TCubeTiling结构体

TCubeTiling结构体包含Matmul Tiling切分算法的相关参数，被传递给Matmul kernel侧，用于Matmul的切块、搬运和计算过程等。TCubeTiling结构体的参数说明见表1。

表1 TCubeTiling结构说明
参数名称	数据类型	说明
usedCoreNum	int	使用的AI处理器核数，请根据实际情况设置。取值范围为：[1, AI处理器最大核数]。
M, N, Ka, Kb	int	A、B、C矩阵原始输入的shape大小，以元素为单位。M,Ka为A矩阵原始输入的Shape, Kb, N为B矩阵原始输入的Shape。大小约束若A矩阵为ND格式，不进行转置时，Ka取值范围为[1,65535]，M无大小限制；进行转置时，M取值范围为[1,65535]，Ka无大小限制。若B矩阵为ND格式，不进行转置时，N取值范围为[1,65535]，Kb无大小限制；进行转置时，Kb取值范围为[1,65535]，N无大小限制。对齐约束若A矩阵以NZ格式输入，则M需要以16个元素对齐，K需要以C0_size对齐；若B矩阵以NZ格式输入，则K需要以C0_size对齐，N需要以16个元素对齐。若A、B矩阵为ND格式，无对齐约束。注意：NZ格式的输入，half/bfloat16_t数据类型的C0_size为16，float数据类型的C0_size为8，int8_t数据类型的C0_size为32，int4_t数据类型的C0_size为64。
singleCoreM, singleCoreN, singleCoreK	int	A、B、C矩阵单核内shape大小，以元素为单位。 singleCoreK = K，多核处理时不对K进行切分；singleCoreM <= M；singleCoreN <= N。注意：若A矩阵以NZ格式输入，则singleCoreM需要以16个元素对齐，singleCoreK需要以C0_size * fractal_num对齐；若B矩阵以NZ格式输入，则singleCoreK需要以C0_size * fractal_num对齐，singleCoreN需要以16个元素对齐。 NZ格式的输入，half/bfloat16_t数据类型的C0_size为16，float数据类型的C0_size为8，int8_t数据类型的C0_size为32，int4_t数据类型的C0_size为64。
baseM, baseN, baseK	int	A、B、C矩阵参与一次矩阵乘指令的shape大小，以元素为单位。 baseM * baseN * sizeof(l0c_dtype) <= L0C_size，其中l0c_dtype为int32_t或者float数据类型 baseM * baseK * sizeof(Input_dtype) <= L0A_size baseK * baseN * sizeof(Input_dtype) <= L0B_size A、B、C矩阵参与一次矩阵乘的shape大小需要按分形对齐，其含义请参考Mmad中的数据格式说明。
depthA1, depthB1	int	A、B矩阵片全载A2/B2的份数，depthA1为baseM * baseK的整数倍，depthB1为baseN * baseK的整数倍。取值大于0。
stepM， stepN，stepKa，stepKb	int	stepM为左矩阵在A1中缓存的bufferM方向上baseM的倍数。 stepN为右矩阵在B1中缓存的bufferN方向上baseN的倍数。 stepKa为左矩阵在A1中缓存的bufferKa方向上baseK的倍数。 stepKb为右矩阵在B1中缓存的bufferKb方向上baseK的倍数。取值大于0。
isBias	int	是否使能Bias，0代表不使能Bias，1代表使能Bias。
transLength	int	max(A1Length, B1Length, C1Length，BiasLength)。其中，A1Length, B1Length, C1Length，BiasLength分别表示A/B/C/Bias矩阵在计算过程中需要临时占用的UB空间大小。
iterateOrder	int	一次Iterate计算出[baseM, baseN]大小的C矩阵分片，Iterate完成后，Matmul会自动偏移下一次Iterate输出的C矩阵位置，iterOrder表示自动偏移的顺序。参数取值如下： 0：先往M轴方向偏移再往N轴方向偏移 1：先往N轴方向偏移再往M轴方向偏移
dbL0A, dbL0B, dbL0C	int	MTE1是否开启double buffer。 dbL0A：左矩阵MTE1是否开启double buffer；dbL0B：右矩阵MTE1是否开启double buffer；dbL0C：MMAD是否开启double buffer。参数取值如下： 1：不开启double buffer 2：开启double buffer
shareMode	int	该参数预留，开发者无需关注。
shareL1Size	int	该参数预留，开发者无需关注。
shareL0CSize	int	该参数预留，开发者无需关注。
shareUbSize	int	该参数预留，开发者无需关注。
batchM	int	该参数预留，开发者无需关注。
batchN	int	该参数预留，开发者无需关注。
singleBatchM	int	该参数预留，开发者无需关注。
singleBatchN	int	该参数预留，开发者无需关注。

用户通过调用GetTiling接口获取TCubeTiling结构体，具体流程请参考使用说明。若用户需要修改调整Tiling，请参考如下TCubeTiling参数约束和性能调优推荐取值，进行参数的设置。

TCubeTiling参数约束

一组合法的TCubeTiling参数需要同时满足表2中的所有约束条件。若Matmul对象的MatmulConfig模板为MDL模板，除表2外，还同时需要满足表3 MDL模板补充约束条件。

表2 TCubeTiling约束条件
约束条件	说明
usedCoreNum <= aiCoreCnt	使用核数小于等于当前AI处理器的最大核数
baseM * baseK * sizeof(A_type) * dbL0A< l0a_size	A矩阵base块不超过l0a buffer大小
baseN * baseK * sizeof(B_type) * dbL0B < l0b_size	B矩阵base块不超过l0b buffer大小
baseM * baseN * sizeof(int32_t) * dbL0C < l0c_size	C矩阵base块不超过l0c buffer大小
baseN * sizeof(Bias_type) < biasT_szie	Bias的base块不超过BiasTable buffer大小
stepM * stepKa * db = depthA1 db这里表示为左矩阵MTE2是否开启double buffer，即L1是否开启double buffer，取值1（不开启double buffer）或2（开启double buffer）	depthA1的取值与stepM * stepKa * db相同
stepN * stepKb * db = depthB1 db这里表示为右矩阵MTE2是否开启double buffer，即L1是否开启double buffer，取值1（不开启double buffer）或2（开启double buffer）	depthB1的取值与stepN * stepKb * db相同
baseM * baseK * depthA1 * sizeof(A_type) + baseN * baseK * depthB1 * sizeof(B_type) <= L1_size	A矩阵和B矩阵在L1缓存块满足L1 buffer大小限制
baseM * baseK, baseK * baseN和baseM * baseN按照分形对齐	A矩阵、B矩阵、C矩阵的base块需要按照分形对齐

表3 MDL模板补充约束条件
约束条件	说明
Ka不全载时，即Ka / baseK > stepKa，stepM = 1	K方向非全载时，M方向只能逐块搬运
Kb不全载时，即Kb / baseK > stepKb，stepN = 1	K方向非全载时，N方向只能逐块搬运
kaStepIter_ % kbStepIter_ = 0或者kbStepIter_ % kaStepIter_ = 0 kaStepIter_ = CeilDiv(tiling_->singleCoreK_, tiling_->baseK * tiling_->stepKa) kbStepIter_ = CeilDiv(tiling_->singleCoreK_, tiling_->baseK * tiling_->stepKb)	MDL模板K方向循环搬运要求Ka和Kb方向迭代次数为倍数关系 kaStepIter_ ：Ka方向循环搬运迭代次数 kbStepIter_ ：Kb方向循环搬运迭代次数

性能调优推荐取值
 根据Tiling调优经验，部分TCubeTiling参数值或取值方式推荐如下：
- base块推荐(baseM, baseN, baseK)：(128, 256, 64)
- dbl0a / dbl0b = 2
- depthA1 / (stepM * stepKa) = 2
- depthB1 / (stepN * stepKb) = 2
- 优先设置参数stepKa/stepKb，使得K方向全载，再考虑M方向或N方向全载

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