catlass ASWT策略说明

Adaptive Sliding Window Tiling策略说明

【免费下载链接】catlass本项目是CANN的算子模板库，提供NPU上高性能矩阵乘及其相关融合类算子模板样例。项目地址: https://gitcode.com/cann/catlass

ASWT(Adaptive Sliding Window Tiling)策略决定了基本块的分核情况和计算顺序。与Swizzle类似，ASWT采用了S形滑窗机制来提高L2缓存命中率、减小数据读取开销。特别地，当基本块总数无法均分给每一个AI Core时，ASWT会对剩余基本块进一步切分，使其尽可能平均分配给每一个AI Core，达到负载均衡。

下方展示了ASWT策略。图中每一个方块表示C矩阵的一个基本块，方块中的序号代表AI Core的编号（该示例中假设AI Core数量为20）。按照S形滑窗顺序将基本块依次分配给AI Core进行处理，最后还剩9个基本块，无法均分给20个AI Core。为使每一个AI Core尽可能负载均衡，提升数据并行效率，对剩余的9个基本块进行切分，使得切分后的块数（18块）至少能够分配给AI Core总数的一半以上。

适用场景

假设左矩阵shape为(m, k)，右矩阵shape为(k, n)，C矩阵上的基本块大小为(baseM, baseN)，则基本块的总个数tileNum：

$$\mathrm{tileNum = Ceil(\mathrm{m, baseM}) * Ceil(n, baseN)}$$

当基本块个数无法均分给所有AI Core，且剩余基本块个数不足AI Core总数的一半，即：

$$ \mathrm{tileNum \space % \space coreNum <= \frac{coreNum}{2} }$$

其中，coreNum表示使用的AI Core总核数。

此时，采用ASWT分核策略对基本块进行切分，使其尽可能均匀地分配给更多的AI Core，能够提升数据并行效率。

性能收益

在使用相同的tileShape和数据类型情况下，使用ASWT相较于使用Swizzle，basic_matmul的性能对比如下表。

说明

• basic_matmul_swizzle表示使用Swizzle策略的basic_matmul。
• basic_matmul_aswt表示使用ASWT策略的basic_matmul。
• L1TileShape: [256, 256, 128]
• L0TileShape: [256, 256, 64]
• 输入A、B矩阵的数据类型为half，输出C矩阵的数据类型为float。

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