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# BMM 算子最优实现分析 —— 播客文字稿
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> 对话者：主持人（M）& 技术专家（E）
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> 时长：约 25 分钟
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**M**：今天我们要聊一份技术文档，全称叫《BMM 算子优化分析 v0.7》，是讲昇腾 NPU 上批量矩阵乘怎么做到最优的。说实话我第一眼看到这份文档，里面全是什么 B、M、N、K 的公式，什么 MergeBatch、StreamK，什么 L0C、L2 切分，看不太懂。所以我把作者请来了，咱们从最浅的地方开始，一步步把它讲明白。先问一个最基本的问题——BMM 算子到底是干什么的？
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**E**：BMM 就是 Batch Matrix Multiply，带 batch 的矩阵乘。你有一个左矩阵 A，形状是 `[Batch, M, K]`，一个右矩阵 B，形状是 `[Batch, K, N]`，对 batch 维里的每一个索引，独立做一次矩阵乘，得到一个输出 `[Batch, M, N]`。跟普通矩阵乘的区别就是多了一个 batch 维度——同一套操作，做很多份。比如一个 batch 里有 128 个样本，每个样本都要做同一个矩阵乘，你就得高效地并行完成这 128 次。
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**M**：那"最优"怎么定义？是不是跑得越快越好？
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**E**：对，但"快"的度量要精确。NPU 上计算不是一条线，是好几条流水线同时跑——Cube 单元在做乘加（MMAD），同时 MTE 引擎在把数据从全局内存搬到 L1（MTE2）、从 L1 搬到 L0（MTE1），Fixpipe 在把结果写出去。这些流水线可以并行，但总时延取决于最慢的那一条。所以公式就是 T_total = max(T_MMAD, T_MTE2, T_MTE1, T_Fixpipe)——总时延等于最慢的那一级。优化就是找到瓶颈在哪一级，然后想办法缩短它。
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**M**：那如果搬移是瓶颈，计算不是，怎么办？
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**E**：这就是这份文档里一个很重要的概念，叫"瓶颈交换"。搬移是瓶颈的时候，你可以故意多算一点——就是让 Cube 多做一点冗余计算，但换来的好处是数据搬移变少了或变高效了。反之，如果计算是瓶颈，你可以牺牲搬移效率换计算效率。这份文档里有两个典型例子：MergeBatch 就是"牺牲算力换搬移效率"——把多个 batch 合并成一个大矩阵算，算了很多交叉项最后扔掉，浪费了算力，但搬移效率上去了，因为瓶颈本来就在搬移，浪费的算力被掩盖了。ASW_Basic 切 M/N 是反过来——"牺牲搬移换并行度"——把矩阵按行或列分给不同核，同一个右矩阵被多个核重复读，多搬了几次，但换来了更多核并行干活。
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**M**：好，现在我知道什么叫最优了。那文档里怎么决定一个 case 用哪种方案呢？我看到有 7 个分支。
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**E**：这个推导过程是整份文档最核心的逻辑。BMM 的实现本质就是把数据切成小块，分给 32 个 AIC 核去算。切分有 4 个维度：B（batch）、M（行）、N（列）、K（内积维）。核间怎么分这 4 个维度，就是第一性问题。文档首先做了一件事——把 4 个维度的任意非空子集全部列出来，一共 15 种切分组合。然后问：每种切法有什么代价？
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三个维度代价完全不同：切 B 是免费的——因为 batch 在数学上就是独立的，每个核领几个 batch，各干各的，零重复读、零依赖、零中间结果。切 M 或 N 是廉价的——共享矩阵会被多核重复读，但如果 128MB 的 L2 Cache 能装下共享数据，重复读的代价大部分被 L2 的 5.2TB/s 带宽吸收了，而不是去走慢得多的 GM 1.6TB/s。切 K 是最贵的——因为要把 K 拆给多个核，每个核算一段，最后要把各段的部分和汇总起来，这就引入了核间通信和归约开销。
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**M**：所以整条分支决策树就是"按价格从低到高购买并行度"？
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**E**：对，就是这个思路。先买免费的 B 维——如果 B 够大（≥32），切 B 就能填满核。然后看单 batch 的 M×N 大不大：大就逐个 batch 算（IterBatch），小就把多个 batch 合并成一个大块算（MergeBatch）。如果 B 不够 32，买不满核，就加价买廉价的 M/N 维——切行或列，重复读的代价靠 L2 和 swizzle 吸收（ASW_Basic）。如果 M/N 也买不满（B、M、N 都小），才买昂贵的 K 维——切 K，付归约代价（StreamK）。如果 K 也不够大，不值得切，那就认了，只用几个核，剩下的闲置（降核 ASW）。加上前面两个特殊通路——K=0 或 K=1 走 AIV 向量核、一侧 batch=1 折叠成普通 Matmul——一共 7 个路径。
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**M**：这个逻辑很清晰。但具体到每个分支，怎么判断一个 case 能不能进？我注意到文档里的进入条件全是 B、M、N、K 和芯片参数的公式，没有凭感觉的。
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**E**：这正是这份文档严谨的地方。我拿 MergeBatch 举例。MergeBatch 是把多个 batch 合并计算，有浪费，浪费比例是 (b-1)/b。所以第一个条件：浪费必须能被掩盖，这就要求 case 必须是访存 Bound——瓶颈在搬移，算力有余量。文档用算存比公式来表达：AI = 2MN/(M+N) < R₁₆/b₀，其中 R₁₆ 是芯片的平衡点 ≈ 607.5 FLOP/元素。这保证了合并 b₀ 个 batch 后算存比仍然低于平衡点，算力浪费不被感知。
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然后是容量约束：合并后的输出块 [b₀M, b₀N] 必须放得进 L0C（256KB）。L0C 是 Cube 累加器的片上缓存，放不下就白合并了。接着是搬移效率：单核搬移总量必须 ≥ 480KB，这是 950PR 实测出来保证 GM 带宽利用率的下限；单次搬移的 tile 大小 ≥ 16KB，搬移太小启动开销盖过传输。最后是 batch 量：每核至少分到 2×2=4 个 batch，因为合并最小粒度是 2 个 batch，还要两组才能乒乓流水。
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**M**：每一条条件都有道理。那 IterBatch 呢？我注意到文档里特别强调了一点——"IterBatch 能否进入不由算存比判定"。
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**E**：没错，这是 v0.6 到 v0.7 的一个关键修正。IterBatch 是逐 batch 算，看起来简单，但有一个隐藏风险：如果 L1 放不下单 batch 的完整输入数据（M×K 和 K×N 两个矩阵），核内就会在 K 循环中重复读——每切一次 M 就要重新读一遍 B，每切一次 N 就要重新读一遍 A。这个重复读会引入额外的搬移，可能把一个本来计算 Bound 的 case 重新拖回访存 Bound。所以进入条件不能靠算存比判定，必须直接看 L1 能不能装下。文档为此设计了四种 L1 驻留形态：全驻留、双 batch 乒乓、一侧驻留+对侧切 K、两侧都切 K。形态之间还有 batch 间流水掩盖的分析——比如多 batch 时一侧驻留的方案，必须在 batch 边界把下一 batch 的驻留侧预取进来，否则会产生气泡。这个分析在 v0.7 里做了合并和简化，逻辑比 v0.6 更清晰。
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**M**：StreamK 那个 θ = 109 的推导，我看了好几遍才明白。能再讲一遍吗？
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**E**：StreamK 是最后一招——B、M、N 都切不动了，只能切 K。切 K 的代价是归约。归约的时延到底多大？v0.7 按实际实现流程拆成了四段：第一段，AIC 把部分和通过 fixpipe 写到 workspace，workspace 驻留 L2，走 5.2TB/s 的 L2 写口，这是很快的。第二段，AIV 从 L2 读回各部分和，走 5.2TB/s 的 L2 读口。第三段，AIV 做向量求和——AIV 是独立硬件，有自己的 UB 内存和向量单元，64 个 AIV 聚合做 fp32 加法的速率大约 13.5×10¹² 次每秒。第四段，结果写回。把这四段时间加起来，要求每核的计算时间至少是归约时间的 10 倍，才能保证归约不成为新的瓶颈。代入 950PR 的数值，算出来 K 必须 ≥ grid_K² × 109。grid_K 是切 K 的份数，grid_K=8 时 K 需要 ≥ 7.0K。有意思的是，源码里 StreamK 的固定门槛是 K ≥ 8192——就是说，当 grid_K 取到 8 左右，本文的解析门槛和源码的固定门槛是一致的，互相印证。之前 v0.6 的推导用的是 GM 带宽（1.6TB/s），算出来 θ=1700，比现在高 15 倍——那是因为 v0.6 假设部分和走 GM，而实际上部分和可以驻留 L2，归约的读写成本低得多。v0.7 修正了这个模型，也更符合实际硬件。
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**M**：ASW_Basic 是占比最大的分支，35.2%。它的 swizzle 和 L2 切分，我感觉是最难理解的部分。
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**E**：swizzle 的本质其实很简单。切 M/N 之后，同一时刻 32 个核各算一个输出块，这些块需要的 A 行和 B 列就是"活跃工作集"。如果按自然顺序分配，这 32 个块横跨很多行和列，活跃工作集很大，L2 放不下就掉到 GM 去读，重复读的代价就真实发生了。swizzle 做的事情就是重新编排输出块的执行顺序，让同一波 32 个块尽量落在一个小窗口里——窗口里只有 W 个 A 行块和 C/W 条 B 列带，活跃工作集最小。W 取多少？一波 32 个块的 L2 足迹近似是 (W + C/W)·K·M^t·dtype，均值不等式告诉我们 W 接近 √C 时足迹最小，加上 W 必须整除 C 才能保证窗口边界不碎波，所以 W 取 C 的 ≤√C 的最大因子。32 核就是 4。
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蛇形只在窗口行边界做——上一个窗口的最后一列 B 带和下一个窗口的第一列 B 带是同一条，热数据不丢。窗内不用蛇形，因为窗内所有的 A 行块全程驻留 L2，顺序不影响。
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L2 切分是另一层：当整个工作集超过 128MB，即使滑窗压缩了同一波内的足迹，跨波次还是会有数据被挤出。所以要把 M×N 平面切成大块，一块的工作集控制在 L2 容量内，逐块计算。同时还要考虑输出怎么处理——输出如果驻留 L2，会挤占输入的空间，让输入被挤出、增加重复读；如果直写 GM，会占用共享的 GM 总线。文档给出了三个场景的决策，核心逻辑是：输入能驻留 L2 就优先驻留（保住 r_in=1），输出只写不读、零复用收益，所以优先直写 GM 给输入腾空间，只要校验总线不爆。
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**M**：最后问一个我猜很多人会问的问题——这份分析靠谱吗？
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**E**：从几个维度来看。第一，根基来自源码——CAN N ops-nn 仓库的 batch_mat_mul_v3 算子，arch35 路径，分支条件一一行对得上，差异处文档都标注了并解释了为什么。第二，硬件参数全部来自 950PR 架构白皮书和 CANN 9.0 编程文档，不是拍脑袋。第三，数学推导闭环——15 种组合完备枚举 → 价格表 → 7 分支，极小性有反例表格验证，每个分支去掉都会有一个 case 失去最优方案。第四，遍历验证——取 B 从 1 到 2048、M/N/K 从 1 到 10240 的 20736 个 case，按进入条件严格分类，7 个分支全部有真实命中，无覆盖空洞。
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需要注意的地方也诚实标注了：经验常数（480KB、16KB 这些）是 950PR 实测值，换芯片要重新标定；MergeBatch 和 IterBatch 在 M×N 中段有重叠区，归属要由端到端时延模型精确仲裁；StreamK 的 θ=109 基于 workspace 驻留 L2 的前提，如果工作集太大溢出到 GM，θ 会升高到 1700。但整体来说，这份分析的逻辑体系是完整的，推导是自洽的，可以指导工程实现。
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**M**：好，感谢你耐心讲解。这份文档和 PPT 都在 Gitea 仓库里，感兴趣的朋友可以去看原文。
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*参考文档：`BMM算子优化分析_v0.7.md`（Gitea: matmul-analysis 仓库 BMM算子优化分析_Release/）* |