diff --git a/BMM算子优化分析_Release/ASW_Basic分支分析_v1.2.md b/BMM算子优化分析_Release/ASW_Basic分支分析_v1.2.md
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--- a/BMM算子优化分析_Release/ASW_Basic分支分析_v1.2.md
+++ b/BMM算子优化分析_Release/ASW_Basic分支分析_v1.2.md
@@ -6,7 +6,7 @@
 
 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，以及尾轮处理策略。
 
-v1.2 新增 §七：与 [cann-ops-nn](https://gitcode.com/cann/ops-nn/tree/master/matmul/batch_mat_mul_v3) 源码实现的逐维度对比。核心结论：**源码的 swizzle、核间分配、AL1 全载与理论高度一致；主要差距在降核模式未实现、IsCapable 无并行度校验、以及大量经验常数硬编码。**
+v1.2 修正：dValue 正确定义（ND 连续维字节数）、尾轮重切约束分访存 Bound/计算 Bound 两级（计算 Bound 下 dValue 可放宽）、§七源码对比。核心结论：**源码的 swizzle、核间分配、AL1 全载与理论高度一致；主要差距在降核模式未实现、IsCapable 无并行度校验、尾轮未按 Bound 类型区分重切策略。**
 
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@@ -194,7 +194,7 @@ B 分组每组空闲 $C_g - mCnt \cdot nCnt$ 个核，总算力浪费 $C - B \cd
 
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-## 五、尾轮处理
+## 五、尾轮处理与负载均衡
 
 ### 5.1 尾轮的定义
 
@@ -222,54 +222,58 @@ $$
 
 $n_{wave} = 2$、$s = C/r$ 时：$r=16$ → 收益 25%；$r=8$ → 收益 37.5%。$n_{wave} = 3$ 时：$r=16$ → 16.7%；$r=8$ → 25%。**$n_{wave} \le 3$ 时收益显著，应重切。**
 
-*重切约束的推导*：沿 N 切 $s$ 份后，小块变为 $[\text{singleCoreM},\; \text{singleCoreN}/s]$。B 矩阵搬移的 dValue 受影响（ND 非转置时连续维为 N）：
+*重切约束的推导*：沿 N 切 $s$ 份后，小块变为 $[\text{singleCoreM},\; \text{singleCoreN}/s]$。小块须满足两类约束——**但约束的严格程度取决于算子是访存 Bound 还是计算 Bound**。
 
-$$
-\text{dValue}_B^{tail} = \frac{\text{singleCoreN}}{s} \cdot dtype
-$$
+**访存 Bound（$T_{MTE2} \ge T_{MMAD}$）**：搬移是瓶颈，小块的 dValue 和搬移量不能降——否则搬移更慢，总时延反而增加。约束与主 tile 相同：
 
-A 矩阵搬移的 dValue 不受影响（连续维为 K，$\text{dValue}_A = k_{L1} \cdot dtype$，与 M 向切分无关）。
-
-小块须满足三类约束：
-
-1. **dValue 下限**（DMA 硬件突发效率）：$\text{dValue}_B^{tail} \ge 256\text{B}$：
+1. **dValue 下限**：B 矩阵 dValue = $\text{singleCoreN}_{tail} \cdot dtype \ge 256\text{B}$（沿 N 切时）：
 
 $$
 s \le \frac{\text{singleCoreN} \cdot dtype}{256\text{B}}
 $$
 
-2. **单次搬移量**（带宽利用率保障）：B 矩阵单次搬移量 = $k_{L1} \cdot \text{singleCoreN}_{tail} \cdot dtype \ge min\_TileSize$（推荐 16KB）：
+2. **单次搬移量**：$k_{L1} \cdot \text{singleCoreN}_{tail} \cdot dtype \ge min\_TileSize$：
 
 $$
 s \le \frac{k_{L1} \cdot \text{singleCoreN} \cdot dtype}{min\_TileSize}
 $$
 
-3. **对齐**：$\text{singleCoreN}_{tail} \ge 16$（Cube 基本块 N 向粒度）：
+3. **对齐**：$\text{singleCoreN}_{tail} \ge 16$：
 
 $$
 s \le \frac{\text{singleCoreN}}{16}
 $$
 
-沿 M 切时对称：B 矩阵 dValue 不受影响（连续维 N 未变），A 矩阵单次搬移量 $= \text{singleCoreM}_{tail} \cdot k_{L1} \cdot dtype \ge min\_TileSize$，对齐 $\text{singleCoreM}_{tail} \ge 16$。**沿 M 切无 dValue 约束**（A 矩阵 dValue = $k_{L1} \cdot dtype$ 不变）。
+**计算 Bound（$T_{MMAD} > T_{MTE2}$）**：搬移被计算掩盖，dValue 和搬移量约束可放宽——即使搬移效率降低，只要搬移时间仍 ≤ 计算时间，总时延不变。放宽的定量依据：
 
-*最优切分因子*：在不违反约束的前提下尽量让 $r \cdot s$ 接近 $C$：
+小块计算时延 $T_{comp}^{tail} = 2 \cdot \text{singleCoreM} \cdot \text{singleCoreN}_{tail} \cdot K / Q_{16}$，搬移时延 $T_{load}^{tail} = (\text{singleCoreM} + \text{singleCoreN}_{tail}) \cdot k_{L1} \cdot dtype / BW_{pc}$。搬移被掩盖的条件：
 
 $$
-s^* = \min\Big(\Big\lfloor \frac{C}{r} \Big\rfloor,\; \frac{\text{singleCoreN} \cdot dtype}{256\text{B}},\; \frac{k_{L1} \cdot \text{singleCoreN} \cdot dtype}{min\_TileSize},\; \frac{\text{singleCoreN}}{16}\Big)
+T_{load}^{tail} \le T_{comp}^{tail} \iff \text{singleCoreN}_{tail} \ge \frac{\text{singleCoreM} \cdot k_{L1} \cdot dtype \cdot Q_{16}}{BW_{pc} \cdot (2 \cdot \text{singleCoreM} \cdot K - k_{L1} \cdot dtype \cdot Q_{16} / BW_{pc})}
+$$
+
+记右端为 $x_{min}$（搬移掩盖下限），则计算 Bound 下的约束为：
+
+$$
+s \le \min\Big(\frac{\text{singleCoreN}}{x_{min}},\; \frac{\text{singleCoreN}}{16}\Big)
+$$
+
+**计算 Bound 越严重（K 越大），$x_{min}$ 越小，$s$ 上限越大**——极端情况 $x_{min} \to 16$（对齐底线），$s \le \text{singleCoreN}/16$。
+
+*例*（singleCoreM=singleCoreN=256、$k_{L1}$=128、K=1024、BF16）：$x_{min} = 256 \times 128 \times 2 \times 15.2 \times 10^{12} / (50 \times 10^9 \times (2 \times 256 \times 1024 - 128 \times 2 \times 15.2 \times 10^{12} / 50 \times 10^9)) \approx 1$——几乎无约束，$s \le 256/16 = 16$。
+
+*最优切分因子*：先判定 Bound 类型（$T_{MMAD}$ vs $T_{MTE2}$），再选约束集：
+
+$$
+s^* = \min\Big(\Big\lfloor \frac{C}{r} \Big\rfloor,\; s_{max}\Big),\qquad s_{max} = \begin{cases} \min\big(\frac{\text{singleCoreN} \cdot dtype}{256\text{B}},\; \frac{k_{L1} \cdot \text{singleCoreN} \cdot dtype}{min\_TileSize},\; \frac{\text{singleCoreN}}{16}\big) & \text{访存 Bound} \\ \frac{\text{singleCoreN}}{16} & \text{计算 Bound} \end{cases}
 $$
 
 *例*（C=32、$N_{blk}=40$、$n_{wave}=2$、$r=8$、singleCoreM=singleCoreN=256、$k_{L1}$=128、BF16）：
 
-- dValue：$s \le 256 \times 2 / 256 = 2$
-- 搬移量：$s \le 128 \times 256 \times 2 / 16384 = 4$
-- 对齐：$s \le 256/16 = 16$
-- 核数：$\lfloor 32/8 \rfloor = 4$
+- **访存 Bound**（K 小）：dValue $s \le 2$，搬移量 $s \le 4$，对齐 $s \le 16$。$s^* = 2$——dValue 瓶颈，16 核满载，尾波减半，总时延节省 25%。
+- **计算 Bound**（K 大）：$x_{min} \approx 1$，$s^* = \min(4, 16) = 4$——32 核满载，尾波降为 1/4，总时延节省 37.5%。
 
-$s^* = \min(4, 2, 4, 16) = 2$——**dValue 约束是瓶颈**。尾轮 8 块沿 N 切 2 份 → 16 个小块（每块 [256, 128]，dValue = 128×2 = 256B 恰好达标），16 核满载，尾波时延从 $T_{block}$ 降至 $T_{block}/2$。总时延节省 25%。
-
-若 dValue 卡死导致 $r \cdot s^* < C/2$（重切后仍不满半），改沿 M 切（无 dValue 约束）；M/N 都不可行时退化为不重切。
-
-*切分方向选择*：优先沿 N 切（保持 A 行带完整，L2 中 A 数据不变）；若 N 向 dValue 约束太紧，改沿 M 切（A 矩阵 dValue 不变，仅受搬移量和对齐约束）。
+*切分方向选择*：优先沿 N 切（保持 A 行带完整，L2 中 A 数据不变）。计算 Bound 下若 N 向对齐卡住（$\text{singleCoreN}/16 < C/r$），改沿 M 切（A 矩阵 dValue = $k_{L1} \cdot dtype$ 不变，仅受对齐约束 $\text{singleCoreM}/16$）。
 
 **结论**：$n_{wave} \le 3$ 且 $r < C$ 时应重切尾轮——host 端零代价，NPU 端收益 $T_{block}(1-1/s^*)$。$n_{wave} \ge 4$ 时收益 < 25%，可不重切（通过选择使尾波占比小的 mCnt/nCnt 组合来优化）。