Fix review issues #17-#22: 恢复 #11/#12/#14 (StreamK fixpipe 单次计账/K=1 AIV单缓冲/advice) + 占位方案不可评估 + 转置 dValue 判据三处同源(form c 双缓冲适配修复) + 恢复 #13/#15 回归测试 + 清理临时 csv/.gitignore + 文档同步

BMM/BMM_Theory/docs/02_分支理论/04_特殊分支.md

@@ -20,13 +20,14 @@ K 维度是 Cube（MMAD）存在的意义——`C = Σ_k A[..,k]·B[k,..]` 的
 
 - 数据流：GM→UB（读 A、B）→ Mul → GM（写 C），全程 AIV；
 - 时延：`T = max(搬入, 搬出)`，AIV 算力远剩，瓶颈在搬移：`T ≈ B·(MK + KN + MN)·dt / W_GM`；
-- **触发条件**：`B ≥ 2×AIV核数 = 128`（开 UB 乒乓需要每核至少 2 个 batch 块）且单 batch 输入输出能驻留 UB。
+- **触发条件**：`B ≥ 2×AIV核数 = 128`（开 UB 乒乓需要每核至少 2 个 batch 块）且单 batch 输入输出能驻留 UB；
+- **B < 128 时并不无解**（issue#12/#17）：退化为 **AIV 单缓冲**——无乒乓、逐 batch 串行搬入计算，仍远优于 Cube 通路（K=1 时 Cube 16×16×16 浪费 15/16），只是流水掩盖能力下降。软件 `special.py` 按 `B ≥ 128` 自动选择"UB乒乓 / AIV单缓冲"模式。
 
 ## 4. 软件处理
 
 `router.py` 前置归约中，`k ≤ 1` 直接路由到特殊分支：
 
 - `K=0` → 标注"纯 AIV 写值"，评估时延 = 写出时延；
-- `K=1` → 标注"AIV 逐元素乘"，评估时延 = 搬入/搬出较大者。
+- `K=1` → 标注"AIV 逐元素乘"，评估时延 = 搬入/搬出较大者；plan 按 `B ≥ 128` 自动选择"UB乒乓 / AIV单缓冲"模式（`l1_form` 与 `note` 中可见）。
 
 不进入 Cube 切分体系，无 ImplPlan 的 tile 字段（除 used_core_num = AIV 核数外均不适用）。

BMM/BMM_Theory/docs/04_差异对照_bmmv3_vs_BMM_Theory.md

@@ -134,6 +134,7 @@ bmmv3:  b0 = min(L0C/(2·M·N·4), ceil(B/C), 607.5·(M+N)/(2·M·N))
 |---|---|---|
 | fp4（0.5B）dtype 支持 | 高 | ✅ **已补（本期）**——`DTYPE_BYTES` 加 `"fp4": 0.5` / `"fp4_e2m1": 0.5`，`dtype_bytes()` 返回 float |
 | 转置对 dValue/base_k 的影响建模 | 高 | ✅ **已补（本期）**——MergeBatch 加条件 6（A 转置对齐），IterBatch dValue 判定按转置调整连续维 |
+| 转置判据三处同源 | 中 | ✅ **已补（issue#19）**——`models.dvalue_contig_dims` 统一连续维 dValue，`l1_form` c/d 生成守卫 / IterBatch 条件 4 / `constraints` 校验共用同一判据，非转置行为不变 |
 | XLSX 原表追加输出 | 中 | 待做 |
 | c1/c2 的 step 幂次搜索 | 低 | 不做（理论极限不需要离散化） |
 
@@ -172,4 +173,4 @@ bmmv3:  b0 = min(L0C/(2·M·N·4), ceil(B/C), 607.5·(M+N)/(2·M·N))
 
 ---
 
-*版本：v1.0 | 2026-09-03 | 基于 BMM_Theory 最新版（含 issue#11-#16 修复）与 bmmv3 最新版对照*
+*版本：v1.1 | 2026-09-06 | 基于 BMM_Theory main（含 issue#11-#22 修复：含 #17 恢复 StreamK 单次计账/K=1 单缓冲/#14 advice，#19 转置判据三处同源）与 bmmv3 最新版对照*