v0.92: 修复公式渲染——$$独占一行

BMM算子优化分析_Release/BMM算子优化分析_v0.92.md

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    *端到端时延模型*：对每核执行过程建模。稳态流水（unitflag 交叠 batch 间 drain/startup）加上 batch 边界固定开销 $T_{bd}$（每边界一次）：
 
-   $$T_{iter} = \underbrace{b_{core} \cdot n_K \cdot \max(T_{load},\, T_{comp})}_{\text{稳态流水}} + \underbrace{T_{comp} + T_{write}}_{\text{末 batch drain}} + \underbrace{b_{core} \cdot T_{bd}}_{\text{边界开销}}$$
+   $$
+   T_{iter} = \underbrace{b_{core} \cdot n_K \cdot \max(T_{load},\, T_{comp})}_{\text{稳态流水}} + \underbrace{T_{comp} + T_{write}}_{\text{末 batch drain}} + \underbrace{b_{core} \cdot T_{bd}}_{\text{边界开销}}
+   $$
 
-   $$T_{mb} = \underbrace{b_{core} \cdot n_K \cdot \max(T_{load},\, b_0 T_{comp})}_{\text{稳态流水}} + \underbrace{b_0(T_{comp} + T_{write})}_{\text{末合并 batch drain}} + \underbrace{\frac{b_{core}}{b_0} \cdot T_{bd}}_{\text{边界开销}}$$
+   $$
+   T_{mb} = \underbrace{b_{core} \cdot n_K \cdot \max(T_{load},\, b_0 T_{comp})}_{\text{稳态流水}} + \underbrace{b_0(T_{comp} + T_{write})}_{\text{末合并 batch drain}} + \underbrace{\frac{b_{core}}{b_0} \cdot T_{bd}}_{\text{边界开销}}
+   $$
 
    其中 MergeBatch 合并后 $k_{L1}^m = \min(K,\; k_{L1}/b_0)$——L1 绑定（$k_{L1}<K$）时 $k_{L1}^m = k_{L1}/b_0$；K 截断（$k_{L1}=K$）时 $k_{L1}^m = K$ 不减半。以 L1 绑定为例。
 
    条件 5 保证合并后仍访存 Bound（$T_{load} > b_0 T_{comp}$），两式相减：
 
-   $$\Delta = T_{mb} - T_{iter} = \underbrace{(b_0-1)(T_{comp} + T_{write})}_{\text{drain 惩罚}} - \underbrace{b_{core}\Big(1-\frac{1}{b_0}\Big) T_{bd}}_{\text{边界节省}}$$
+   $$
+   \Delta = T_{mb} - T_{iter} = \underbrace{(b_0-1)(T_{comp} + T_{write})}_{\text{drain 惩罚}} - \underbrace{b_{core}\Big(1-\frac{1}{b_0}\Big) T_{bd}}_{\text{边界节省}}
+   $$
 
    **分界条件**（MergeBatch 优于 IterBatch 当且仅当 $\Delta < 0$）：
 
-   $$b_{core} > \frac{b_0 \cdot \text{penalty}}{T_{bd}},\qquad
-   \text{penalty} = \begin{cases} (b_0-1)(T_{comp} + T_{write}) & \text{L1 绑定（}k_{L1} \lt K\text{）} \\ (b_0^2-1)T_{comp} + (b_0-1)T_{write} & \text{K 截断（}k_{L1} = K\text{）} \end{cases}$$
+   $$
+   b_{core} > \frac{b_0 \cdot \text{penalty}}{T_{bd}},\qquad
+   \text{penalty} = \begin{cases} (b_0-1)(T_{comp} + T_{write}) & \text{L1 绑定（}k_{L1} \lt K\text{）} \\ (b_0^2-1)T_{comp} + (b_0-1)T_{write} & \text{K 截断（}k_{L1} = K\text{）} \end{cases}
+   $$
 
    penalty 两种情形的含义：drain 暴露 = 末（合并）batch 最后一个 K 分块的计算时延 + 输出写回时延——这部分没有下一块搬移可交叠，是流水线的 drain 尾部。
    - **L1 绑定**（$k_{L1} < K$）：L1 容量限制了 K 分块粒度，MergeBatch 合并后 tile 更大 → $k_{L1}$ 减半 → 每分块计算量 $b_0$ 倍 → drain 惩罚 $= (b_0-1)(T_{comp}+T_{write})$；