目标芯片：昇腾 950PR（DAV_3510）。本文为 ASW_Basic 分支的独立分析（v1.7 新增 §5.10 尾轮处理的第二种策略——整轮均匀重切：与尾轮差异化重切的 Bound 分类对比与适用条件判定），自包含完整推导链。历史：v1.6 新增 §7 程序实现流程图；v1.5 扩充 §6 源码对比、修正 dValue 定义与尾轮重切约束。
ASW_Basic 是 BMM 的兜底分支——核间切 M/N（或混合切），不做 batch 合并或 K 维切分。本文给出完整的时延建模、核间分配策略分析（证明 B 优先分组在任何场景下都不优于线性映射）、实现方案的逐步推导（含尾轮重切的 Bound 类型分级策略），以及与源码实现的逐维度对比。
-v1.7 新增 §5.10：尾轮处理的第二种策略——整轮均匀重切（不做尾轮与主轮差异化，把总块数向上取整到 C 的整数倍后全局重切 SingleCoreM/N）。按算力 Bound / 访存 Bound 分类给出与尾轮差异化重切的严格时延对比与适用条件：计算 Bound 下两策略在 $s^*=\lfloor C/r\rfloor$ 完美时等价，但 $r > C/2$（尾轮无法重切）时整轮重切收益达 $T_{block}(1-r/C)$（数值例 23.4%）；访存 Bound 下（固定带宽份额模型）搬移时延与块周长成正比，整轮重切使单块搬移缩 $\sqrt{g}$ 倍，收益 $n_{wave}T_{load}(1-1/\sqrt{g})$ 恒正（数值例 6.2%），但受 dValue ≥ 256B 硬约束。v1.6 新增 §7 程序实现流程图：从 case 输入（B/M/K/N/dtype）出发，分别给出源码 ASW_Basic（BatchMatMulV3AswBasicTiling 六阶段：进入判定 → ResetBase → cubeBound 枚举 → CalL1Tiling → 参数打包 → kernel 滑窗蛇形）与理论最优实现（八阶段：分支判定 → BaseM/N/K → SingleCoreM/N 有界枚举 → 核间分配 → 尾轮重切 → swizzle → L2 分组 → 端到端校验）两张完整流程图，每步标注计算公式与产出参数，并给出两图差异对照。v1.5 扩充 §6 源码对比：cubeBound 模型三项的物理推导（工作集超 L2 倾向更小 tile、K 大倾向更大 tile）、源码 singleCore = base 不分层导致过度切分（K 小时搬入时延可达理论 2 倍）、尾轮不实际重切。核心结论：B 优先分组不优于线性映射；理论的最少切分原则 + SingleCore/Base 分层 + 尾轮重切是相对源码的三条实质改进；源码的 cubeBound 解析模型与平台自适应值得理论吸收。
v1.7 新增 §5.10：尾轮处理三策略（A0 不重切 / A1 仅尾轮差异化重切 / B 整轮均匀重切）的两两对比与适用分界。计算 Bound 与访存 Bound 下分别推导 A0 vs A1、A0 vs B、A1 vs B 的完整时延公式：计算 Bound 下 B 恒不劣于 A1（$\Delta = T_{MMAD}(1/s^* - r/C)$），$r \mid C$ 完美重切时等价、$r > C/2$ 时 A1 失效 B 收益达 $T_{MMAD}(1-r/C)$（数值例 23.4%）；访存 Bound 下搬移随块周长缩放（$\sqrt{g}$），A1 收益被 dValue 与 A 行带不缩小双重压缩，A1 vs B 的分界为 $n_{wave}(1-1/\sqrt{g})$ vs $(1-1/s^*)/2$（数值例：$n_{wave}=2$ 时 B 省 14.3%、$n_{wave}=4$ 时临界打平、$r=17$ 时 B 省 6.2%）。**总体结论：A0 从来不是最优；$r > C/2$ 时 B 唯一可重切；其余按分界公式判定。v1.6 新增 §7 程序实现流程图：从 case 输入（B/M/K/N/dtype）出发，分别给出源码 ASW_Basic（BatchMatMulV3AswBasicTiling 六阶段：进入判定 → ResetBase → cubeBound 枚举 → CalL1Tiling → 参数打包 → kernel 滑窗蛇形）与理论最优实现（八阶段：分支判定 → BaseM/N/K → SingleCoreM/N 有界枚举 → 核间分配 → 尾轮重切 → swizzle → L2 分组 → 端到端校验）两张完整流程图，每步标注计算公式与产出参数，并给出两图差异对照。v1.5 扩充 §6 源码对比：cubeBound 模型三项的物理推导（工作集超 L2 倾向更小 tile、K 大倾向更大 tile）、源码 singleCore = base 不分层导致过度切分（K 小时搬入时延可达理论 2 倍）、尾轮不实际重切。核心结论：B 优先分组不优于线性映射；理论的最少切分原则 + SingleCore/Base 分层 + 尾轮重切是相对源码的三条实质改进；源码的 cubeBound 解析模型与平台自适应值得理论吸收。**
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）。
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。
§5.3 的尾轮重切是差异化策略：主轮块保持最少切分原则下的大 tile，只把尾轮 $r$ 个块再切 $s^*$ 份。本节分析另一种均匀化策略——不做尾轮与主轮的差异化，而是先把总块数向上取整到 C 的整数倍，再按新块数全局重切 SingleCoreM/N，使每轮每核恰好一个同样大小的块。两种策略孰优，取决于算子是计算 Bound 还是访存 Bound。
-问题：给定 B、M、N、K、dtype，首轮按 §5.2 最优切分出 $N_{blk} = B \cdot mCnt \cdot nCnt$ 个块后，若 $r = N_{blk} \bmod C \neq 0$，尾轮只有 $r$ 核工作。策略 A（§5.3）在尾轮内部差异化重切；策略 B 直接令
-重新枚举 $(mCnt', nCnt')$ 使 $B \cdot mCnt' \cdot nCnt' = N_{blk}'$（目标函数仍是 $T_{MTE2}$ 最小、即重复读最少优先，搬移效率次优先——枚举算法复用 §5.2，仅约束 1 从 $B \cdot mCnt \cdot nCnt \ge C$ 改为等式 $= N_{blk}'$）。何时 B 优于 A？
-建模：块几何对三类时延的缩放律
-记块数放大倍数 $g = N_{blk}'/N_{blk}$（$g > 1$，且 $g \le (N_{blk} + C - 1)/N_{blk}$，$n_{wave}=2$ 时 $g < 2$）。重切后单块输出面积缩 $g$ 倍、块的线性尺寸（M/N 向边长）缩 $\sqrt{g}$ 倍（保持近方形比例时）：
+给定 B、M、K、N、dtype，按 §5.1/§5.2 确定 BaseM/BaseN/SingleCoreM/SingleCoreN 后，总块数 $N_{blk} = B \cdot mCnt \cdot nCnt$ 一般不是 C 的整数倍，尾轮只有 $r = N_{blk} \bmod C$ 个核工作。对尾轮有三种处理策略：
+| 策略 | 做法 | 块大小 |
|---|---|---|
| A0：不重切 | 尾轮 $r$ 核各处理 1 个整块，$C-r$ 核空转 | 主轮尾轮同大小 |
| A1：仅尾轮差异化重切（§5.3） | 尾轮 $r$ 块沿 N（或 M）再切 $s^*$ 份，$r \cdot s^*$ 个小块分给 $C$ 核 | 主轮整块 + 尾轮小块 |
| B：整轮均匀重切 | 总块数向上取整到 $N_{blk}' = n_{wave} \cdot C$，全局重新枚举 SingleCoreM/N 使每轮每核恰好一个同样大小的块 | 全部块同大小 |
本节在计算 Bound / 访存 Bound 两类场景下，分别对 A0 vs A1、A0 vs B、A1 vs B 三组对比做完整推导，给出适用条件分界。
+统一建模
+符号：$n_{wave} = \lceil N_{blk}/C \rceil$（总轮次），$r = N_{blk} \bmod C$（尾轮块数），$s^*$ 为 A1 的尾轮重切因子（§5.3），$g = N_{blk}'/N_{blk} = n_{wave}C/N_{blk} > 1$ 为 B 的块数放大倍数。
+*块几何对三类时延的缩放律*（B 重切后单块面积缩 $g$ 倍、线性尺寸缩 $\sqrt{g}$ 倍，保持近方形比例）：
| 时延项 | 依赖 | 缩放律 |
|---|---|---|
| $T_{MMAD}$（单块 Cube 计算） | $\propto$ 面积 $sM \cdot sN$ | $T_{MMAD}' = T_{MMAD}/g$ |
| $T_{MTE2}$（单块 GM→L1 搬入） | $\propto$ 周长 $(sM + sN)$ | $T_{MTE2}' \approx T_{MTE2}/\sqrt{g}$ |
| $T_{FIX}$（单块写出） | $\propto$ 面积 $sM \cdot sN \cdot outB$ | $T_{FIX}' = T_{FIX}/g$（总量与切分无关） |
搬移时延随周长缩放是关键：重切使计算缩 $g$ 倍、搬移只缩 $\sqrt{g}$ 倍——这正是"切分越多重复读越多"（§5.2）在每块粒度上的体现。
-带宽模型声明：昇腾 950PR 每核 MTE2 引擎带宽上限按 $BW_{pc} = W_{GM}/C = 50$ GB/s 建模（§1.3）。该假设下，尾轮只有 $r$ 核工作时聚合带宽为 $r \cdot BW_{pc} < W_{GM}$，尾轮搬移时延不随核数减少而缩短——尾轮 $r$ 个块用 $r$ 核，每核 1 块，时延仍为一个整块搬移时间 $T_{load}$。（若 HBM 为全局共享池、单核 MTE2 无独立上限，则尾轮可吃满 $W_{GM}$，结论相反，见本节末的边界说明。）
-两策略总时延（通用式）：
+搬移随周长缩放是关键：切分越多，计算缩 $g$ 倍而搬移只缩 $\sqrt{g}$ 倍——"切分越多重复读越多"（§5.2）在每块粒度上的体现。
+*带宽模型声明*：昇腾 950PR 每核 MTE2 带宽上限按 $BW_{pc} = W_{GM}/C = 50$ GB/s 建模（§1.3）。该假设下尾轮 $r$ 核的聚合带宽仅 $r \cdot BW_{pc}$，尾轮搬移不加速——$r$ 个整块用 $r$ 核，每核 1 块，时延仍为一个整块搬移时间 $T_{load}$。HBM 全局共享池模型的边界说明见本节末。
+*三策略通用时延式*（$T_{block} = \max(T_{MMAD}, T_{MTE2}, T_{FIX})$ 为单块主导项）：
其中 $T_{block} = \max(T_{MMAD}, T_{MTE2}, T_{FIX})$（单块主导项），$s^*$ 为 §5.3 的尾轮重切因子。
+其中 $T_{tail}(s^*)$ 为 A1 尾轮小块主导项时延，$T_{block}'$ 为 B 重切后小块主导项时延。
**情形一：计算 Bound（$T_{MMAD} > T_{MTE2}$，即 $K \ge K^*$）**
-代入缩放律 $T_{block}' = T_{MMAD}/g$，并利用 $n_{wave}/g = n_{wave} \cdot N_{blk}/N_{blk}' = N_{blk}/C = n_{wave}-1+r/C$：
+主导项 $T_{block} = T_{MMAD} = 2 \cdot sM \cdot sN \cdot K / Q_{16}$。A1 尾轮沿 N 切 $s^*$ 份后小块面积缩 $s^*$ 倍：$T_{tail} = T_{MMAD}/s^*$。B 重切后 $T_{block}' = T_{MMAD}/g$，代入 $n_{wave}/g = N_{blk}/C = n_{wave}-1+r/C$：
与策略 A 比较：
+（1）A0 vs A1
由于 $s^* = \min(\lfloor C/r \rfloor,\; s_{max}) \le \lfloor C/r \rfloor \le C/r$，故 $1/s^* \ge r/C$，**$\Delta_{calc} \ge 0$ 恒成立——计算 Bound 下策略 B 恒不劣于策略 A**。收益分档：
-A1 恒不劣于 A0，分界在可行性：计算 Bound 下重切约束放宽为对齐与搬移掩盖（§5.3），$s^* = \min(\lfloor C/r \rfloor,\; sN/16,\; sN/x_{min})$。$r \le C/2$ 时 $\lfloor C/r \rfloor \ge 2$，A1 可用；**$r > C/2$ 时 $s^* = 1$，A1 退化为 A0**。即：
适用前提（两条校验）：
+（2）A0 vs B
+$r < C$（有尾轮）时 **$\Delta > 0$ 恒成立——计算 Bound 下 B 恒优于 A0**（只要可行）。收益随 $r$ 减小而增大：尾轮越空，A0 浪费越多。可行性校验两条：
计算 Bound 余量（$T_{MMAD}/T_{MTE2}$）越大，可承受的块数放大越多。$n_{wave}=2$ 时 $g < 2$，$\sqrt{g} < 1.42$，校验通常自动通过；
**数值实例（计算 Bound，$r > C/2$）**：B=1、M=N=1792、K=4096、BF16、C=32。首轮最优切分 $mCnt=nCnt=7$（$sM=sN=256$），$N_{blk}=49$，$n_{wave}=2$，$r=17$。单块 $T_{MMAD}=2 \times 256^2 \times 4096/15.2\text{T} = 35.3\mu s$，$T_{MTE2}=5.2\mu s$（$k_{L1}=288$，计算 Bound ✓）。
+（3）A1 vs B
+由 $s^* \le \lfloor C/r \rfloor \le C/r$ 知 $\Delta \ge 0$ 恒成立，B 恒不劣于 A1。分界：
+注意 $s^* < C/r$ 有两类来源：$\lfloor C/r \rfloor$ 取整损失（$r \nmid C$），以及 $r > C/2$ 时 $s^* = 1$ 的完全失效。
+计算 Bound 数值实例：
+*例 1（$r > C/2$，A1 失效）*：B=1、M=N=1792、K=4096、BF16、C=32。首轮 $mCnt=nCnt=7$（$sM=sN=256$），$N_{blk}=49$、$n_{wave}=2$、$r=17$。单块 $T_{MMAD} = 2 \times 256^2 \times 4096/15.2\text{T} = 35.3\mu s$（$T_{MTE2}=5.2\mu s$，计算 Bound ✓）。
收益 23.4%——这就是 $r > C/2$ 场景下整轮重切的价值：策略 A 的差异化重切在 $r > C/2$ 时完全失效，整轮重切把尾轮的 $C-r=15$ 个空转核次利用起来。
+B 相对 A0/A1 省 23.4%；公式核验 $\Delta_{A1 \to B} = 35.3 \times (1 - 17/32) = 16.5\mu s$ ✓。
+*例 2（$r \mid C$ 完美重切，A1 = B 等价点）*：M=1536、N=2048、K=4096、BF16。$mCnt=6, nCnt=8$（$sM=sN=256$），$N_{blk}=48$、$n_{wave}=2$、$r=16$。$s^* = \min(2, 16) = 2 = C/r$ 完美：
+A1 = B（$1/s^* = r/C = 1/2$，$\Delta = 0$）✓。此时应选 A1——时延相同但 B 徒增搬移量（$\sqrt{g} = 1.15$ 倍）与块数（48→64，启动/排空开销增多），无补偿收益。
**情形二：访存 Bound（$T_{MTE2} \ge T_{MMAD}$，即 $K < K^*$）**
-代入缩放律 $T_{block}' = T_{MTE2}/\sqrt{g}$：
+主导项 $T_{block} = T_{load} = (sM + sN) \cdot k_{L1} \cdot dtype / BW_{pc}$。A1 尾轮沿 N 切 $s^*$ 份后小块搬移量为 $(sM + sN/s^*) \cdot k_{L1} \cdot dtype$（**A 行带 $[sM, k_{L1}]$ 每个小块都要完整搬一次，不随 $s^*$ 缩小**——这是差异化重切的结构性弱点），方形下：
策略 A 在访存 Bound 下的尾轮重切受 dValue 硬约束（§5.3：$s \le sN \cdot dtype/256\text{B}$），$s^*$ 通常很小；$r > C/2$ 时同样 $s^* = \lfloor C/r \rfloor = 1$。即使 $s^* \ge 2$（$r \le C/2$），尾轮沿 N 切 $s^*$ 份后小块搬移量为 $(sM + sN/s^*) \cdot k_{L1}$，方形下时延为 $T_{load} \cdot (1 + 1/s^*)/2$，仍显著高于策略 B 的 $T_{load}/\sqrt{g}$。固定带宽份额模型下：
+B 重切后单块 $T_{load}' \approx T_{load}/\sqrt{g}$（近方形缩放）。
+（1）A0 vs A1
访存 Bound 下策略 B 恒优于策略 A。物理解释：尾轮 $r$ 核的聚合带宽只有 $r \cdot BW_{pc}$，搬移不加速；整轮重切让所有轮次满核满带宽，虽然总搬移量增 $\sqrt{g}$ 倍（周长缩放），但轮次不变、每轮时延缩 $\sqrt{g}$ 倍，净收益为正。
-dValue 硬约束（访存 Bound 不可放宽）：B 非转置时 $sN' \cdot dtype \ge 256\text{B}$，方形缩放下
+A1 恒不劣于 A0，但访存 Bound 下 $s^*$ 受 dValue 硬约束（§5.3，小块搬移效率不能降）：
$sN=256$、BF16 时 $g \le 4$——$n_{wave}=2$ 时 $g < 2$ 自动满足；$sN$ 更小（如 128）时 $g \le 1$，策略 B 不可行。同时校验搬移量 $k_{L1} \cdot sN' \cdot dtype \ge min\_TileSize$ 与 16 对齐。
-数值实例（访存 Bound）：B=1、M=N=2304、K=256、BF16、C=32。首轮 $mCnt=nCnt=9$（$sM=sN=256$），$N_{blk}=81$，$n_{wave}=3$，$r=17$。单块 $T_{load}=(256+256) \times 256 \times 2/50\text{G} = 5.24\mu s$（$k_{L1}=256=K$），$T_{MMAD}=2.21\mu s$（访存 Bound ✓）。
+BF16、sN=256 时 dValue 项给出 $s^* \le 2$——即使 $r$ 很小（$\lfloor C/r \rfloor$ 大），尾轮最多切 2 份，收益上限 $T_{load}/4$。分界：
+（2）A0 vs B
+B 恒优于 A0（dValue 可行时）。物理解释：尾轮 $r$ 核聚合带宽仅 $r \cdot BW_{pc}$，搬移不加速；B 让所有轮次满核满带宽，总搬移量虽增 $\sqrt{g}$ 倍（周长缩放），但轮次不变、每轮时延缩 $\sqrt{g}$ 倍，净收益为正。dValue 硬约束（不可放宽）：
+sN=256、BF16 时 $g \le 4$；sN=128 时 $g \le 1$，B 不可行。
+（3）A1 vs B
+（访存 Bound 下 A1 与 B 都受 dValue 约束，但作用点不同：A1 的 $s^*$ 受限于尾轮小块的 dValue，B 的 $g$ 受限于全局小块的 dValue。）分界：
+趋势：$g$ 大（$r/N_{blk}$ 占比大、$n_{wave}$ 小）→ B 优；$g$ 接近 1（$n_{wave}$ 大、尾轮占比小）→ A1 优。注意实际收益还受非方形惩罚：$N_{blk}'$ 的整数分解 $(mCnt', nCnt')$ 偏离方形时，$T_{load}'$ 高于 $T_{load}/\sqrt{g}$ 理论值，B 的实际收益打折（下面的例 4）。
+访存 Bound 数值实例：
+*例 3（$n_{wave}=2$、$g$ 大，B 优）*：B=1、M=N=1536、K=256、BF16、C=32。$mCnt=nCnt=6$（$sM=sN=256$），$N_{blk}=36$、$n_{wave}=2$、$r=4$。$T_{load} = 512 \times 256 \times 2/50\text{G} = 5.24\mu s$（$k_{L1}=256=K$），$T_{MMAD}=2.21\mu s$（访存 Bound ✓）。
收益 6.2%（非方形分解使实际收益略低于 $1-1/\sqrt{g}=8.2\%$ 的理论值）。
+B 相对 A1 省 14.3%；分界公式核验：$n_{wave}(1-1/\sqrt{g}) = 2 \times (1-0.75) = 0.50 > (1-1/s^*)/2 = 0.25$ → B 优，$\Delta = 5.24 \times (0.50-0.25) = 1.31\mu s$ ✓ 精确吻合。
+*例 4（$n_{wave}=4$、临界打平）*：M=N=2560、K=256、BF16。$mCnt=nCnt=10$、$N_{blk}=100$、$n_{wave}=4$、$r=4$、$g=128/100=1.28$。
+A1 = B 打平：B 的理论缩放 $1/\sqrt{g} = 0.884$ 被非方形惩罚（周长 480 vs 方形等效 452）吃掉，实际缩放仅 0.938，$n_{wave}(1 - 0.938) = 0.25 = (1-1/s^*)/2$ 恰好临界。此时选 A1（搬移增量小、块数少）。
+*例 5（$r > C/2$，A1 退化）*：M=N=2304、K=256、BF16。$mCnt=nCnt=9$、$N_{blk}=81$、$n_{wave}=3$、$r=17$。
+B 省 6.2%（非方形分解使实际收益略低于 $1-1/\sqrt{g} = 8.2\%$ 的理论值）。
Bound 判据与分档决策
-计算/访存 Bound 的分界由单块时延等式 $T_{MMAD} = T_{MTE2}$ 解出：
-$K \ge K^*$ 为计算 Bound，否则访存 Bound（例：sM=sN=256、$k_{L1}=256$、BF16 时 $K^* \approx 608$；$k_{L1}=128$ 时 $K^* \approx 304$）。
-决策表（$r = N_{blk} \bmod C$，$g = n_{wave} C/N_{blk}$）：
-| 条件 | 结论 | 收益 |
|---|---|---|
| $r = 0$ | 无尾轮，两者皆不需要 | — |
| 计算 Bound，$r \le C/2$ 且 $\lfloor C/r \rfloor \approx C/r$ | 策略 A（§5.3）足够 | $\Delta \approx 0$，B 徒增搬移 |
| 计算 Bound，$r > C/2$，且 $\sqrt{g} \le T_{MMAD}/T_{MTE2}$，且 $N_{blk}'$ 可分解对齐 | 策略 B | $T_{MMAD}(1-r/C)$，$r \to C/2^+$ 时趋近 $T_{block}/2$ |
| 访存 Bound，且 $g \le (sN \cdot dtype/256\text{B})^2$，搬移量/对齐满足 | 策略 B | $n_{wave} T_{load}(1-1/\sqrt{g})$ |
| 访存 Bound，dValue 或搬移量不满足 | 策略 A（不可重切） | — |
| $B \nmid N_{blk}'$ | 按 batch 分组切分，部分 batch 多一块；收益略降，判定不变 | — |
边界说明（带宽模型敏感性）：上述访存 Bound 结论依赖"每核 MTE2 带宽上限 $BW_{pc}$"假设。若硬件实际为 HBM 全局共享池（尾轮 $r$ 核可吃满 $W_{GM}$），则策略 A 尾轮搬移时延为 $r/C \cdot T_{load}$ 已接近理想，策略 B 的 $\sqrt{g}$ 倍搬移增量得不到带宽补偿，结论反转为策略 A 更优。昇腾 950PR 的 MTE2 为每核独立 DMA 引擎、带宽按核数配平（$W_{GM}/C$），采用固定份额结论；临界 case 建议实测复核。
-与流程图的衔接：策略 B 嵌入 §7.2 理论流程图的阶段 4——尾轮判定处增加分支：先算 $g$、按 Bound 类型查上表，命中策略 B 条件时回到阶段 2 的枚举算法（约束 1 改为等式 $B \cdot mCnt' \cdot nCnt' = N_{blk}'$），产出新的 SingleCoreM/N 后跳过尾轮差异化重切。
+Bound 判据：$K^* = \dfrac{k_{L1} \cdot dtype \cdot Q_{16}}{2 \cdot BW_{pc}}\Big(\dfrac{1}{sM} + \dfrac{1}{sN}\Big)$，$K \ge K^*$ 为计算 Bound，否则访存 Bound。
+| 场景 | A0 vs A1 | A0 vs B | A1 vs B | 最优策略 |
|---|---|---|---|---|
| 计算 Bound，$r \le C/2$ 且 $r \mid C$ | A1 优 | B 优 | A1 = B（选 A1，搬移少） | A1 |
| 计算 Bound，$r \le C/2$ 且 $r \nmid C$ | A1 优 | B 优 | B 略优（取整损失） | A1/B 皆可，B 略优 |
| 计算 Bound，$r > C/2$ | A1 退化 | B 优 | B 显著优 | B（收益 $T_{MMAD}(1-r/C)$） |
| 访存 Bound，$s^* = 1$（$r > C/2$ 或 dValue 卡死） | A1 退化 | B 优 | B 优 | B（若 $g$ 满足 dValue） |
| 访存 Bound，$n_{wave}(1-1/\sqrt{g}) > (1-1/s^*)/2$ | A1 优 | B 优 | B 优 | B |
| 访存 Bound，$n_{wave}(1-1/\sqrt{g}) \le (1-1/s^*)/2$ | A1 优 | B 优 | A1 优/打平 | A1 |
| 访存 Bound，dValue 不满足（$g > (sN \cdot dtype/256\text{B})^2$） | — | B 不可行 | — | A1 或 A0 |
| 写出 Bound（$K$ 小使 $T_{FIX}$ 主导） | 同计算 Bound（缩放律同为面积） | 同计算 Bound | 同计算 Bound | 按计算 Bound 判定 |
整体结论：
+边界说明（带宽模型敏感性）：访存 Bound 结论依赖"每核 MTE2 带宽上限 $BW_{pc}$"假设。若 HBM 为全局共享池（尾轮 $r$ 核可吃满 $W_{GM}$），则 A0 尾轮搬移时延已是 $r/C \cdot T_{load}$ 接近理想，B 的 $\sqrt{g}$ 倍搬移增量无带宽补偿，A0 vs B 结论反转。昇腾 950PR 的 MTE2 为每核独立 DMA 引擎、带宽按核数配平，采用固定份额结论；临界 case 建议实测复核。
+与流程图的衔接：三策略决策嵌入 §7.2 理论流程图阶段 4——先算 $r$、$g$、$s^*$，按 Bound 类型查决策总表；选 B 时回到阶段 2 的枚举算法（约束 1 改为等式 $B \cdot mCnt' \cdot nCnt' = N_{blk}'$）重出 SingleCoreM/N，选 A1 时按 §5.3 计算 $s^*$ 与尾轮 tiling 变体。