950BasicMatmulTla Example Readme
注意：社区包暂不支持950能力，后续支持的版本敬请期待
代码组织
├── 43_ascend950_basic_matmul
│ ├── CMakeLists.txt # CMake编译文件
│ ├── README.md
│ └── basic_matmul_tla.cpp # 主文件
使用示例
- 获取代码之后编译相应的算子可执行文件，可参考quickstart，本用例为950算子，编译时需加-DCATLASS_ARCH=3510
- 执行算子
# 编译指定用例
bash scripts/build.sh 43_ascend950_basic_matmul -DCATLASS_ARCH=3510
cd output/bin
# 可执行文件名 |矩阵m轴|n轴|k轴|Device ID
# Device ID可选，默认为0
./43_ascend950_basic_matmul 256 512 1024 0
执行结果如下，说明精度比对成功。
Compare success.
使用说明
BasicMatmul默认使用的DispatchPolicy MmadPingpong支持以下几个模板参数：
| 模板参数 | 默认值 | 参数说明 |
|---|---|---|
| ArchTag | 无 | 指定架构型号 |
| enableUnitFlag | false | 是否开启Unitflag，开启L0C多缓冲时必须设置为false |
| useHF32 | false | 是否开启HF32，仅float类型支持 |
| l0CStages | 1 | 指定L0C的缓冲区数量，设置为2即可开启L0C双缓冲 |
| enableL1Resident | false | 是否开启L1常驻 |
| l1AStages | 2 | L1上加载矩阵A的Buffer数量 |
| l1BStages | 2 | L1上加载矩阵B的Buffer数量 |
| l0AStages | 2 | L0上加载矩阵A的Buffer数量 |
| l0AStages | 2 | L0上加载矩阵B的Buffer数量 |
设矩阵Shape为M N K, L1上的分块大小为m1 n1 k1，M方向的分块数量mTiles = CeilDiv(M, m1)，N方向的分块数量nTiles = CeilDiv(N, n1)，总任务数为taskBlocks = mTiles * nTiles，在以下两种情况下可以选择开启enableL1Resident：
1.mTies = 1，且nTiles > CoreNum，且K < 2 * k1。此时还可以设置l0CStages=2(需要关闭enableUnitFlag)，如果空间不足无法设置l0CStages=2，则将n1设置为原来的一半。
2.nTies = 1，且mTiles > CoreNum, 且K < 2 * k1。此时还可以设置l0CStages=2(需要关闭enableUnitFlag)，如果空间不足无法设置l0CStages=2，则将m1设置为原来的一半。
BasicMatmul还支持DispatchPolicy MmadPreloadAsyncWithCallback，支持以下几个模板参数：
| 模板参数 | 默认值 | 参数说明 |
|---|---|---|
| ArchTag | 无 | 指定架构型号 |
| preloadStages | 无 | 指定预加载的次数 |
| l1AStages | 2 | L1上加载矩阵A的Buffer数量 |
| l1BStages | 2 | L1上加载矩阵B的Buffer数量 |
| l0AStages | 2 | L0上加载矩阵A的Buffer数量 |
| l0AStages | 2 | L0上加载矩阵B的Buffer数量 |
| l0CStages | 1 | 指定L0C的缓冲区数量，设置为2即可开启L0C双缓冲 |
| enableUnitFlag | false | 是否开启Unitflag，开启L0C多缓冲时必须设置为false |
| enableShuffleK | false | 是否开启K方向错位读取 |
| useHF32 | false | 是否开启HF32，仅float类型支持 |
| enableL1Resident | false | 是否开启L1常驻 |
相比MmadPingpong，MmadPreloadAsyncWithCallback多两个模板参数，一个是preloadStages，此参数一般设置为1即可，指定预加载次数，当该参数设置为1时，第一个循环之进行数据加载，不进行matmul计算，第二轮循环先加载第二轮循环的数据，然后完成上一轮循环的Matmul计算，依此类推，最后循环结束后，会补一次Matmul计算。这样做的好处是，当前计算Matmul需要的数据，在上一轮就搬运好了，做到了指令的提前发射，缓解了指令发射延迟造成的性能损失。
第二个参数是enableShuffleK，该参数主要为了规避同地址访问冲突造成带宽损失，主要原理是错开各个核心的数据读取地址。950上不需要启用该参数。
相比MmadPingpong，MmadPreloadAsyncWithCallback的优化点更多，但是逻辑也更复杂，Scalar开销更大，需要根据场景酌情使用，尤其是小Shape场景。