。M/N 都不可行时退化为不重切。
+$s^* = \min(4, 2, 4, 16) = 2$——**dValue 约束是瓶颈**。尾轮 8 块沿 N 切 2 份 → 16 个小块（每块 [256, 128]，dValue = 128×2 = 256B 恰好达标），16 核满载，尾波时延从 $T_{block}$ 降至 $T_{block}/2$。总时延节省 25%。
+
+若 dValue 卡死导致 $r \cdot s^* < C/2$（重切后仍不满半），改沿 M 切（无 dValue 约束）；M/N 都不可行时退化为不重切。
+
+*切分方向选择*：优先沿 N 切（保持 A 行带完整，L2 中 A 数据不变）；若 N 向 dValue 约束太紧，改沿 M 切（A 矩阵 dValue 不变，仅受搬移量和对齐约束）。
 
 **结论**：$n_{wave} \le 3$ 且 $r < C$ 时应重切尾轮——host 端零代价，NPU 端收益 $T_{block}(1-1/s^*)$。$n_{wave} \ge 4$ 时收益 < 25%，可不重切（通过选择使尾波占比小的 mCnt/nCnt 组合来优化）。
 
@@ -328,10 +366,14 @@ $$
 2 \cdot (\text{singleCoreM} + \text{singleCoreN}) \cdot k_{L1} \cdot \text{dtype} \le L1,\qquad k_{L1} \cdot \text{dtype} \ge 256\text{B}
 $$
 
-**约束 3——搬移效率**：
+**约束 3——搬移效率**（dValue 见 §1.4）：
 
 $$
-\text{singleCoreM} \cdot k_{L1} \cdot \text{dtype} \ge min\_TileSize,\qquad k_{L1} \cdot \text{singleCoreN} \cdot \text{dtype} \ge min\_TileSize
+\underbrace{k_{L1} \cdot \text{dtype} \ge 256\text{B}}_{\text{A 矩阵 dValue}},\qquad \underbrace{\text{singleCoreN} \cdot \text{dtype} \ge 256\text{B}}_{\text{B 矩阵 dValue（非转置）}}
+$$
+
+$$
+\underbrace{\text{singleCoreM} \cdot k_{L1} \cdot \text{dtype} \ge min\_TileSize}_{\text{A 单次搬移量}},\qquad \underbrace{k_{L1} \cdot \text{singleCoreN} \cdot \text{dtype} \ge min\_TileSize}_{\text{B 单次搬移量}}
 $$
 
 **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）。