Gemm/Block 类模板概述

API 清单

BlockMmad（矩阵乘计算）

组件名	描述
block_mmad_matmul_basic	基础矩阵乘 Block，基于 Tensor API，支持 L1/L0 双缓冲
block_mmad_qbmm_mx	MX 量化矩阵乘 Block，支持 Scale 因子、MxFP4/MxFP8 量化
block_mmad_matmul_streamk	StreamK 矩阵乘 Block，支持 workspace 输出、K 轴切分

BlockScheduler（任务调度）

组件名	描述
block_scheduler	公共框架：tile 切分、Z 型扫描、尾块处理
block_scheduler_matmul_basic	Basic 调度器：尾块切分、SplitK 切分、L2Cache 配置
block_scheduler_matmul_streamk	StreamK 调度器：DP+SK 混合策略、K 轴切分
block_scheduler_qbmm_mx	QBMM 调度器：Batch 维度切分、量化对齐

公共框架

BlockMmad 公共框架

所有 BlockMmad 组件基于 block_mmad.md 公共框架实现，包含统一的：

• 模板参数
• 数据结构（Params）
• 核心方法（Init、operator）

详见：block_mmad.md

BlockScheduler 公共框架

所有 BlockScheduler 组件基于 block_scheduler.md 公共框架实现，包含统一的：

• 模板参数（ProblemShape）
• 类型别名（BlockShape、BlockCoord）
• Z 型扫描策略
• 尾块处理

详见：block_scheduler.md

核心组件关系

BlockMmad
    ├── DispatchPolicy (调度策略)
    │       ├── MatmulMultiBlockBasic (Basic)
    │       ├── MatmulMultiBlockWithStreamK (StreamK)
    │       └── MatmulWithScaleMx (MX 量化)
    ├── 数据类型 (AType, BType, CType, BiasType)
    ├── 布局类型 (LayoutA, LayoutB, LayoutC, LayoutBias)
    └── 计算流程
            ├── GM → L1 → L0 数据搬运
            ├── Mmad 计算
            └── L0C → GM/workspace 结果搬出

实现差异对比

Block 类型	调度策略	输出目标	量化支持	Scale 支持	L1 双缓冲	L0C 双缓冲	Bias 支持	AIC-AIV 同步	适用场景
BlockMmadBasic	MatmulMultiBlockBasic	GM	不支持	不支持	可配置 (1 或 2)	可配置	支持	无	Basic Kernel
BlockMmadStreamK	MatmulMultiBlockWithStreamK	GM 或 workspace	不支持	不支持	固定双缓冲	固定单缓冲	支持	无（Kernel 层处理）	StreamK Kernel
BlockMmadMx	MatmulWithScaleMx	GM	MxFP4/MxFP8	ScaleA + ScaleB	可配置 (2 或 4)	可配置	支持	无	QBMM MX Kernel

使用流程

1. 查看公共框架：了解模板参数和核心接口 → block_mmad.md
2. 选择具体实现：根据 Kernel 类型选择 Basic、StreamK 或 MX
3. 定义调度策略：选择 DispatchPolicy（TensorApi、StreamK 或 ScaleMx）
4. 组装组件：定义数据类型、布局类型
5. 初始化：调用 Init 设置 tile 形状、缓冲策略
6. 执行计算：调用 operator 执行矩阵乘