diff --git a/BMM/BMM_Theory/docs/01_软件架构.md b/BMM/BMM_Theory/docs/01_软件架构.md new file mode 100644 index 0000000..e4ccf61 --- /dev/null +++ b/BMM/BMM_Theory/docs/01_软件架构.md @@ -0,0 +1,104 @@ +# BMM_Theory 软件架构 + +## 1. 分层视图 + +``` +┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ +│ CLI (__main__.py) recommend / evaluate 两种模式 │ +├─────────────────────────────────────────────────────────┤ +│ 应用层 │ +│ ├─ router.BranchRouter case -> 分支决策 + 方案 + 时延 │ +│ └─ evaluator.PlanEvaluator (case, 方案) -> 校验 + 时延 │ +├─────────────────────────────────────────────────────────┤ +│ 分支层 (branches/) —— 每个分支一个文件, 三个接口 │ +│ ├─ merge_batch.py MergeBatchBranch │ +│ ├─ iter_batch.py IterBatchBranch │ +│ ├─ (asw_basic.py 待迭代) │ +│ └─ (stream_k.py 待迭代) │ +│ 统一接口: check_conditions / make_plan / evaluate │ +├─────────────────────────────────────────────────────────┤ +│ 模型层 │ +│ ├─ models.py BmmCase / ImplPlan / HardwareTiming │ +│ └─ timing.py MTE2 / MMAD / Fixpipe / Reduce 时延引擎 │ +├─────────────────────────────────────────────────────────┤ +│ 硬件层 (hardware/) │ +│ └─ ascend950pr.py NpuSpec 参数表 (换芯片只换这份) │ +├─────────────────────────────────────────────────────────┤ +│ IO 层 (io_csv.py) case/plan/result 的 csv 读写 │ +└─────────────────────────────────────────────────────────┘ +``` + +## 2. 两种工作模式的数据流 + +**模式 1: 方案推荐 (recommend)** + +``` +cases.csv ──> load_cases ──> BranchRouter.route(case) + │ 决策树: 前置归约 -> B>=C? -> IterBatch/MergeBatch 仲裁 + ▼ + ImplPlan (标准结构体) + HardwareTiming + ▼ + result.csv (case + plan_* + 时延 + 瓶颈 + 建议) + plans.csv (纯方案表, 可作模式 2 输入) +``` + +**模式 2: 方案评估 (evaluate)** + +``` +cases.csv + plans.csv ──> PlanEvaluator.evaluate(case, plan) + │ 1. 硬件约束校验 (L0C/L0A/L0B/L1 容量, dValue, 核数) + │ 2. 按方案分支调用对应时延模型 + │ 3. 瓶颈分析 + 优化建议 + ▼ + eval.csv (feasible / violations / 时延 / advice) +``` + +## 3. 关键设计决策 + +### 3.1 ImplPlan 是系统的"通用货币" + +推荐模式的输出与评估模式的输入共用同一个结构体 `ImplPlan`(`models.py`),字段分四组: + +| 组 | 字段 | 说明 | +|---|---|---| +| 分支与核间切分 | branch, used_core_num, split_b, m_cnt, n_cnt, grid_k, core_map | 第一性问题: 核间怎么分 B/M/N/K | +| 核内 tiling | b_core, merge_b0, single_core_m/n/k, k_l1, b_l1, l1_form, base_m/n/k | 第二性问题: 核内 tile | +| Cache 策略 | l2_policy_in, l2_policy_out, swizzle_w, workspace_bytes | L2 驻留/直写、滑窗 | +| 流水策略 | tail_strategy, fixpipe_unitflag, out_dtype_bytes | 尾轮 A0/A1a/A1b/方案B、unitflag | + +`to_row()` / `from_row()` 负责与 csv 的双向转换,字段名即 csv 列名。 + +### 3.2 分支 = 自包含插件 + +每个分支类实现三个方法: + +```python +class Branch: + def check_conditions(case) -> list[ConditionCheck] # 逐条进入条件判定 (可解释) + def make_plan(case) -> ImplPlan # 理论最优方案生成 + def evaluate(case, plan) -> HardwareTiming # 时延评估 +``` + +新增分支 = 在 `branches/` 下加一个文件 + 在 `router.py` 注册。互不依赖,可独立迭代。 + +### 3.3 硬件参数与逻辑分离 + +`hardware/ascend950pr.py` 的 `NpuSpec` 集中所有芯片常数(核数/算力/各级容量/带宽/搬移效率经验值/T_cmd)。所有分支通过 `self.spec` 取参数——换芯片时新增一份参数表即可,分支逻辑零改动。 + +### 3.4 时延引擎统一在 timing.py + +分支不各自造轮子,统一调用 `timing.py` 的四个函数: + +- `eval_mte2(move)` —— GM/L2 两段搬入 + DMA 命令开销 +- `eval_mmad(flops)` —— Cube 计算 +- `eval_fixpipe(bytes, to_l2)` —— 搬出(直写 GM 或驻留 L2) +- `eval_streamk_reduce(...)` —— StreamK 归约(部分和 4B 驻留 L2、AIV 求和) + +`assemble_timing(...)` 汇总并判瓶颈。带宽模型:每核独立 DMA 引擎、带宽按核数配平(尾轮文档 §2.4),活跃核数 < C 时聚合带宽按比例下降。 + +## 4. 扩展指南(后续迭代) + +1. **接 ASW_Basic**: 新建 `branches/asw_basic.py`,实现三接口;进入条件 P = B·MN·4B/L0C ≥ C;方案含 BaseM/N → SingleCoreM/N → mCnt/nCnt → swizzle W → L2 分组 → 尾轮策略(A1b 为基准,v1.5 判定流程);在 `router.py` 兜底分支注册。 +2. **接 StreamK**: 进入条件 P ≤ C/2 + K 阈值 θ_c≈12;时延加 `eval_streamk_reduce`;workspace 按 4B·部分和计。 +3. **换芯片**: 复制 `hardware/ascend950pr.py` 改常数,`NpuSpec` 接口不变。 +4. **标定 T_cmd**: 当前取 50ns 估计值,实测后改 `t_cmd_ns` 一处即可。