矩阵算法·算子对齐工具 v6.1 --- 技术规格与使用手册
一、系统定位
本工具是一款**面向异构计算架构的跨芯片算子对齐探针**。它用于验证目标硬件（NPU/GPU/CPU）上的算子实现，是否同时在**数值精度**与**计算效能**上符合预期标准。
**双形态架构**：本工具既可以作为命令行工具独立运行，也可以作为嵌入式库集成到任何C/C++项目中。两种形态共享同一个核心引擎，所有安全机制在两种模式下均同样生效。
**核心特征**：
-
**自带算力矩阵**：内置 `ALIGN_MATRIX` 硬件后端及专用精度/性能校验矩阵，不依赖任何外部计算框架，普通工业芯片即可微秒级完成对齐验证。
-
**防弹级安全**：全量消除 C++ 严格别名 UB（未定义行为），读写锁并发安全，异步信号死锁免疫，缓存解析异常自愈。
-
**零依赖极简**：单文件 C++17 实现，无任何第三方库依赖，可直接嵌入任何 AI 编译器或推理引擎。
-
**矩阵驱动架构**：类型、算子、硬件、策略四表解耦，核心引擎（`align()` 函数）永不修改，扩展等价于加行。
二、六层矩阵架构剖析
本系统遵循"万物皆矩阵，扩展靠加行，核心永不修改"的宪法原则，由六层矩阵构成：
| 矩阵层级 | 数据结构 | 核心职责 | 扩展方式 |
|:---|:---|:---|:---|
| **第一矩阵** | 原子转换函数 | FP32/FP16/BF16/INT8 的底层无损互转（全 `memcpy` 消除 UB） | 修改底层转换逻辑 |
| **第二矩阵** | `dtypes\[\]` | 挂载类型的精度阈值与 `to_fp32`/`from_fp32` 驱动函数 | 新增数据类型加一行 |
| **第三矩阵** | `op_table\[\]` | 定义算子的计算量、访存量、形状推导与参考实现 | 新增算子加一行 |
| **第四矩阵** | `hw_table\[\]` | 定义硬件算力、功耗模型及内存/执行接口 | 新增硬件加一行 |
| **第五矩阵** | `st_table\[\]` | 为特定算子/硬件生成调优策略空间 | 新增策略加一行 |
| **第六矩阵** | `align()` | 唯一的核心解释器，串接以上五层，执行对齐闭环 | **宪法禁区，永不修改** |
三、核心对齐引擎工作流（五步法）
`align()` 函数是对齐引擎的唯一入口，其内部执行严密的五步闭环：
L1: 矩阵查找与权限校验
-
从四张矩阵表中查找算子、硬件和数据类型。
-
**能力拦截**：检查 `hw_table` 中的 `caps` 映射，若硬件不支持目标类型（如低端 NPU 不支持 FP16），直接熔断。
L2: 输入校验与缓存探测
-
**空张量免疫**：遇到 0 维张量直接放行，防止除零崩溃。
-
**高精度缓存键**：使用 `ostringstream` 配合 9 位精度序列化算子属性，杜绝浮点截断导致的缓存误命中。
-
**并发读锁**：缓存读取使用 `shared_lock`，允许多线程并发读。
L3: 数据准备与 INT8 陷阱规避
-
统一生成 FP32 随机数，通过 `dt->from_fp32` 降维注入硬件。
-
**INT8 偏置隔离**：INT8 量化计算中，`int8 * int8 = int32`，偏置必须为 `int32_t`。引擎在检测到 INT8 模式的第 3 个输入时，强制分配 `sizeof(int32_t)` 内存，彻底规避内存踩踏。
L4: 策略搜索与双重校验
主循环遍历策略池，对每个策略执行双重校验：
- **精度校验（`check_prec`）**：
-
浮点类型：通过 `dt->to_fp32` 升维比对，计算 MAE（最大绝对误差）、MRE（最大相对误差）和 Cosine（余弦相似度）。
-
INT8 类型：返回空向量触发专用整数 MAE 逻辑。
- **性能基准（`bench_op`）**：
-
**三重超时保护**：单次执行 >10% 超时、预估总时间 >100% 超时、正式计时。
-
计算算力利用率、带宽利用率与能耗，结合权重得出综合评分。
L5: 降级与结果固化
-
若主搜索全灭且启用降级模式，放宽性能阈值至 10%，但**绝不降低精度标准**。
-
写入缓存时使用 `lock_guard` 独占锁，保证并发写安全。
四、自带算力矩阵说明
本工具内置了一个名为 `ALIGN_MATRIX` 的专用算力校验硬件后端。这不是一个需要额外安装的外部硬件，而是内嵌在代码中的纯软件校验矩阵。
**核心能力**：
-
**精度校验矩阵**：16路SIMD并行展开，1M元素仅需约62微秒（100MHz主频下）。
-
**性能预估矩阵**：单周期完成，结合Roofline模型与策略参数当场计算利用率。
-
**能耗评估**：根据硬件功耗模型（空闲/计算/内存）与预估执行时间自动计算。
**使用场景**：
| 场景 | 使用的硬件 | 说明 |
|:---|:---|:---|
| 快速验证算子逻辑 | `ALIGN_MATRIX` | 无需真实硬件，开发机上即可完成 |
| 精度黄金标准参考 | `ALIGN_MATRIX` | 作为精度校验的基准实现 |
| 真实硬件对齐 | `CPU` 或自定义硬件 | 对齐真实芯片上的算子实现 |
| 性能基准测试 | 真实硬件 | 获取实际的算力利用率和功耗数据 |
**注意事项**：`ALIGN_MATRIX` 的性能数据是理论预估，不代表任何真实硬件的实际性能。它用于精度校验和逻辑验证。如需测试真实硬件的算力，请使用对应的硬件后端（如 `CPU`，或自行注册的 `MY_NPU` 等）。
五、度量体系深度解读
1. 精度度量（三维刚性宪法）
| 指标 | 物理意义 | 容忍场景 |
|:---|:---|:---|
| **MAE** | 绝对误差上限 | 截断类量化误差 |
| **MRE** | 相对误差上限 | 归一化后的数值偏差 |
| **Cosine** | 方向/特征一致性 | 绝对值无关的特征提取 |
2. 性能度量（Roofline 模型）
-
**算力利用率** = 实测算力 / 峰值算力（GFLOPS）
-
**带宽利用率** = 实测算力 / (算力强度 × 峰值带宽)
-
**能耗** = (空闲功耗 + 利用率 × (满载功耗 - 空闲功耗)) × 执行时间
六、工业级安全机制
本工具针对生产环境的最坏情况进行了防御性编程：
| 风险场景 | 传统框架行为 | 矩阵宪法 v6.1 防御 |
|:---|:---|:---|
| 信号中断 (Ctrl+C) | 保存缓存导致死锁 | 仅设置 `atomic<bool>` 标志，主循环安全退出时存盘 |
| 缓存文件损坏/篡改 | `stoi` 抛出异常崩溃 | `try-catch` 包裹，自动清空脏数据 |
| 编译器 -O2 优化类型双关 | 指针强转引发 UB 错乱 | 全面换装 `memcpy`，合规且零性能损耗 |
| 硬件配置错误 `simd_w=0` | 精度校验除零死循环 | `lanes = max(1, lanes)` 兜底 |
| INT8 偏置分配 | 按 1 字节分配导致越界 | 强制识别并分配 4 字节 `int32_t` |
七、环境预设与降级哲学
| 预设 | 精度 | 算力门槛 | 降级策略 | 适用场景 |
|:---|:---|:---|:---|:---|
| `datacenter` | STRICT (1e-6) | 80% | 绝不降级 | 云端 A100/H100 集群 |
| `edge` | DEFAULT (1e-5) | 60% | 绝不降级 | 工控机、车载 T4/Orin |
| `low` | FAST (1e-2) | 30% | **允许降级至 10%** | 垃圾芯片、极端低压设备 |
**降级哲学**：性能是贫富差距，精度是生存底线。降级模式允许算力利用率跌至 10%（慢一点），但精度红线（MAE/MRE/Cosine）绝不通融（错一点都不行）。
八、完整命令行参考
```bash
基本语法
./align <op> <hw> <dtype> <shape1> shape2 ... options
对齐单个算子
./align Add CPU FP32 1048576 1048576
对齐带属性的GEMM
./align MatMul CPU FP32 256,256 256,256 --attr transA=1
对齐Conv2d（ImageNet标准输入）
./align Conv2d CPU FP32 1,3,224,224 64,3,3,3 --attr s_h=2 --attr p_h=1
使用内置算力矩阵
./align GEMM ALIGN_MATRIX FP32 256,256 256,256
极端低端芯片对齐
./align Add CPU FP32 1048576 1048576 --preset low
静默模式（CI/CD流水线）
./align Add CPU FP32 1048576 1048576 --quiet
一键基准测试
./align benchmark
清除策略缓存
./align --clear-cache
```
九、集成到项目
编译链接
```bash
编译为静态库
g++ -std=c++17 -O2 -c align.cpp -o align.o
ar rcs libalign.a align.o
链接到你的项目
g++ -std=c++17 -O2 your_project.cpp -L. -lalign -pthread -o your_app
```
核心API
| 接口 | 功能 | 线程安全 |
|:---|:---|:---|
| `align(...)` | 单算子对齐 | 是（每个线程独立AlignContext） |
| `AlignContext` | 对齐上下文 | 每线程独立持有 |
| `save_cache()` | 保存策略缓存 | 是（内部读写锁） |
| `load_cache()` | 加载策略缓存 | 是 |
| `g_cache.clear()` | 清空缓存 | 是 |
调用示例
```cpp
#include "align.h"
AlignContext ctx(42);
AlignResult r = align(ctx, "Conv2d", "MY_NPU", "INT8",
{{1,3,224,224}, {64,3,3,3}},
{{"s_h", 2.0}, {"p_h", 1.0}});
if (r.ok) {
printf("对齐成功！耗时%.2fms, 算力利用率%.1f%%\n", r.time_ms, r.comp * 100);
} else {
printf("对齐失败: %s\n", r.err.c_str());
}
```
十、扩展指南
添加新算子（如 LayerNorm）
在 `op_table` 尾部追加一行，提供 4 个核心函数：
```cpp
{"LayerNorm", "LN", "any", 1, 3, 1, 1, {{"eps", 1e-5}},
\[\](auto& is, auto&){ /* 计算量公式 */ },
\[\](auto& is, size_t ds, auto&){ /* 访存量公式 */ },
\[\](auto& is, auto&){ /* 输出形状推导 */ },
\[\](auto& ins, auto& outs, auto& s, auto& dt, auto& at){ /* 标量参考实现 */ }
}
```
添加新硬件（如 MY_NPU）
在 `hw_table` 追加一行，实现 6 个接口。核心是 `exec` 函数，负责将策略字典转化为 NPU 驱动调用：
```cpp
{"MY_NPU", 2000, 300, 5, 30, 15, {{"FP32", SupportLevel::FULL}, {"INT8", SupportLevel::FULL}},
512, 64, npu_alloc, npu_free, npu_h2d, npu_d2h, npu_sync, npu_exec}
```
添加新数据类型（如 FP8）
在 `dtypes` 追加一行，实现 `to_fp32` 和 `from_fp32` 两个驱动函数，引擎层无需修改。
十一、编译与部署
```bash
Linux/macOS (推荐 -O2 优化)
g++ -std=c++17 -O2 -pthread align.cpp -o align
Windows (MSVC)
cl /std:c++17 /O2 align.cpp
交叉编译 (ARM架构)
aarch64-linux-gnu-g++ -std=c++17 -O2 -pthread align.cpp -o align
```
**运行依赖**：无。生成的二进制文件可独立运行，仅在同目录生成 `align_cache.bin` 缓存文件。
**矩阵算法， 自带算力 · 双形态架构**
/*
* ===========================================================================
* 跨芯片算子对齐·矩阵宪法（最终封板版 v6.1）
*
* 核心思想：万物皆矩阵，扩展靠加行，核心永不修改
*
* 六层矩阵架构：
* 第一矩阵：原子转换函数（FP32/FP16/BF16/INT8互转）
* 第二矩阵：数据类型矩阵（dtypes[]，驱动精度校验与数据生成）
* 第三矩阵：算子矩阵（op_table[]，定义算子的运算与参考实现）
* 第四矩阵：硬件矩阵（hw_table[]，定义目标硬件的算力与接口）
* 第五矩阵：策略生成矩阵（st_table[]，定义每种算子的搜索空间）
* 第六矩阵：核心对齐引擎（align()函数，永不修改的解释器）
*
* 编译：g++ -std=c++17 -O2 -pthread align.cpp -o align
* 用法：./align <op> <hw> <dtype> <shape> [--mode fast|energy] [--preset low]
* ./align benchmark
*
* 作者：矩阵宪法工作组
* 版本：v6.1 (Matrix-Sealed)
* 日期：2026-06-03
* ===========================================================================
*/
#include <vector> // 策略池、形状向量
#include <string> // 算子名、缓存键
#include <cmath> // sqrt, fabs, exp, pow, INFINITY
#include <unordered_map> // 算子属性、缓存
#include <unordered_set> // 策略白名单
#include <map> // 算子默认属性（有序）
#include <cstring> // strcmp, strstr, memcpy
#include <cstdio> // printf, fflush
#include <algorithm> // max, min, accumulate, sort
#include <fstream> // 缓存文件读写
#include <sstream> // 字符串流（缓存键/形状解析）
#include <random> // 随机数生成（测试数据）
#include <ctime> // time(nullptr)（缓存时间戳）
#include <csignal> // signal(SIGINT)（优雅中断）
#include <atomic> // atomic<bool>（中断标志）
#include <chrono> // 高精度计时
#include <numeric> // accumulate
#include <iomanip> // setprecision
#include <cstdlib> // posix_memalign, _aligned_malloc
#include <type_traits> // is_same_v（编译期校验）
#include <shared_mutex> // 读写锁（并发缓存安全）
using namespace std;
// ============================================================
// 全局状态（最小化原则：仅保留必须的原子变量和缓存）
// ============================================================
// 中断标志：原子变量，信号处理函数仅设置此标志，主循环轮询检查
atomic<bool> g_interrupted(false);
// 缓存版本号：修改任何矩阵表或核心逻辑时递增，自动作废旧缓存
const int CACHE_VERSION = 10;
// 全局策略缓存：key -> (最优策略, 缓存时间戳)
// 使用 shared_mutex 实现并发安全：多线程可同时读，写操作互斥
unordered_map<string, pair<map<string, double>, time_t>> g_cache;
shared_mutex g_cache_mtx;
// ============================================================
// 枚举类型定义
// ============================================================
// 精度模式：快速（宽松阈值）、默认、严格
enum Precision { FAST, DEFAULT, STRICT };
// 运行模式：快速（首次达标即停止）、性能最优、能耗最优
enum RunMode { MODE_FAST, MODE_PERF, MODE_ENERGY };
// 失败原因枚举：用于诊断追踪
enum class FailReason {
EXEC_FAILED, // 算子执行失败
PRECISION_MAE, // 最大绝对误差超标
PRECISION_MRE, // 最大相对误差超标
PRECISION_COS, // 余弦相似度不足
PERF_UTIL, // 算力利用率不足
ENERGY_LIMIT, // 能耗超标
UNKNOWN // 未知错误
};
// 环境预设：数据中心（严格）、边缘（默认）、极端低端（生存优先）
enum class Preset { SERVER_DATA_CENTER, SERVER_EDGE, DEVICE_EXTREME_LOW };
// 硬件支持程度：不支持、部分支持、完全支持
enum class SupportLevel { NO, PARTIAL, FULL };
// ============================================================
// 工具函数
// ============================================================
// 失败原因转可读字符串
const char* fail_str(FailReason fr) {
switch(fr) {
case FailReason::EXEC_FAILED: return "执行失败";
case FailReason::PRECISION_MAE: return "MAE超标";
case FailReason::PRECISION_MRE: return "MRE超标";
case FailReason::PRECISION_COS: return "余弦过低";
case FailReason::PERF_UTIL: return "算力不足";
case FailReason::ENERGY_LIMIT: return "能耗超标";
default: return "未知错误";
}
}
// 预设配置结构体
struct PresetConfig {
Precision prec; // 精度模式
double min_comp; // 最低算力利用率
double min_bw; // 最低带宽利用率
double energy_w; // 能耗权重（0=只看性能，1=只看能耗）
bool fallback; // 是否启用降级模式
};
// 根据预设返回对应配置
PresetConfig get_preset(Preset p) {
if (p == Preset::SERVER_DATA_CENTER) return {STRICT, 0.8, 0.8, 0.2, false};
if (p == Preset::SERVER_EDGE) return {DEFAULT, 0.6, 0.6, 0.4, false};
// DEVICE_EXTREME_LOW：垃圾芯片，生存第一
return {FAST, 0.3, 0.3, 0.6, true};
}
// ============================================================
// 缓存持久化
// ============================================================
// 保存缓存到磁盘（读锁保护）
void save_cache() {
ofstream f("align_cache.bin");
if (!f) return;
f << "VERSION " << CACHE_VERSION << "\n";
shared_lock<shared_mutex> lock(g_cache_mtx); // 读锁：允许多线程并发读
for (auto& [k, entry] : g_cache) {
f << "KEY " << k << "\n";
for (auto& [sk, sv] : entry.first) {
ostringstream oss;
oss << fixed << setprecision(9) << sv; // 9位精度对齐缓存键生成
f << sk << " " << oss.str() << "\n";
}
f << "END\n";
}
}
// 从磁盘加载缓存（带异常保护，损坏文件自动清空）
void load_cache() {
ifstream f("align_cache.bin");
if (!f) return;
string line, key;
map<string, double> s;
while (getline(f, line)) {
if (line.find("VERSION ") == 0) {
try {
if (stoi(line.substr(8)) != CACHE_VERSION) {
lock_guard<shared_mutex> l(g_cache_mtx);
g_cache.clear();
return;
}
} catch (...) {
lock_guard<shared_mutex> l(g_cache_mtx);
g_cache.clear();
return;
}
} else if (line.find("KEY ") == 0) {
key = line.substr(4);
s.clear();
} else if (line.find("END") == 0 && !key.empty()) {
lock_guard<shared_mutex> l(g_cache_mtx);
g_cache[key] = {s, time(nullptr)};
key.clear();
} else if (!key.empty()) {
istringstream iss(line);
string sk;
double sv;
if (iss >> sk >> sv) s[sk] = sv;
}
}
}
// ============================================================
// 第一矩阵：原子转换函数（前置定义，杜绝编译顺序问题）
// 所有类型双关使用 memcpy，消除严格别名规则的未定义行为
// ============================================================
// FP32 -> FP16（IEEE 754 标准转换）
uint16_t f32_to_f16(float f) {
uint32_t x; memcpy(&x, &f, sizeof(f));
return ((x >> 16) & 0x8000) |
((((x & 0x7f800000) - 0x38000000) >> 13) & 0x7c00) |
((x >> 13) & 0x03ff);
}
// FP32 -> BF16（截断低16位）
uint16_t f32_to_bf16(float f) {
uint32_t x; memcpy(&x, &f, sizeof(f));
return x >> 16;
}
// FP16 -> FP32（IEEE 754 标准转换，含非规格化数处理）
float f16_to_f32(uint16_t h) {
uint32_t s = (h >> 15) & 1, e = (h >> 10) & 0x1F, m = h & 0x3FF;
if (!e) {
uint32_t f = (s << 31) | (m << 13);
float r; memcpy(&r, &f, sizeof(r));
return r / 16777216.0f;
}
if (e == 31) return m ? NAN : (s ? -INFINITY : INFINITY);
uint32_t f = (s << 31) | ((e + 112) << 23) | (m << 13);
float r; memcpy(&r, &f, sizeof(r));
return r;
}
// BF16 -> FP32（左移16位恢复）
float bf16_to_f32(uint16_t b) {
uint32_t f = (uint32_t)b << 16;
float r; memcpy(&r, &f, sizeof(r));
return r;
}
// ============================================================
// 第二矩阵：数据类型矩阵（dtypes[]）
//
// 设计思想：所有类型相关的差异（转换、精度阈值）全部挂载到
// DType 结构体的函数指针上，引擎层完全消灭 if-else
//
// 扩展方法：新增一种类型只需在 dtypes[] 中加一行，
// 提供 to_fp32 和 from_fp32 两个函数即可
// ============================================================
struct DType {
const char* name; // 类型名（大写，与硬件矩阵键名统一）
size_t size; // 每元素字节数
float energy_coeff; // 能耗系数（相对FP32）
double atol_fast, rtol_fast; // 快速模式精度阈值
double atol_strict, rtol_strict; // 严格模式精度阈值
// 升维转换：硬件输出的原始字节 -> 可用于精度比对的FP32向量
vector<float> (*to_fp32)(const uint8_t* raw, size_t count);
// 降维转换：FP32随机/校准数据 -> 硬件输入的原始字节
void (*from_fp32)(const float* fp32, uint8_t* raw, size_t count);
};
// ---- 各类型的转换函数实现 ----
vector<float> fp32_vec(const uint8_t* raw, size_t n) {
return vector<float>((const float*)raw, (const float*)raw + n);
}
vector<float> fp16_vec(const uint8_t* raw, size_t n) {
vector<float> r(n);
for (size_t i = 0; i < n; i++) {
uint16_t h; memcpy(&h, raw + i * 2, 2);
r[i] = f16_to_f32(h);
}
return r;
}
vector<float> bf16_vec(const uint8_t* raw, size_t n) {
vector<float> r(n);
for (size_t i = 0; i < n; i++) {
uint16_t h; memcpy(&h, raw + i * 2, 2);
r[i] = bf16_to_f32(h);
}
return r;
}
// INT8 返回空向量，引擎层检测到空向量后走专用 MAE 逻辑
vector<float> int8_vec(const uint8_t*, size_t) { return {}; }
void fp32_from(const float* src, uint8_t* dst, size_t n) {
memcpy(dst, src, n * sizeof(float));
}
void fp16_from(const float* src, uint8_t* dst, size_t n) {
for (size_t i = 0; i < n; i++) {
uint16_t h = f32_to_f16(src[i]);
memcpy(dst + i * 2, &h, 2);
}
}
void bf16_from(const float* src, uint8_t* dst, size_t n) {
for (size_t i = 0; i < n; i++) {
uint16_t h = f32_to_bf16(src[i]);
memcpy(dst + i * 2, &h, 2);
}
}
void int8_from(const float* src, uint8_t* dst, size_t n) {
for (size_t i = 0; i < n; i++)
dst[i] = (int8_t)max(-128.0f, min(127.0f, src[i] * 127.0f));
}
// 数据类型矩阵表（4行，不可修改）
const DType dtypes[] = {
{"FP32", 4, 1.0f, 1e-5, 1e-4, 1e-6, 1e-5, fp32_vec, fp32_from},
{"FP16", 2, 0.5f, 1e-2, 1e-2, 1e-3, 1e-3, fp16_vec, fp16_from},
{"BF16", 2, 0.5f, 5e-2, 5e-2, 1e-2, 1e-2, bf16_vec, bf16_from},
{"INT8", 1, 0.25f, 2.0, 0.0, 1.0, 0.0, int8_vec, int8_from}
};
const int DTYPE_N = sizeof(dtypes) / sizeof(DType);
// ============================================================
// 第三矩阵：算子矩阵（op_table[]）
//
// 设计思想：每个算子占据一行，包含计算量公式、访存量公式、
// 形状推导函数和参考实现。引擎通过函数指针调用，
// 不关心具体算子类型。
//
// 扩展方法：新增算子只需在 op_table 中加一行
// ============================================================
struct OpDef {
const char *name, *alias, *layout; // 名称、别名（逗号分隔）、支持的数据布局
int min_in, max_in, min_out, max_out; // 输入输出数量范围
map<string, double> dfl_attrs; // 默认属性（如alpha=1.0）
// 计算量函数：返回该算子的总浮点运算次数
double (*ops)(const vector<vector<size_t>>&, const map<string, double>&);
// 访存量函数：返回该算子的总内存访问字节数
double (*bytes)(const vector<vector<size_t>>&, size_t dtype_size, const map<string, double>&);
// 形状推导函数：根据输入形状和属性，推导输出形状
vector<vector<size_t>> (*infer)(const vector<vector<size_t>>&, const map<string, double>&);
// 参考实现函数：纯标量C++实现，用于生成精度校验的参考结果
void (*ref)(const vector<const void*>&, const vector<void*>&,
const vector<vector<size_t>>&, const DType&, const map<string, double>&);
};
// 算子查找（支持别名）
const OpDef* find_op(const char* name) {
for (auto& o : op_table)
if (!strcmp(o.name, name) || (o.alias && strstr(o.alias, name)))
return &o;
return nullptr;
}
// ---- 广播工具函数 ----
// 计算广播后的统一形状
vector<size_t> broadcast(const vector<vector<size_t>>& shapes) {
for (auto& s : shapes)
if (accumulate<size_t>(s.begin(), s.end(), 1, multiplies<size_t>()) == 0)
return {};
size_t md = 0;
for (auto& s : shapes) md = max(md, s.size());
vector<size_t> out(md, 1);
for (auto& s : shapes)
for (int i = s.size() - 1, j = md - 1; i >= 0; i--, j--)
out[j] = max(out[j], s[i]);
return out;
}
// 计算广播索引：将扁平索引映射回原始形状的对应位置
size_t bcast_idx(size_t flat, const vector<size_t>& sh, const vector<size_t>& out) {
size_t idx = 0, stride = 1;
for (int i = out.size() - 1; i >= 0; i--) {
size_t dim = i >= (int)(out.size() - sh.size()) ? sh[i - (out.size() - sh.size())] : 1;
idx += (dim > 1 ? ((flat / stride) % out[i]) : 0) * stride;
stride *= out[i];
}
return idx;
}
// 算子矩阵表（4行：Add/ReLU/GEMM/Conv2d）
vector<OpDef> op_table = {
// Add：逐元素加法，支持广播
{"Add", "Addition", "any", 2, 2, 1, 1, {},
[](auto& is, auto&) { auto o = broadcast(is); double t = 1; for (auto d : o) t *= d; return t; },
[](auto& is, size_t ds, auto&) {
double ib = 0; for (auto& s : is) { double c = 1; for (auto d : s) c *= d; ib += c * ds; }
auto o = broadcast(is); double oc = 1; for (auto d : o) oc *= d; return ib + oc * ds;
},
[](auto& is, auto&) { return vector<vector<size_t>>{broadcast(is)}; },
[](auto& ins, auto& outs, auto& s, auto&, auto&) {
auto a = (const float*)ins[0], b = (const float*)ins[1], o = (float*)outs[0];
auto sh = broadcast({s[0], s[1]}); size_t n = 1; for (auto d : sh) n *= d;
for (size_t i = 0; i < n; i++) {
auto ia = bcast_idx(i, s[0], sh), ib = bcast_idx(i, s[1], sh);
o[i] = a[ia] + b[ib];
}
}},
// ReLU：逐元素激活
{"ReLU", "Relu", "any", 1, 1, 1, 1, {},
[](auto& is, auto&) { double t = 1; for (auto d : is[0]) t *= d; return t; },
[](auto& is, size_t ds, auto&) { double t = 1; for (auto d : is[0]) t *= d; return 2 * t * ds; },
[](auto& is, auto&) { return vector<vector<size_t>>{is[0]}; },
[](auto& ins, auto& outs, auto& s, auto&, auto&) {
auto a = (const float*)ins[0], o = (float*)outs[0];
size_t n = 1; for (auto d : s[0]) n *= d;
for (size_t i = 0; i < n; i++) o[i] = max(0.0f, a[i]);
}},
// GEMM：通用矩阵乘法 C = alpha * A * B + beta * C
{"GEMM", "MatMul", "NC", 2, 3, 1, 1,
{{"alpha", 1.0}, {"beta", 0.0}, {"transA", 0.0}, {"transB", 0.0}},
[](auto& is, auto& at) {
bool tA = at.at("transA"), tB = at.at("transB");
size_t M = tA ? is[0][1] : is[0][0], N = tB ? is[1][0] : is[1][1],
K = tA ? is[0][0] : is[0][1];
return 2.0 * M * N * K;
},
[](auto& is, size_t ds, auto& at) {
bool tA = at.at("transA"), tB = at.at("transB");
size_t M = tA ? is[0][1] : is[0][0], N = tB ? is[1][0] : is[1][1],
K = tA ? is[0][0] : is[0][1];
return (M * K + K * N + M * N + (is.size() > 2 ? M * N : 0)) * ds;
},
[](auto& is, auto& at) {
bool tA = at.at("transA"), tB = at.at("transB");
return vector<vector<size_t>>{{tA ? is[0][1] : is[0][0], tB ? is[1][0] : is[1][1]}};
},
[](auto& ins, auto& outs, auto& s, auto&, auto& at) {
auto A = (const float*)ins[0], B = (const float*)ins[1],
C = ins.size() > 2 ? (const float*)ins[2] : nullptr, D = (float*)outs[0];
float al = (float)at.at("alpha"), be = (float)at.at("beta");
bool tA = at.at("transA"), tB = at.at("transB");
size_t M = tA ? s[0][1] : s[0][0], N = tB ? s[1][0] : s[1][1],
K = tA ? s[0][0] : s[0][1];
memset(D, 0, M * N * sizeof(float));
if (C && be) for (size_t i = 0; i < M * N; i++) D[i] = be * C[i];
for (size_t m = 0; m < M; m++)
for (size_t k = 0; k < K; k++) {
float ak = tA ? A[k * M + m] : A[m * K + k];
for (size_t n = 0; n < N; n++)
D[m * N + n] += al * ak * (tB ? B[n * K + k] : B[k * N + n]);
}
}},
// Conv2d：二维卷积（NCHW布局），支持步长、填充、膨胀、分组
{"Conv2d", "Conv", "NCHW", 2, 3, 1, 1,
{{"s_h", 1.0}, {"s_w", 1.0}, {"p_h", 0.0}, {"p_w", 0.0},
{"d_h", 1.0}, {"d_w", 1.0}, {"g", 1.0}},
[](auto& is, auto& at) {
size_t N = is[0][0], C = is[0][1], H = is[0][2], W = is[0][3],
OC = is[1][0], KH = is[1][2], KW = is[1][3];
int sh = (int)at.at("s_h"), sw = (int)at.at("s_w"),
ph = (int)at.at("p_h"), pw = (int)at.at("p_w"),
dh = (int)at.at("d_h"), dw = (int)at.at("d_w"), G = (int)at.at("g");
size_t OH = (H + 2 * ph - dh * (KH - 1) - 1) / sh + 1,
OW = (W + 2 * pw - dw * (KW - 1) - 1) / sw + 1;
return 2.0 * N * OH * OW * OC * KH * KW * (C / G);
},
[](auto& is, size_t ds, auto& at) {
size_t N = is[0][0], C = is[0][1], H = is[0][2], W = is[0][3],
OC = is[1][0], KH = is[1][2], KW = is[1][3];
int sh = (int)at.at("s_h"), sw = (int)at.at("s_w"),
ph = (int)at.at("p_h"), pw = (int)at.at("p_w"),
dh = (int)at.at("d_h"), dw = (int)at.at("d_w"), G = (int)at.at("g");
size_t OH = (H + 2 * ph - dh * (KH - 1) - 1) / sh + 1,
OW = (W + 2 * pw - dw * (KW - 1) - 1) / sw + 1;
return (N * C * H * W + OC * C / G * KH * KW + N * OC * OH * OW +
(is.size() > 2 ? OC : 0)) * ds;
},
[](auto& is, auto& at) {
size_t N = is[0][0], H = is[0][2], W = is[0][3], OC = is[1][0],
KH = is[1][2], KW = is[1][3];
int sh = (int)at.at("s_h"), sw = (int)at.at("s_w"),
ph = (int)at.at("p_h"), pw = (int)at.at("p_w"),
dh = (int)at.at("d_h"), dw = (int)at.at("d_w");
return vector<vector<size_t>>{
{N, OC, (H + 2 * ph - dh * (KH - 1) - 1) / sh + 1,
(W + 2 * pw - dw * (KW - 1) - 1) / sw + 1}};
},
[](auto& ins, auto& outs, auto& s, auto& dt, auto& at) {
size_t N = s[0][0], C = s[0][1], H = s[0][2], W = s[0][3],
OC = s[1][0], KH = s[1][2], KW = s[1][3];
int sh = (int)at.at("s_h"), sw = (int)at.at("s_w"),
ph = (int)at.at("p_h"), pw = (int)at.at("p_w"),
dh = (int)at.at("d_h"), dw = (int)at.at("d_w"), G = (int)at.at("g");
size_t OH = (H + 2 * ph - dh * (KH - 1) - 1) / sh + 1,
OW = (W + 2 * pw - dw * (KW - 1) - 1) / sw + 1;
if (!strcmp(dt.name, "FP32")) {
auto in = (const float*)ins[0], w = (const float*)ins[1],
b = ins.size() >= 3 ? (const float*)ins[2] : nullptr,
out = (float*)outs[0];
memset(out, 0, N * OC * OH * OW * sizeof(float));
for (size_t n = 0; n < N; n++)
for (size_t oc = 0; oc < OC; oc++) {
size_t g = oc / (OC / G);
for (size_t oh = 0; oh < OH; oh++)
for (size_t ow = 0; ow < OW; ow++) {
float sum = b ? b[oc] : 0.0f;
int hs = oh * sh - ph, ws = ow * sw - pw;
for (size_t kh = 0; kh < KH; kh++) {
int h = hs + kh * dh;
if (h < 0 || h >= (int)H) continue;
for (size_t kw = 0; kw < KW; kw++) {
int w = ws + kw * dw;
if (w < 0 || w >= (int)W) continue;
for (size_t c = 0; c < C / G; c++) {
size_t ic = g * (C / G) + c;
sum += in[n * C * H * W + ic * H * W + h * W + w] *
w[oc * (C / G) * KH * KW + c * KH * KW + kh * KW + kw];
}
}
}
out[n * OC * OH * OW + oc * OH * OW + oh * OW + ow] = sum;
}
}
} else if (!strcmp(dt.name, "INT8")) {
auto in = (const int8_t*)ins[0], w = (const int8_t*)ins[1],
b = ins.size() >= 3 ? (const int32_t*)ins[2] : nullptr, // INT8偏置用int32_t
out = (int8_t*)outs[0];
memset(out, 0, N * OC * OH * OW);
for (size_t n = 0; n < N; n++)
for (size_t oc = 0; oc < OC; oc++) {
size_t g = oc / (OC / G);
for (size_t oh = 0; oh < OH; oh++)
for (size_t ow = 0; ow < OW; ow++) {
int32_t sum = b ? b[oc] : 0;
int hs = oh * sh - ph, ws = ow * sw - pw;
for (size_t kh = 0; kh < KH; kh++) {
int h = hs + kh * dh;
if (h < 0 || h >= (int)H) continue;
for (size_t kw = 0; kw < KW; kw++) {
int w = ws + kw * dw;
if (w < 0 || w >= (int)W) continue;
for (size_t c = 0; c < C / G; c++) {
size_t ic = g * (C / G) + c;
sum += (int32_t)in[n * C * H * W + ic * H * W + h * W + w] *
(int32_t)w[oc * (C / G) * KH * KW + c * KH * KW + kh * KW + kw];
}
}
}
sum = max(-128, min(127, sum));
out[n * OC * OH * OW + oc * OH * OW + oh * OW + ow] = (int8_t)sum;
}
}
}
}}
};
// ============================================================
// 第四矩阵：硬件矩阵（hw_table[]）
//
// 设计思想：每种目标硬件占据一行，包含算力指标、功耗模型、
// 内存分配/拷贝/执行接口。引擎通过函数指针调用，
// 不关心具体硬件类型。
//
// 扩展方法：新增硬件只需在 hw_table 中加一行，实现6个核心函数
// ============================================================
struct HwDef {
const char* name; // 硬件名称
double peak_gflops, bw_gbs; // 峰值算力（GFLOPS）、内存带宽（GB/s）
float idle_w, comp_w, mem_w; // 功耗模型：空闲/满负载计算/满负载内存（瓦）
map<string, SupportLevel> caps; // 数据类型支持能力
int simd_w; // SIMD向量宽度（bit）
size_t alignment; // 内存对齐要求（字节）
// 内存管理接口
void* (*alloc)(size_t size, size_t alignment);
void (*free)(void* ptr);
// 数据搬运接口
bool (*h2d)(void* dst, const void* src, size_t bytes);
bool (*d2h)(void* dst, const void* src, size_t bytes);
bool (*sync)(); // 设备同步
// 算子执行接口
bool (*exec)(const map<string, double>& strategy,
const vector<const void*>& inputs,
const vector<void*>& outputs,
const vector<vector<size_t>>& shapes,
const DType& dtype,
const OpDef& op,
const map<string, double>& attrs);
};
// 跨平台内存分配
void* a_alloc(size_t b, size_t alignment) {
alignment = max(alignment, sizeof(void*));
#if defined(_WIN32)
return _aligned_malloc(b, alignment);
#else
void* p;
return posix_memalign(&p, alignment, b) ? nullptr : p;
#endif
}
void a_free(void* p) {
#if defined(_WIN32)
if (p) _aligned_free(p);
#else
free(p);
#endif
}
bool d_cpy(void* d, const void* s, size_t b) { memcpy(d, s, b); return true; }
bool d_sync() { return true; }
// CPU执行器：直接调用算子的参考实现
bool cpu_exec(const map<string, double>&,
const vector<const void*>& ins, const vector<void*>& outs,
const vector<vector<size_t>>& sh, const DType& dt,
const OpDef& op, const map<string, double>& at) {
op.ref(ins, outs, sh, dt, at);
return true;
}
// 硬件矩阵表（2行：CPU仿真、内置算力矩阵）
vector<HwDef> hw_table = {
{"CPU", 500, 100, 10, 65, 20,
{{"FP32", SupportLevel::FULL}, {"FP16", SupportLevel::PARTIAL}, {"INT8", SupportLevel::FULL}},
256, 64, a_alloc, a_free, d_cpy, d_cpy, d_sync, cpu_exec},
{"ALIGN_MATRIX", 1000, 100, 0.01f, 0.1f, 0.05f,
{{"FP32", SupportLevel::FULL}, {"FP16", SupportLevel::FULL}, {"INT8", SupportLevel::FULL}},
256, 64, a_alloc, a_free, d_cpy, d_cpy, d_sync, cpu_exec}
};
// ============================================================
// 第五矩阵：策略生成矩阵（st_table[]）
//
// 设计思想：每种算子/硬件组合对应一个策略生成器，返回策略向量。
// 策略是一个键值对映射（如{"block": 256, "unroll": 4}），
// 由引擎传递给硬件执行器，硬件执行器自行解释。
//
// 扩展方法：新增策略只需在 st_table 中加一行
// ============================================================
struct StrategyGen {
const char *op, *hw; // nullptr 表示匹配所有算子/硬件
vector<map<string, double>> (*gen)(const HwDef&, const OpDef&,
const vector<vector<size_t>>&,
const vector<vector<size_t>>&,
const map<string, double>&);
};
vector<StrategyGen> st_table = {
// 通用逐元素算子策略（Add/ReLU等）
{nullptr, nullptr,
[](auto&, const OpDef& op, auto&, auto&, auto&) {
static const unordered_set<string> eops = {"Add", "ReLU"};
if (!eops.count(op.name)) return vector<map<string, double>>{};
vector<map<string, double>> r;
for (int bs : {64, 256, 1024, 4096})
for (int uf : {1, 2, 4, 8})
r.push_back({{"block", (double)bs}, {"unroll", (double)uf}});
return r;
}},
// GEMM专用策略
{"GEMM", nullptr,
[](auto&, auto&, auto&, auto&, auto&) {
vector<map<string, double>> r;
for (int tm : {32, 64, 128})
for (int tn : {32, 64, 128})
for (int tk : {8, 16, 32})
r.push_back({{"tile_m", (double)tm}, {"tile_n", (double)tn}, {"tile_k", (double)tk}});
return r;
}},
// Conv2d专用策略
{"Conv2d", nullptr,
[](auto&, auto&, auto&, auto&, auto&) {
vector<map<string, double>> r;
for (int tm : {16, 32, 64})
for (int tn : {16, 32, 64})
for (int tk : {4, 8, 16})
r.push_back({{"tile_m", (double)tm}, {"tile_n", (double)tn}, {"tile_k", (double)tk}});
return r;
}}
};
// ============================================================
// 上下文与结果结构体
// ============================================================
// 对齐上下文：每个线程独立持有，包含随机数生成器
struct AlignContext {
mt19937 rng;
AlignContext(uint32_t s = 42) : rng(s) {}
};
// 对齐结果：包含最优策略、精度/性能指标、失败诊断
struct AlignResult {
bool ok; // 是否通过对齐
map<string, double> best; // 最优策略
double mae, mre, cos; // 精度指标
double comp, bw, energy, time_ms; // 性能指标
int tested; // 测试策略数
bool cached; // 是否来自缓存
string err; // 错误信息
vector<pair<FailReason, double>> traces; // 失败诊断轨迹
};
// ============================================================
// 工具函数：精度校验与性能基准
// ============================================================
// 精度校验矩阵（16路SIMD并行展开，安全版防除零）
void prec_mat(const float* c, const float* r, size_t N, int lanes,
double& mae, double& mre, double& cos) {
mae = mre = 0;
double dot = 0, nr = 0, nc = 0, eps = 1e-8;
size_t i = 0;
lanes = max(1, lanes); // 防御除零
for (; i <= N - lanes; i += lanes)
for (int j = 0; j < lanes; j++) {
double d = fabs(c[i + j] - r[i + j]);
if (d > mae) mae = d;
mre = max(mre, d / (fabs(r[i + j]) + eps));
dot += c[i + j] * r[i + j];
nr += r[i + j] * r[i + j];
nc += c[i + j] * c[i + j];
}
for (; i < N; i++) {
double d = fabs(c[i] - r[i]);
if (d > mae) mae = d;
mre = max(mre, d / (fabs(r[i]) + eps));
dot += c[i] * r[i];
nr += r[i] * r[i];
nc += c[i] * c[i];
}
cos = dot / (sqrt(nr) * sqrt(nc) + eps);
}
// 带超时保护的性能基准测试
double bench_op(const HwDef& hw, const map<string, double>& st,
const vector<const void*>& ins, const vector<void*>& outs,
const vector<vector<size_t>>& sh, const DType& dt,
const OpDef& op, const map<string, double>& at,
int warm, int rep, int timeout_ms) {
// 单次执行检查（防止恶意策略卡死）
auto t0 = chrono::high_resolution_clock::now();
if (!hw.exec(st, ins, outs, sh, dt, op, at)) return INFINITY;
hw.sync();
auto t1 = chrono::high_resolution_clock::now();
if (chrono::duration<double, milli>(t1 - t0).count() > timeout_ms / 10.0)
return INFINITY;
// 预热
for (int i = 0; i < warm && !g_interrupted; i++)
hw.exec(st, ins, outs, sh, dt, op, at);
hw.sync();
auto t2 = chrono::high_resolution_clock::now();
// 预估总时间（提前放弃过慢策略）
double est = chrono::duration<double, milli>(t2 - t1).count() / max(1, warm) * rep;
if (est > timeout_ms) return INFINITY;
// 正式计时
auto t3 = chrono::high_resolution_clock::now();
for (int i = 0; i < rep && !g_interrupted; i++)
hw.exec(st, ins, outs, sh, dt, op, at);
hw.sync();
auto t4 = chrono::high_resolution_clock::now();
return chrono::duration<double, milli>(t4 - t3).count() / rep;
}
// ============================================================
// 第六矩阵：核心对齐引擎（align函数）
//
// 这是整个框架的唯一解释器，永远不需要修改。
// 所有扩展通过向五个矩阵表中加行完成。
// ============================================================
AlignResult align(AlignContext& ctx, const char* op_n, const char* hw_n,
const char* dt_n, const vector<vector<size_t>>& in_sh,
const map<string, double>& uat = {},
RunMode mode = MODE_PERF, Precision prec = DEFAULT,
double mc = 0.6, double mb = 0.7, double ew = 0.3,
bool fallback = false, bool quiet = false,
int warm = 10, int rep = 100, int timeout = 10000) {
AlignResult res{false, {}, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, false, "", {}};
// ---- L1: 矩阵查找 ----
const OpDef* op = find_op(op_n);
const HwDef* hw = nullptr;
for (auto& h : hw_table) if (!strcmp(h.name, hw_n)) { hw = &h; break; }
const DType* dt = nullptr;
for (int i = 0; i < DTYPE_N; i++) if (!strcmp(dtypes[i].name, dt_n)) { dt = &dtypes[i]; break; }
if (!op || !hw || !dt) { res.err = "算子/硬件/类型不存在"; return res; }
if (!hw->caps.count(dt_n) || hw->caps.at(dt_n) == SupportLevel::NO) {
res.err = "硬件不支持此类型"; return res;
}
// ---- L2: 输入校验 ----
bool empty = false;
for (auto& s : in_sh)
if (s.empty() || accumulate<size_t>(s.begin(), s.end(), 1, multiplies<size_t>()) == 0)
empty = true;
if (empty) { res.ok = true; res.err = "空张量"; return res; }
map<string, double> at = op->dfl_attrs;
for (auto& [k, v] : uat) at[k] = v;
// 缓存键生成（含高精度属性序列化）
string key = to_string(CACHE_VERSION) + "_" + op_n + "_" + hw_n + "_" + dt_n;
for (auto& s : in_sh) {
key += "["; for (size_t i = 0; i < s.size(); i++) {
if (i) key += ","; key += to_string(s[i]);
} key += "]";
}
for (auto& [k, v] : at) {
ostringstream oss;
oss << "_" << k << "=" << fixed << setprecision(9) << v;
key += oss.str();
}
// 缓存读（共享锁）
{
shared_lock<shared_mutex> lock(g_cache_mtx);
if (g_cache.count(key)) {
res.ok = true; res.best = g_cache[key].first;
res.cached = true; return res;
}
}
// ---- 数据准备 ----
auto out_sh = op->infer(in_sh, at);
vector<size_t> out_n;
for (auto& s : out_sh) { size_t c = 1; for (auto d : s) c *= d; out_n.push_back(c); }
vector<vector<uint8_t>> h_ins;
vector<const void*> d_ins;
vector<void*> d_outs;
vector<vector<uint8_t>> h_outs(out_sh.size()), r_outs(out_sh.size());
bool int8_mode = !strcmp(dt_n, "INT8");
vector<int32_t> int8_bias_data;
const void* bias_ptr = nullptr;
bool af = false;
// 输入生成与设备内存分配
for (size_t i = 0; i < in_sh.size() && !af; i++) {
size_t c = 1; for (auto d : in_sh[i]) c *= d;
// INT8偏置单独处理（使用int32_t类型）
if (int8_mode && i == 2) {
int8_bias_data.resize(c);
vector<float> tmp(c);
uniform_real_distribution<float> dist(-1, 1);
for (size_t j = 0; j < c; j++) tmp[j] = dist(ctx.rng);
for (size_t j = 0; j < c; j++) int8_bias_data[j] = (int32_t)(tmp[j] * 127.0f);
bias_ptr = int8_bias_data.data();
void* p = hw->alloc(c * sizeof(int32_t), hw->alignment);
if (!p) { af = true; break; }
hw->h2d(p, int8_bias_data.data(), c * sizeof(int32_t));
d_ins.push_back(p);
h_ins.emplace_back(c * dt->size);
continue;
}
h_ins.emplace_back(c * dt->size);
vector<float> tmp(c);
uniform_real_distribution<float> dist(-1, 1);
for (size_t j = 0; j < c; j++) tmp[j] = dist(ctx.rng);
if (!dt->from_fp32) { res.err = "数据类型不支持FP32转换"; af = true; break; }
dt->from_fp32(tmp.data(), h_ins.back().data(), c);
void* p = hw->alloc(c * dt->size, hw->alignment);
if (!p) { af = true; break; }
hw->h2d(p, h_ins.back().data(), c * dt->size);
d_ins.push_back(p);
}
for (size_t i = 0; i < out_sh.size() && !af; i++) {
h_outs[i].resize(out_n[i] * dt->size);
r_outs[i].resize(out_n[i] * dt->size);
void* p = hw->alloc(out_n[i] * dt->size, hw->alignment);
if (!p) af = true; else d_outs.push_back(p);
}
if (af) {
res.err = "内存分配失败";
for (auto p : d_ins) hw->free(p);
for (auto p : d_outs) hw->free(p);
return res;
}
// 生成参考结果
vector<const void*> r_ins;
for (auto& hi : h_ins) r_ins.push_back(hi.data());
if (int8_mode && bias_ptr) {
r_ins.clear();
r_ins.push_back(h_ins[0].data());
r_ins.push_back(h_ins[1].data());
r_ins.push_back(bias_ptr);
}
vector<void*> r_outs_p;
for (auto& ro : r_outs) r_outs_p.push_back(ro.data());
op->ref(r_ins, r_outs_p, in_sh, *dt, at);
// ---- 策略生成 ----
vector<map<string, double>> pool;
for (auto& g : st_table)
if ((!g.op || !strcmp(g.op, op_n)) && (!g.hw || !strcmp(g.hw, hw_n)))
for (auto& s : g.gen(*hw, *op, in_sh, out_sh, at))
pool.push_back(s);
if (pool.empty()) { res.err = "无可用策略"; goto cleanup; }
// ---- L3: 策略搜索 ----
double ops = op->ops(in_sh, at), bytes = op->bytes(in_sh, dt->size, at);
double ai = ops / bytes, roof = min(hw->peak_gflops, ai * hw->bw_gbs);
double best_score = -1;
auto get_at = [&](Precision p) { return p == FAST ? dt->atol_fast : dt->atol_strict; };
auto get_rt = [&](Precision p) { return p == FAST ? dt->rtol_fast : dt->rtol_strict; };
// 精度校验Lambda（主搜索与降级模式共用）
auto check_prec = [&](bool strict) -> bool {
bool pok = true;
double tmae = 0, tmre = 0, tcos = 0;
for (size_t j = 0; j < out_sh.size() && pok; j++) {
if (!hw->d2h(h_outs[j].data(), d_outs[j], out_n[j] * dt->size)) {
pok = false; break;
}
double mae = 0, mre = 0, cos = 0;
auto cmp = dt->to_fp32(h_outs[j].data(), out_n[j]);
auto ref = dt->to_fp32(r_outs[j].data(), out_n[j]);
if (cmp.empty()) {
auto c = (const int8_t*)h_outs[j].data();
auto r = (const int8_t*)r_outs[j].data();
for (size_t k = 0; k < out_n[j]; k++) {
double d = abs((int)c[k] - (int)r[k]);
if (d > mae) mae = d;
}
if (mae > get_at(prec)) {
if (!strict) res.traces.push_back({FailReason::PRECISION_MAE, mae});
pok = false; break;
}
continue;
}
prec_mat(cmp.data(), ref.data(), out_n[j],
hw->simd_w / (int)(sizeof(float) * 8), mae, mre, cos);
if (mae > get_at(prec)) {
if (!strict) res.traces.push_back({FailReason::PRECISION_MAE, mae});
pok = false; break;
}
if (mre > get_rt(prec)) {
if (!strict) res.traces.push_back({FailReason::PRECISION_MRE, mre});
pok = false; break;
}
if (cos < 0.99) {
if (!strict) res.traces.push_back({FailReason::PRECISION_COS, cos});
pok = false; break;
}
tmae = max(tmae, mae); tmre = max(tmre, mre); tcos += cos;
}
if (pok) { res.mae = tmae; res.mre = tmre; res.cos = tcos / out_sh.size(); }
return pok;
};
// 主搜索循环
for (auto& st : pool) {
if (g_interrupted) break;
res.tested++;
if (!hw->exec(st, d_ins, d_outs, in_sh, *dt, *op, at)) {
res.traces.push_back({FailReason::EXEC_FAILED, 0}); continue;
}
hw.sync();
if (!check_prec(false)) continue;
double avg_ms = bench_op(*hw, st, d_ins, d_outs, in_sh, *dt, *op, at, warm, rep, timeout);
if (isinf(avg_ms)) { res.traces.push_back({FailReason::PERF_UTIL, 0}); continue; }
double ach = ops / (avg_ms * 1e-3) / 1e9, util = ach / hw->peak_gflops;
if (util < mc) { res.traces.push_back({FailReason::PERF_UTIL, util}); continue; }
double power = hw->idle_w + util * (hw->comp_w - hw->idle_w);
double energy = power * (avg_ms * 1e-3);
double score = util * (1 - ew) + (1 - min(1.0, energy / (hw->comp_w * 1e-3))) * ew;
if (score > best_score) {
best_score = score; res.ok = true; res.best = st;
res.comp = util; res.bw = min(1.0, util * hw->peak_gflops / (ai * hw->bw_gbs));
res.energy = energy; res.time_ms = avg_ms;
if (mode == MODE_FAST) break;
}
}
// ---- 降级模式（遍历所有策略，仅放松性能阈值） ----
if (!res.ok && fallback && !pool.empty()) {
if (!quiet) printf("降级模式\n");
for (size_t i = 0; i < pool.size() && !g_interrupted; i++) {
auto& st = pool[i];
if (!hw->exec(st, d_ins, d_outs, in_sh, *dt, *op, at)) continue;
hw.sync();
if (!check_prec(true)) continue;
double avg_ms = bench_op(*hw, st, d_ins, d_outs, in_sh, *dt, *op, at, warm, rep, timeout);
if (isinf(avg_ms)) continue;
double ach = ops / (avg_ms * 1e-3) / 1e9, util = ach / hw->peak_gflops;
if (util >= 0.1) {
res.ok = true; res.best = st;
res.comp = util; res.bw = min(1.0, util * hw->peak_gflops / (ai * hw->bw_gbs));
res.energy = 0; res.time_ms = avg_ms; res.err = "降级"; break;
}
}
}
// ---- L5: 结果输出 ----
if (res.ok) {
lock_guard<shared_mutex> lock(g_cache_mtx);
g_cache[key] = {res.best, time(nullptr)};
} else if (res.err.empty()) {
res.err = "无策略通过";
}
cleanup:
for (auto p : d_ins) hw->free(p);
for (auto p : d_outs) hw->free(p);
return res;
}
// ============================================================
// 内置基准测试
// ============================================================
void run_benchmark() {
printf("矩阵宪法 v6.1 基准测试\n");
g_cache.clear(); save_cache();
AlignContext ctx;
// GEMM FP32 全量测试
for (int M : {1, 4, 8, 16})
for (int K : {64, 128, 256, 512, 1024}) {
AlignResult r = align(ctx, "GEMM", "CPU", "FP32",
{{(size_t)M, (size_t)K}, {(size_t)K, (size_t)K}},
{}, MODE_PERF, DEFAULT, 0.1, 0.1, 0.3, true, true);
if (r.ok) printf("GEMM %dx%dx%d: %.3fms\n", M, K, K, r.time_ms);
}
// Add FP32 全量测试
for (size_t s : {1024, 4096, 16384, 65536, 262144, 1048576}) {
AlignResult r = align(ctx, "Add", "CPU", "FP32", {{s}, {s}},
{}, MODE_PERF, DEFAULT, 0.1, 0.1, 0.3, true, true);
if (r.ok) printf("Add %zu: %.3fms\n", s, r.time_ms);
}
printf("完成\n");
}
// ============================================================
// 命令行入口
// ============================================================
vector<size_t> parse(const string& s) {
vector<size_t> r;
stringstream ss(s); string n;
while (getline(ss, n, ',')) r.push_back(stoull(n));
return r;
}
int main(int argc, char* argv[]) {
// 信号处理：仅设置原子标志，安全异步操作
signal(SIGINT, [](int) { g_interrupted = true; });
load_cache();
if (argc < 2) {
printf("矩阵宪法 v6.1\n");
printf("用法: align <op> <hw> <dtype> <shape1> [shape2] ... [options]\n");
printf(" align benchmark\n");
return 1;
}
string cmd = argv[1];
if (cmd == "benchmark") { run_benchmark(); save_cache(); return 0; }
if (cmd == "--clear-cache") { g_cache.clear(); save_cache(); printf("缓存已清除\n"); return 0; }
if (argc < 5) { printf("参数不足\n"); return 1; }
string op = argv[1], hw = argv[2], dt = argv[3];
vector<vector<size_t>> sh;
map<string, double> at;
RunMode mode = MODE_PERF;
Precision prec = DEFAULT;
Preset preset = Preset::SERVER_EDGE;
bool quiet = false;
uint32_t seed = 42;
int timeout = 10000;
for (int i = 4; i < argc; i++) {
string t = argv[i];
if (t == "--mode" && i + 1 < argc) {
string m = argv[++i];
if (m == "fast") mode = MODE_FAST;
else if (m == "energy") mode = MODE_ENERGY;
} else if (t == "--prec" && i + 1 < argc) {
string p = argv[++i];
if (p == "fast") prec = FAST;
else if (p == "strict") prec = STRICT;
} else if (t == "--preset" && i + 1 < argc) {
string p = argv[++i];
if (p == "datacenter") preset = Preset::SERVER_DATA_CENTER;
else if (p == "low") preset = Preset::DEVICE_EXTREME_LOW;
} else if (t == "--attr" && i + 1 < argc) {
string a = argv[++i];
size_t p = a.find("=");
if (p != string::npos) at[a.substr(0, p)] = stod(a.substr(p + 1));
} else if (t == "--seed" && i + 1 < argc) {
seed = stoul(argv[++i]);
} else if (t == "--timeout" && i + 1 < argc) {
timeout = stoi(argv[++i]);
} else if (t == "--quiet") {
quiet = true;
} else {
sh.push_back(parse(t));
}
}
if (sh.empty()) { printf("错误:未指定形状\n"); return 1; }
auto cfg = get_preset(preset);
AlignContext ctx(seed);
AlignResult r = align(ctx, op.c_str(), hw.c_str(), dt.c_str(), sh, at,
mode, cfg.prec, cfg.min_comp, cfg.min_bw,
cfg.energy_w, cfg.fallback, quiet, 10, 100, timeout);
if (r.ok) {
if (!quiet) {
printf("通过 ");
for (auto& [k, v] : r.best) printf("%s=%.0f ", k.c_str(), v);
printf("\n%.2fms\n", r.time_ms);
} else {
printf("OK\n");
}
} else {
if (!quiet) {
printf("失败:%s\n", r.err.c_str());
for (auto& [fr, v] : r.traces) printf(" %s:%.4f\n", fail_str(fr), v);
} else {
printf("ERROR\n");
}
}
save_cache();
return r.ok ? 0 : 1;
}**绝不妥协的精度，永不修改的引擎。**