变更摘要

这个 PR 主要扩展了 qgmm_mx 分组矩阵乘法示例，将原来的单一 l1_buffer_stage 参数细化为完整的 tiling 配置（baseK、tileKL1、scaleKL1、l1BufferStage、dbL0C），同时新增了对转置 A（transA）场景下 K 维度分组（k-groups）的支持，并在核函数中引入 FullLoadMode 模板参数来控制 A 矩阵的加载策略。

主要改动

• 新增 QgmmTilingConfig 结构与 tiling 参数传递：在 qgmm_mx.cpp 中引入 QgmmTilingConfig 结构体，将原来单一的 l1BufferStage 替换为 baseK、tileKL1、scaleKL1、l1BufferStage、dbL0C 五个字段，命令行参数从 14 个扩展到 19 个，核函数签名和 gmmParams 初始化均相应更新。

• 新增 FullLoadMode 模板参数与 DispatchFullLoad 分发函数：在核函数 qgmm_mx_kernel 及所有下游分发函数（LaunchKernel、RunCase、DispatchMulti、DispatchFormat、DispatchTransA、DispatchConfig）中添加 FullLoadMode 模板参数，新增 DispatchFullLoad 函数根据配置项 aFullLoad 选择 FullLoadMode=0 或 FullLoadMode=1 进行路由。

• 新增 transA 场景下 K 维度分组（k-groups）支持：在 gen_data.py 中新增 _parse_k_groups 函数，支持通过 --k-groups 参数指定每组 K 维度大小；transA 分支改为按组分别生成矩阵 A/B、scale 数据和随机 scale 编码，group_list 按 k 维度累积和生成；在 qgmm_mx.cpp 中，PrepareWeightBuffers 新增 KGrouped 模板参数，transA 情况下权重和 scale 按 tensorCount=1 分配内存。

• CSV 解析与命令构建逻辑重构：在 parse_csv.py 中，CSV 字段从 l1_buffer_stage 扩展为 base_k、tile_k_l1、scale_k_l1、l1_buffers、db_l0c、a_full_load，验证逻辑要求 A 布局固定为 nd、B 布局仅允许 nd 或 nz，transA 仅在 mxfp8 类型且特定条件下允许，生成的命令行和 gen_data.py 调用均传递新增参数及 --k-groups。

• 验证脚本增强：在 verify_result.py 中新增 --groups、--m、--n 命令行参数，当实际输出可重塑为分组形状时，按组输出每组最大绝对误差（max_abs_error），便于定位分组维度下的精度问题。

代码审查

审查总结

各文件审查结果

按优先级统计

• P0: 0
• P1: 0
• P2: 0
• P3: 2（均为轻微问题，不影响正确性）

整体风险评估

低风险。本次变更是一次结构良好的功能扩展，为 QGMM MX grouped-matmul 示例新增了 kgroup（transA）测试用例、a_full_load 策略支持以及更细粒度的 tiling 参数化。Python 和 C++ 两侧的数据生成、命令行参数传递、内核模板派发链路均正确对齐。两个 P3 问题均为代码整洁性/防御性编程层面的改进建议，不影响运行时正确性。

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