# BMM_Theory — batch_mat_mul_v3 理论最优实现分析软件 > 目标芯片: Ascend950PR (DAV_3510) | 算子: batch_mat_mul_v3 | 实现: Python 3 > > 理论依据: 《BMM算子优化分析 v0.98》《MergeBatch_vs_IterBatch分析 v1.1》《BMM尾轮处理策略对比分析 v1.5》 ## 这是什么 对任意 BMM (BatchMatMul) case, 回答两个问题: 1. **理论最优实现方案是什么** —— 该走哪个分支 (转Matmul/特殊分支/MergeBatch/IterBatch/StreamK/ASW_Basic), 核间怎么切, 核内 tile 怎么取, Cache/流水怎么配; 2. **这个实现方案在 NPU 上跑得怎么样** —— 各级硬件 (MTE2 搬入 / Cube 计算 / Fixpipe 搬出 / StreamK 归约) 时延多少, 谁是瓶颈, 怎么优化. 与 ops-nn 源码的关系: 源码是"当前实现", 本软件是"理论最优"——用于评估源码方案离理论上限有多远、瓶颈在哪里. ## 快速上手 ```bash # 无需安装, 在项目根目录直接运行 (Python >= 3.8, 仅标准库) # 模式 1: 方案推荐 —— 输入 case, 输出理论最优方案 + 时延评估 python -m bmm_theory recommend examples/cases_demo.csv -o result.csv --plans plans.csv -v # 模式 2: 方案评估 —— 输入 case + 自己的实现方案, 评估硬件表现与瓶颈 python -m bmm_theory evaluate examples/cases_demo.csv examples/plans.csv -o eval.csv -v # 跑单元测试 python -m unittest discover -s tests -v ``` ### case 输入 csv 格式 | 列名 | 含义 | 缺省 | |---|---|---| | case_id | 标识 | case_行号 | | batch_a, batch_b | A/B 的 batch 维 | 1 | | m, n, k | 矩阵维度 | 1 | | dtype_a, dtype_b, dtype_c | 数据类型 (bf16/fp16/fp8/fp32) | bf16 | | trans_a, trans_b | 是否转置 | 0 | | has_bias | 是否有 bias | 0 | | deterministic_level | 确定性等级 (>=2 禁用 StreamK) | 0 | `examples/cases_demo.csv` 里有一份覆盖各分支的示例. ### 输出 - `result.csv`: 每行一个 case —— case 参数 + `plan_*` 方案字段 + 时延评估 (`t_mte2/t_mmad/t_fixpipe/t_total` 等, 单位秒) + `bottleneck` 瓶颈级 + `bound_type` Bound 类型 + `advice` 仲裁过程与优化建议; - `plans.csv` (可选): 纯方案表, 标准结构体 `ImplPlan` 的全部字段, 可直接作为模式 2 的输入. ### 时延模型要点 (读结果前必看) - **搬入 MTE2 分两段**: `t_mte2_gm` (GM→L1 直读, 按 GM 带宽 1.6TB/s; 无论是否随路驻留 L2 都不再累加 L2→L1) 与 `t_mte2_l2` (数据驻留 L2 后重复读命中, 按 L2 带宽 5.2TB/s); - **Cube 计算** `t_mmad`: 单核算力 ≈15.2 TFLOPS, MergeBatch 的冗余计算计入; - **Fixpipe 搬出** `t_fixpipe`: 数据量按 **C 矩阵 dtype** 计 (fp16/fp8 时随路转换、写出量减半); StreamK 中间部分和为防精度丢失按 4B (L0C dtype) 计; - **总时延** `t_total = max(各级) + t_drain` (双缓冲稳态取最大 + 末级排空暴露); - **瓶颈交换**: 搬移瓶颈可牺牲算力换搬移效率 (MergeBatch), 计算瓶颈可牺牲搬移换计算效率 (ASW_Basic 切 M/N). ## 目录结构 ``` BMM_Theory/ ├── README.md # 本文档 (用法) ├── bmm_theory/ # 软件包 │ ├── __main__.py # CLI 入口 (recommend / evaluate) │ ├── models.py # 数据模型: BmmCase / ImplPlan(标准结构体) / HardwareTiming │ ├── hardware/ascend950pr.py# 950PR 硬件参数表 (换芯片只换这份) │ ├── timing.py # 时延评估引擎 (MTE2/Cube/Fixpipe/Reduce 模型) │ ├── constraints.py # 单一约束源 (生成与校验共用, L0C/L0A/L0B/L1/dValue/核数) │ ├── router.py # 分支决策路由 + 重叠区仲裁 + 生成后自检 │ ├── evaluator.py # 方案评估器 (约束校验 + 瓶颈分析) │ ├── io_csv.py # csv 输入输出 │ └── branches/ # 六分支理论脚本 (全部已实现) │ ├── merge_batch.py # MergeBatch │ ├── iter_batch.py # IterBatch (a/b/c/d 四形态) │ ├── to_matmul.py # 转Matmul │ ├── special.py # 特殊分支 (K=0/1, AIV 通路) │ ├── stream_k.py # StreamK (切K + 归约) │ └── asw_basic.py # ASW_Basic (含降核/swizzle/L2分组/尾轮决策) ├── docs/ # 文档 (架构 + 理论梳理 + 软件测评) │ ├── 01_软件架构.md │ ├── 02_分支理论/ │ │ ├── 00_总纲_分支决策树.md │ │ ├── 01_MergeBatch分支.md │ │ ├── 02_IterBatch分支.md │ │ ├── 03_转Matmul分支.md │ │ ├── 04_特殊分支.md │ │ ├── 05_StreamK分支.md │ │ ├── 06_ASW_Basic分支.md # 尾轮策略已内化为其必要环节 │ │ └── 07_尾轮处理策略.md # 尾轮完整推导 (参考) │ └── 03_测评报告/ # 外部测评报告 (v1.0/v2.0 及后续复评) ├── examples/ # 示例输入输出 └── tests/ # 单元测试 (固化文档边界 case + issue 回归) ``` **Python 版本**:实测通过 3.12(本机)与 3.14(测评环境);代码用 `from __future__ import annotations` 兜底注解,逻辑仅用标准库。建议 3.10+。 ## 当前进度与路线图 | 分支 | 进入条件 | 方案生成 | 时延评估 | 状态 | |---|---|---|---|---| | MergeBatch | ✅ | ✅ | ✅ | 完成 | | IterBatch (a/b/c/d 四形态) | ✅ | ✅ | ✅ | 完成 | | 转Matmul | ✅ | ✅ (折叠+粗估) | ✅ (粗估) | 完成, 折叠后 Matmul 精切待 MM 体系打通 | | 特殊分支 (K=0/1) | ✅ | ✅ | ✅ | 完成 | | StreamK | ✅ | ✅ | ✅ (含归约) | 完成 | | ASW_Basic (含降核/swizzle/L2分组/尾轮决策) | ✅ | ✅ | ✅ | 完成, 尾轮已内化 (默认方案B, 周长型A1b) | ## 设计原则 1. **以理论分析文档为准**——源码实现仅作对照, 不作为依据; 2. **参数表与逻辑分离**——换芯片只换 `hardware/` 下的参数表, 分支逻辑不动; 3. **结构体标准化**——`ImplPlan` 是推荐输出与评估输入的统一格式, 字段与理论文档符号一一对应; 4. **可验证**——文档中的典型边界 case 全部固化进 `tests/`, 改动不破结论.