Broadcast 族 — Tiling 流程

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Broadcast 族二元/多元逐元素算子（Add, Mul, Sub）的 Tiling 推导流程。

1. 算法分支决策树

给定: N个输入shape + 1个输出shape + dtype + ubSize + coreNum Step 0 — 合轴 (DimensionCollapse): 补维(左补1) → 标记广播轴flag → 合并相邻同flag轴 → 计算strides Step 1 — 分支判定: ├─ 合轴后仅1维 → OneDim (纯Elementwise,可能有标量输入) │ └─ 合轴后>1维 → 选择广播方式: ├─ DAV_2201 → UB Broadcast 静态接口 (rank=1/2, 32B对齐约束) │ └─ DAV_3510 → 广播发生在哪个阶段? ├─ GM→UB搬入阶段 → 按优先级决策链选择: │ ① 用户强制 → 遵从 │ ② NLast场景 且 尾轴≥dcache/2 → UB BRC动态接口 │ ③ dtype为INT8/FP16/BF16 且 尾轴32B对齐 → UB BRC动态接口 │ ④ 其他 → NDDMA │ └─ UB内部广播 (中间结果需广播) → UB BRC动态接口 (rank 1~9)

2. OneDim 分支

条件: 合轴后只剩1维。

流程:

1. UB切分:ubFormer = (ubSize / bufferNum) 对齐到 128B，标量输入用TensorScalar接口
2. 多核切分:blockFormer = ceil(ubOuter / coreNum)
3. 核利用率不足时缩小ubFormer重算

数据流:

GM → DataCopyPad → UB[ubFormer] → Compute(Adds/Muls标量优先) → DataCopyPad → GM

3. UB Broadcast 分支

条件: 合轴后多维，UB内调用Broadcast API展开。

流程:

1. 从最内轴向外累乘，找到放不下的轴作为ubSplitAxis
2. UB切分:ubFormer = maxElemNum / curProduct
3. 多核切分: 展平ubSplitAxis及其外层轴，均分给多核
4. 搬运指令优化: DataCopyPad dummy填充 → Copy → GatherMask (省tmpBuffer)

广播方式子决策(axis=-1):

• Broadcast静态接口约束(srcShape对齐)满足 → Broadcast API
• 否则 M>2 → DataCopyPad填充+Copy+GatherMask
• M≤2 → 逐行Duplicate

4. NDDMA Broadcast 分支 (DAV_3510专属)

条件: GM→UB搬入阶段，NDDMA硬件stride=0自动复制。

流程:

1. UB切分、多核切分与UB Broadcast相同
2. 判定schMode: 剩余轴≤5 → WithoutLoop; >5 → WithLoop
3. WithoutLoop: 一次DataCopy<T,5>完成
4. WithLoop: 最内5轴给NDDMA，外层Kernel for-loop遍历
5. FuseAxis优化: 合并广播模式相同的相邻轴

5. 通用UB切分公式

maxElemNum = (ubSize - extraSize) * 8 / (bufferNum * maxDtypeBits) maxElemNum = floor_align(maxElemNum, 256 * 8 / minDtypeBits) 从最内轴向外累乘outputDims: curProduct *= dims[i] if curProduct > maxElemNum: ubSplitAxis = i; curProduct /= dims[i]; break ubFormer = maxElemNum / curProduct ubOuter = ceil(dims[ubSplitAxis] / ubFormer) ubTail = dims[ubSplitAxis] - (ubOuter-1) * ubFormer

6. 通用多核切分公式

fusedProduct = ubOuter × (ubSplitAxis之前所有轴乘积) blockFormer = ceil(fusedProduct / coreNum) blockNum = ceil(fusedProduct / blockFormer) blockTail = fusedProduct - (blockNum-1) * blockFormer

7. 对标量输入的处理

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