移动后清理旧路径 BMM从分块计算到四大分支的逻辑推导.html
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<title>从分块计算到四大分支：BMM 最优实现的逻辑推导</title>
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<h1>从分块计算到四大分支：BMM 最优实现的逻辑推导</h1>
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<p>昇腾 BatchMatMulV3 算子 | 目标芯片 950PR（DAV_3510，32 AIC / 1.65GHz）
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上游文档：《BMM分块计算数学公式》（分块计算"是什么"） · 下游文档：《BMM最优软件实现方案设计》第六章（四大分支"怎么用"）
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本文定位：补上中间缺失的一层——<strong>为什么从"分块计算 + 最优实现"出发，恰好推导出 MergeBatch / IterBatch / ASW_Basic / StreamK 这四大分支，不多也不少。</strong></p>
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</blockquote>
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<hr />
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<h2>0. 问题陈述：缺失的那层逻辑是什么</h2>
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<p>《BMM分块计算数学公式》告诉我们：BMM 的 4 重循环 $(b, m, n, k)$ 可以按硬件容量做嵌套分块，并用 swizzle 函数 $\sigma$ 重排块到核的映射。《BMM最优软件实现方案设计》第六章直接给出了四大分支。但中间有一跳没有论证：</p>
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<blockquote>
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<p>分块参数 $(B^t, M^t, N^t, K^t)$、核间切分方式、swizzle 函数 $\sigma$ 有无穷多种取法。凭什么最优实现的搜索空间恰好收敛到 <strong>4 个分支</strong>？</p>
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</blockquote>
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<p>本文的推导链条如下，每一节对应链条上的一环：</p>
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<pre><code>分块计算公式（自由度）
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→ 硬件强加的两条不变式（规则）
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→ 四个维度核间切分的代价表（代价不对称）
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→ "最优"的三个必要条件（目标函数展开）
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→ 决策树：按代价从低到高购买并行度（推导）
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→ 15 种切分组合坍缩为 4 个等价类（完备性 + 极小性证明）
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→ 与分块公式的参数特化对应（闭环）
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</code></pre>
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<hr />
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<h2>1. 起点：分块计算公式给出的自由度</h2>
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<p>分块计算把 BMM 重组为两层结构（记号同《BMM分块计算数学公式》）：</p>
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<p><strong>核间</strong>：$\tilde{B} \times \tilde{M} \times \tilde{N}$ 个基本块，经 swizzle $\sigma$ 映射到 $C$ 个核：</p>
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<p>$$
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(\beta, \mu, \nu) = \sigma^{-1}\big((c + rC) \bmod \tilde{B}\tilde{M}\tilde{N}\big), \qquad c \in [0, C)
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$$</p>
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<p><strong>核内</strong>：K 循环在 L0C 上原地累加，经 L1/L0 两级缓冲流水：</p>
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<p>$$
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||||
C_{(\beta,\mu,\nu)}^{\text{L0C}} = \sum_{\kappa=0}^{\tilde{K}-1} \mathrm{mmad}\big(A[\beta,\mu,\kappa],\; B[\beta,\kappa,\nu]\big)
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$$</p>
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||||
<p>这个数学结构里，<strong>自由决策只有三类</strong>：</p>
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<table>
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<thead>
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<tr>
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<th>自由度</th>
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<th>数学对象</th>
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||||
<th>物理含义</th>
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||||
</tr>
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||||
</thead>
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||||
<tbody>
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||||
<tr>
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||||
<td>F1：核间切分</td>
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||||
<td>$\tilde B, \tilde M, \tilde N$ 如何对 $C$ 分解；$\kappa$ 是否跨核</td>
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||||
<td>哪些维度的块被分到<strong>不同核</strong>上</td>
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||||
</tr>
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||||
<tr>
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||||
<td>F2：核内组织</td>
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||||
<td>$B^t, M^t, N^t, K^t$ 及 L1/L0 驻留深度 $d_A, d_B$</td>
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||||
<td>单核内如何折叠/驻留/流水</td>
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||||
</tr>
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||||
<tr>
|
||||
<td>F3：执行顺序</td>
|
||||
<td>swizzle 函数 $\sigma$</td>
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||||
<td>时间上相邻的块在空间上的排布（L2 复用）</td>
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||||
</tr>
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||||
</tbody>
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||||
</table>
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||||
<p><strong>"四大分支"问题，本质上就是 F1 和 F2 的选择问题</strong>（F3 是每个分支内部的二级优化）。所以推导的主线是：<strong>F1 有哪些本质上不同的选择，各自的代价是什么。</strong></p>
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<hr />
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<h2>2. 规则：硬件强加的两条不变式</h2>
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<p>分块公式里有句话写得轻描淡写，却是整个分支体系的根：</p>
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<blockquote>
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<p>"<strong>K 循环 ($\kappa$) 在 L0C 上累加，不写回 GM。</strong>"</p>
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</blockquote>
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<p>把它和输出写回方式放在一起，就是硬件强加给所有实现的两条不变式：</p>
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<p><strong>不变式 I1（L0C 累加不变式）</strong>：一个输出块 $C_{(\beta,\mu,\nu)}$ 的 $\tilde K$ 轮 mmad 结果驻留在 L0C（256KB，FP32）上原地累加，中间不产生任何 GM/L2 流量。</p>
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<ul>
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<li>推论 1：<strong>核内切 K 是免费的</strong>（$\tilde K$ 只是循环次数）。</li>
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<li>推论 2：<strong>核间切 K 必然打破 I1</strong>——每个核只算了一段 K 的部分和，L0C 驻留不住"别人的 K"，部分和必须写出到 GM/L2 workspace，再由 AIV 做核间归约。分块公式第六章的 STREAM_K 行写的就是这个：</li>
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</ul>
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||||
<p>$$
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||||
C_{(\beta,\mu,\nu)} = \sum_{c \in \text{group}} C_{(\beta,\mu,\nu)}^{(c)} \quad \text{（部分和经 workspace 归约）}
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$$</p>
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||||
<p><strong>不变式 I2（输出专属不变式）</strong>：若输出块 $C_{(\beta,\mu,\nu)}$ 由一个核独占负责，则该核只写出最终结果，无核间同步；反之（切 K）则引入核间依赖与归约流量。</p>
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<p>两条不变式合起来给出本文最重要的结构性事实：</p>
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<blockquote>
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<p><strong>K 维和其他三维在核间切分中的地位根本不对等</strong>：切 B/M/N 保持 I1、I2，切 K 同时打破 I1、I2。这就是为什么"是否切 K"天然是分支的第一分界线，StreamK 必然自成一支。</p>
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</blockquote>
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<hr />
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<h2>3. 关键一步：四个维度核间切分的代价表</h2>
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<p>对 F1，核间切分的本质选择是"4 个维度中切哪些"。逐维度分析切分代价（依据：batch 语义、数据通路、GM/L2 带宽差）：</p>
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<h3>3.1 切 B —— 零代价并行</h3>
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<p>不同 batch 的 $A[b], B[b], C[b]$ 在内存中天然不相交。因此：</p>
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<ul>
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<li><strong>读入</strong>：每个数据块被且仅被 1 个核读取，零重复；</li>
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<li><strong>计算</strong>：每核独立产出最终结果，无核间依赖（保持 I1、I2）；</li>
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<li><strong>写出</strong>：只有最终结果，无中间写出。</li>
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</ul>
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<p>代价 = 0。但并行度上限 = $B$，且单核分到的计算是**单个 batch 的 $[M,K]\times[K,N]$**——Cube 效率完全由单 batch 的 $M, N$ 决定（第 4 节会看到这是 MergeBatch 与 IterBatch 分家的原因）。</p>
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<h3>3.2 切 M 或切 N —— 低代价并行（代价可被 L2 吸收）</h3>
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<p>切 M：同一 batch 的右矩阵 $B[b,:,:]$（大小 $K \times N$）被负责不同 M 行块的所有核**重复读取**；切 N 对称（左矩阵 $M \times K$ 被重复读）。</p>
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<ul>
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<li><strong>读入</strong>：重复因子 = M（或 N）方向的核间切分数 $g_M$（$g_N$）。若被共享矩阵能驻留 L2（$K N \cdot \text{dtype} \le 128\text{MB}$），则重复读取以 5.2TB/s 命中 L2 而非 1.6TB/s 的 GM——代价大部分被 L2 吸收；swizzle $\sigma$（滑窗蛇形）进一步压缩同时活跃的工作集。</li>
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<li><strong>计算</strong>：无核间依赖（保持 I1、I2）。</li>
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<li><strong>写出</strong>：只有最终结果。</li>
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</ul>
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<p>代价 = 共享矩阵的重复读取，受 L2 容量约束，属于<strong>有上限的低代价</strong>。</p>
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<h3>3.3 切 K —— 高代价并行（结构性代价，无法吸收）</h3>
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<ul>
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<li><strong>读入</strong>：无重复（各核读不同 K 段）；</li>
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<li><strong>计算</strong>：<strong>打破 I1、I2</strong>——每个输出块由 $\text{grid}_K$ 个核共同产生，部分和写 workspace，再归约；</li>
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<li><strong>写出</strong>：存在中间结果写出。额外时延项 $T_{\text{REDUCE}} \propto \text{grid}_K \times B_c M_c N_c \times 4\text{B} / \text{BW}$（AtomicAdd 到 L2 约 5.2TB/s、到 GM 约 1.6TB/s，另有同步开销）。</li>
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</ul>
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<p>代价 = 归约流量 + 核间同步，是<strong>随 grid_K 线性增长的结构性代价</strong>，L2 吸收不掉。</p>
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<h3>3.4 代价不对称性总结</h3>
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<p>$$
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\boxed{\;\text{cost}(\text{切}B) = 0 \;<\; \text{cost}(\text{切}M) \approx \text{cost}(\text{切}N) \;\ll\; \text{cost}(\text{切}K)\;}
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$$</p>
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<p>这个排序不是经验，是三条硬件事实的推论：① batch 维在数学上独立（BMM 语义）；② L0C 累加机制（I1）使切 K 产生独一份的归约开销；③ L2（5.2TB/s / 128MB）恰好能把 M/N 共享读取的代价吸收掉大半。<strong>整条决策树就是按这个代价排序"从便宜到贵"地购买并行度。</strong></p>
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<hr />
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<h2>4. 目标：最短端到端时延展开为三个必要条件</h2>
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<p>最优实现的判据是 $T_{total} = \max(T_{MMAD}, T_{MTE2}, T_{MTE1}, T_{FIXPIPE} [, T_{REDUCE}])$ 最小。逐项拆开，$\min\max$ 等价于三个必要条件：</p>
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<p><strong>R1 核占满（并行度条件）</strong>。$T_{MMAD}$ 与活跃核数成反比；GM 带宽也要求 ≥ 3/4 核（24 核）并发才能达到 90%+ 利用率。设不切 K 时的独立输出块数</p>
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<p>$$
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P \;=\; B \times \Big\lceil \tfrac{M}{16} \Big\rceil \times \Big\lceil \tfrac{N}{16} \Big\rceil
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$$</p>
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<p>（16 是 mmad 的 fractal 粒度，即输出块的最小可分单元）。$P \ge C = 32$ 是满核的必要条件；$P < 32$ 时必然有核闲置，闲置部分纯浪费。</p>
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<p><strong>R2 搬运最快（复用条件）</strong>。MTE2 有效带宽由 L2 命中率决定：</p>
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<p>$$
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BW_{MTE2} \approx (1 - h) \times 1.6 + h \times 5.2 \ \text{TB/s}
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$$</p>
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<p>baseM = baseN = 256 时达成 Cube Bound 需要 $BW_{MTE2} \ge 2.64$ TB/s，即 $h \gtrsim 28.9%$。GM 流量必须最小化（每份数据 GM 只读一次），重复读取尽量落在 L2/L1。</p>
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<p><strong>R3 Cube 喂饱（效率条件）</strong>。单核每次 mmad 序列的 tile 要足够大：L0C 利用率</p>
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<p>$$
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U = \frac{M^t \times N^t \times 4\text{B}}{256\text{KB}} = \frac{M^t N^t}{65536}
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$$</p>
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<p>越接近 1，Cube 空转越少；$M^t, N^t$ 需 16 对齐，且 MTE1 不拖后腿要求 baseM, baseN ≥ 80 左右。</p>
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<p><strong>分支推导 = 在 R1/R2/R3 约束下，按 §3 的代价排序购买并行度与 Cube 效率。</strong> 下面逐分支看它们各自是哪一组约束矛盾的"最优解"。</p>
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<hr />
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<h2>5. 推导主链：四种典型矛盾 → 四个最优响应</h2>
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<h3>5.1 情形一：$B \ge C$ 且单 batch $M \times N$ 大 → <strong>IterBatch</strong></h3>
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<ul>
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<li>R1：零代价并行度 $B \ge 32$ 已足够，无需切 M/N（省掉共享读取），更无需切 K。</li>
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<li>R3：$M \times N$ 大（如 ≥ 128×128），单 batch 就能开出 baseM×baseN ≈ 256×256 的 tile，$U$ 接近 1，Cube 喂得饱。</li>
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<li>R2：核内走标准三级流水（L1→L0→Cube→L0C），M/N 大 tile 保证复用。</li>
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</ul>
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<p>此时<strong>任何额外的切分都只会引入代价而无收益</strong>，最优解就是"每核分若干 batch，核内逐个 batch 做完整 Matmul"。这正是分块公式中 $B^t = 1$、batch 作为核间最外层维度的特化。</p>
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<p><strong>判据</strong>：$B \ge C$ 且 $M N \gtrsim 128^2$（L0C 利用率 ≥ 25% 量级）。</p>
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<h3>5.2 情形二：$B \ge C$ 但单 batch $M \times N$ 小 → <strong>MergeBatch</strong></h3>
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<ul>
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<li>R1：满足（$B \ge 32$）。</li>
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<li>R3：<strong>不满足</strong>。$M = N = 64$ 时 $U = 64^2/256^2 = 6.25%$，Cube 大片闲置；$M = N = 16$ 时 $U = 0.4%$，mmad 几乎全在空转。并行度够，但每个核"吃不饱"。</li>
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</ul>
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<p>矛盾在 R3。唯一的解法：<strong>把"折叠维度"用在 batch 上</strong>——核内把 $b$ 个 batch 的 A 沿 M 拼接、B 沿 N 拼接，等效大矩阵 $[bM, K] \times [K, bN] \to [bM, bN]$，L0C 利用率从 $MN/65536$ 提升到 $b^2MN/65536$（受 L0C 约束 $b^2MN \le 65536$，如 $M{=}N{=}64$ 时 $b \le 4$），最后用 BlockTrace 取 $b$ 个对角线 $M \times N 块作为有效输出。</p>
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<p>代价是交叉项算力浪费 $(b-1)/b$。为什么这个代价值得付？因为小 $M, N$ 意味着算术强度低：</p>
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<p>$$
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AI = \frac{b M N K \cdot 2}{(b M K + K b N + b^2 M N)\,\text{dtype}} < 270 \ \text{FLOP/B} \;\Rightarrow\; \text{访存 Bound}
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$$</p>
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<p>单核分摊的 GM 带宽约 50GB/s，Cube 要满转需要 AI ≈ 270 FLOP/B；小 $M,N$ 的 case 远低于此，<strong>瓶颈本来就在搬运，Cube 浪费的拍数被 MTE2 时延掩盖</strong>——浪费是免费的。这就是"为什么是 MergeBatch"的定量理由：它不是牺牲算力换效率，而是在算力本就用不完时回收闲置。</p>
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||||
<p><strong>判据</strong>：$B \ge 2C$（每核至少 2 batch）且 $MN < 128^2$ 且 $AI < 270$。</p>
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<h3>5.3 情形三：$B < C$ 但 $B \times \lceil M/16 \rceil \times \lceil N/16 \rceil \ge C$ → <strong>ASW_Basic</strong></h3>
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<ul>
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<li>R1：零代价维度 B 买不够 32 核，但低代价维度 M/N 可以补齐（$P \ge 32$）。</li>
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<li>R2：切 M/N 引入共享矩阵的重复读取——必须靠 L2 驻留 + swizzle 把代价压到最低，这正是 swizzle 函数 $\sigma$ 的主战场（滑窗 $W = \max{d \mid d \mid C, d \le \lfloor\sqrt C\rfloor}$ 使同窗口 A 行块与 B 列块的 L2 足迹最小）。</li>
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</ul>
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||||
<p>矛盾是"R1 缺并行、只能靠低代价维度补"。最优解是一个<strong>通用框架</strong>：允许切 B/M/N 的任意组合（不切 K），核间切分维度与 swizzle 由 shape 决定——切 B 优先（零共享），B 不够切 M 或 N（共享一侧矩阵，L2 吸收），再不够混合切。这就是 ASW_Basic：它不是一个具体切法，而是"所有不切 K、含 M/N 共享切法"的总框架，$\sigma$ 取 ASW 滑窗蛇形。</p>
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||||
<p><strong>判据</strong>：$P \ge C$ 且不满足情形一/二（B 不够，或 M/N 大到不需要折叠 batch）。</p>
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||||
<blockquote>
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||||
<p>与 IterBatch 的竞争边界：$B \ge 32$ 且 $M \times N$ 中等时两者都可行。分野在 L2：IterBatch 每核做完整 $M \times N \times K$，若单 batch 工作集 $MK + KN$ 超 L2 则 M/N 外循环反复挤兑 L2；ASW 切 M 时右矩阵 $KN \le 128$MB 可驻留 L2 供 32 核共享。谁的工作集能驻留 L2，谁优——这是时延模型比较，不是硬阈值（见 §7）。</p>
|
||||
</blockquote>
|
||||
<h3>5.4 情形四：$P = B \lceil M/16 \rceil \lceil N/16 \rceil < C$ → <strong>StreamK</strong></h3>
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||||
<ul>
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||||
<li>R1：<strong>无法满足</strong>。B、M、N 三个便宜维度全部用尽（切到 16 粒度）仍凑不满 32 核。典型：$B = 1, M = N = 64$ 时 $P = 16 < 32$，一半核闲置。</li>
|
||||
<li>此时<strong>唯一剩余的并行维度是 K</strong>。切 K 虽然代价高（打破 I1/I2，付 $T_{REDUCE}$），但不切的代价是核闲置——两害相权，当</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<p>$$
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||||
T_{MMAD/\text{core}} \gg T_{REDUCE} \;\Longleftrightarrow\; K \;\gtrsim\; \text{grid}_K^2 \times 1690
|
||||
$$</p>
|
||||
<p>（推导：要求计算时延 ≥ 10× 归约时延，代入 8192 FLOP/拍、1.65GHz、GM 1.6TB/s）时，切 K 净收益为正。K 越大，可承担的 grid_K 越大；K 不够大时，减少 grid_K（配合切 B/M/N，即 grid_K × grid_B × grid_M × grid_N ≤ 32 的组合）来降低归约组大小。</p>
|
||||
<p>矛盾是"便宜维度用尽仍缺并行"。最优解是<strong>付归约代价买 K 维并行</strong>，且归约组能小则小。这就是 StreamK——分块公式中 $\tilde K$ 跨核拆分、部分和经 workspace 归约的特化。</p>
|
||||
<p><strong>判据</strong>：$P < C$（或 P 虽够但核内 M/N 范围被压得太碎）且存在 grid_K 使 $K/\text{grid}_K \ge 256$ 且满足上式。</p>
|
||||
<h3>5.5 一条链总结</h3>
|
||||
<pre><code>R1 缺并行？────────────────────────────────────────────
|
||||
│ 不缺 │ 缺
|
||||
▼ ▼
|
||||
R3 缺 Cube 效率？ 便宜维度(B/M/N)用尽？
|
||||
│ 不缺 │ 缺 │ 用尽
|
||||
▼ ▼ ▼
|
||||
B 够切？ MergeBatch StreamK（切K，付归约代价）
|
||||
│B≥C │B<C （折叠batch
|
||||
▼ ▼ 换Cube效率，
|
||||
Iter ASW_Basic 浪费被访存Bound掩盖）
|
||||
Batch （切M/N共享，
|
||||
L2+swizzle吸收代价）
|
||||
</code></pre>
|
||||
<p><strong>四大分支各自是唯一最优解的"矛盾区域"互不相同</strong>：IterBatch 解"零代价并行已够"的区域，MergeBatch 解"并行够但 Cube 饿"的区域，ASW_Basic 解"并行缺、低代价维度可补"的区域，StreamK 解"便宜维度用尽"的区域。区域不同，最优响应不同——这就是四个分支的存在性证明。</p>
|
||||
<hr />
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<h2>6. 完备性与极小性：为什么恰好四个，不多不少</h2>
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<h3>6.1 完备性：15 种切分组合按代价特征坍缩为 4 个等价类</h3>
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<p>核间切分的所有可能 = 四维 {B, M, N, K} 的非空子集，共 $2^4 - 1 = 15$ 种（《方案设计》§6.1 已枚举 C1~C15）。关键观察：<strong>一个切分组合的代价结构只由两个布尔特征决定</strong>——</p>
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<ul>
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<li><strong>是否含 K</strong>（决定要不要付归约代价，打破 I1/I2）；</li>
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<li><strong>是否含 M 或 N</strong>（决定有没有共享矩阵的重复读取）。</li>
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</ul>
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<table>
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<thead>
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<tr>
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<th>含 K？</th>
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<th>含 M/N？</th>
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<th>组合</th>
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<th>代价结构</th>
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<th>归入分支</th>
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</tr>
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</thead>
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<tbody>
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<tr>
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<td>是</td>
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<td>任意</td>
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<td>C4, C7, C9, C10, C12~C15（8 个）</td>
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<td>必有归约；grid_K×grid_B×grid_M×grid_N 只是参数差异</td>
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<td><strong>StreamK</strong></td>
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</tr>
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<tr>
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<td>否</td>
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<td>是</td>
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<td>C2, C3, C5, C6, C8, C11（6 个）</td>
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<td>必有共享读取；切哪几维只是 grid 参数</td>
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<td><strong>ASW_Basic</strong></td>
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</tr>
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<tr>
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<td>否</td>
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<td>否（纯 {B}）</td>
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<td>C1（1 个）</td>
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<td>零共享零归约</td>
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<td>核内只有两种组织方式，见下</td>
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</tr>
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</tbody>
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</table>
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<p>纯 {B} 的核内组织方式只有两种——<strong>把多个 batch 合并成一个大 tile 算（MergeBatch），或逐个 batch 算（IterBatch）</strong>——不存在第三种（要么利用 batch 间的 tile 级合并，要么不利用）。于是：</p>
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<p>$$
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15 \;\xrightarrow{\text{按 (含K, 含M/N) 归并}}\; 1 + 1 + 2 \;=\; \boxed{4}
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$$</p>
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<p>任何合法 case 的任意切法都落在这 4 个等价类之一 ⇒ <strong>完备</strong>。</p>
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<blockquote>
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<p>与源码对照：arch35 源码有 10 个策略，为什么这里只有 4 个？因为源码策略 = 4 个切分等价类 × 两个正交维度的笛卡尔积：① <strong>计算通路</strong>（Cube vs AIV：K=0 的 K_EQUAL_ZERO、K=1 的 TO_MUL 是 K 退化时的通路切换，发生在切分决策之前，属于预处理层）；② <strong>驻留策略</strong>（AL1/BL1_FULL_LOAD 是 ASW_Basic 内部 $M^t = M$ / $N^t = N$ 的 tiling 极限，ITER_BATCH_BROADCAST 是 IterBatch 在广播输入下的数据复用特化）。它们是分支<strong>内部</strong>的参数特化，不构成新的切分等价类。源码尾部还有 BASE=999 无条件兜底，也印证"特判 ⊂ 通用"的层级结构。</p>
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</blockquote>
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<h3>6.2 极小性：每个分支都有它是唯一最优的 shape 区域</h3>
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<p>去掉任何一个分支，都存在 case 失去最优实现：</p>
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<table>
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<thead>
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<tr>
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<th>分支</th>
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<th>独占最优的示例 case（BF16）</th>
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<th>替代方案的劣势</th>
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</tr>
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</thead>
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<tbody>
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<tr>
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<td>IterBatch</td>
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<td>B=32, M=N=K=4096</td>
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<td>ASW 切 M/N 引入无谓共享读取；MergeBatch 引入无谓浪费</td>
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</tr>
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<tr>
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<td>MergeBatch</td>
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<td>B=64, M=N=64, K=256</td>
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<td>IterBatch 的 L0C 利用率仅 6.25%，Cube 闲置 ~94%</td>
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</tr>
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<tr>
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<td>ASW_Basic</td>
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<td>B=2, M=N=8192, K=1024</td>
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<td>切 B 仅 2 核活跃；StreamK 付无谓归约</td>
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</tr>
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<tr>
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<td>StreamK</td>
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<td>B=1, M=N=64, K=65536</td>
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<td>不切 K 只用 16/32 核（P=16），时延差数量级（文档 Case 3：19.5ms → 0.61μs/核量级）</td>
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</tr>
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</tbody>
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</table>
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<p>⇒ 四者<strong>互为不可替代，构成极小完备集</strong>。</p>
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<hr />
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<h2>7. 边界是软的：竞争区域由时延模型仲裁</h2>
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<p>上面的判据给出的是分支的"主场"，但相邻分支的边界不是硬切换。重叠区域（如 B ≥ 32 且 M×N 中等时 IterBatch 与 ASW 切 B 等效；M×N 在 64²~128² 之间时 MergeBatch 与 IterBatch 互有胜负）必须由统一点评仲裁：</p>
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<p>$$
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\text{branch}^* = \arg\min_{\text{cand} \in \bigcup \text{4 分支候选}} \max\big(T_{MMAD}, T_{MTE2}, T_{MTE1}, T_{FIXPIPE}, T_{REDUCE}\big)
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$$</p>
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<p>这就是《方案设计》§6.7 决策算法"全分支生成候选 → 时延模型评估 → 取 min"的合理性来源：<strong>分支体系保证候选集完备且无冗余（每个等价类只派一个代表框架），时延模型在等价类内部和边界上做精细仲裁。</strong> 两层结构缺一不可——只有时延模型没有分支体系，搜索空间是 15 种组合 × 全部 grid，爆炸且重复；只有分支体系没有时延模型，边界 case 会被错误硬切。</p>
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<hr />
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<h2>8. 闭环：与分块计算公式的参数特化对应</h2>
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<p>最后把推导结果写回分块公式的语言，验证链条闭合（对应《BMM分块计算数学公式》第六章，但现在每行都有了"理由"）：</p>
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<table>
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<thead>
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<tr>
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<th>分支</th>
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<th>分块参数特化</th>
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<th>推导出处</th>
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</tr>
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</thead>
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<tbody>
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<tr>
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<td>IterBatch</td>
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<td>$B^t = 1$；$\tilde B \ge C$；batch 为核间最外层；核内标准 K 累加</td>
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<td>§5.1：零代价并行够 + Cube 饱</td>
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</tr>
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<tr>
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<td>MergeBatch</td>
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<td>$B^t = b > 1$ 折叠进 $M^t_{eff} = bM^t, N^t_{eff} = bN^t$；L0C 二次方程求最优 $b$；BlockTrace 取对角</td>
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<td>§5.2：Cube 饿 → 折叠 batch 换 $U \uparrow$，浪费被访存 Bound 掩盖</td>
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</tr>
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<tr>
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<td>ASW_Basic</td>
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<td>通用 $(\beta, \mu, \nu)$ 展开；$\sigma$ = ASW 滑窗蛇形（$W \le \lfloor\sqrt C\rfloor$ 的最大因子） | §5.3：低代价维度补并行，$\sigma$ 压缩 L2 足迹</td>
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<td></td>
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</tr>
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<tr>
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<td>StreamK</td>
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<td>$\tilde K$ 跨核拆分，$C_{(\beta,\mu,\nu)} = \sum_c C^{(c)}$ 部分和归约；grid_K×grid_B×grid_M×grid_N ≤ C</td>
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<td>§5.4：便宜维度用尽，付归约代价买 K 维并行</td>
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</tr>
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</tbody>
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</table>
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<hr />
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<h2>9. 总结：一句话逻辑链</h2>
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<blockquote>
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<p><strong>分块计算给出自由度（4 维怎么切），硬件给出规则（L0C 累加使切 K 独贵、batch 独立使切 B 免费、L2 使切 M/N 廉价），最优目标给出约束（核要满、Cube 要饱、搬运要省）。按"最便宜的维度优先购买并行度、Cube 不够大就折叠 batch、便宜维度用尽才切 K"的原则展开，15 种切分组合在 (含K, 含M/N) 两个代价特征下恰好坍缩为 4 个等价类——这就是 MergeBatch / IterBatch / ASW_Basic / StreamK 四大分支，完备且极小；边界区域由端到端时延模型统一仲裁。</strong></p>
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</blockquote>
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<hr />
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<p><em>文档版本：v1.0 | 上游：《BMM分块计算数学公式》v1.1+ | 下游：《BMM最优软件实现方案设计》v4.0 第六章</em></p>
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</div>
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</body>
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</html>
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Reference in New Issue
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