arm-cpu-optimize

name	arm-cpu-optimize
description	MNN ARM CPU 算子和低 bit kernel 性能优化。重点覆盖正确性基线、C++ 标量 oracle、C++ SIMD 模拟、寄存器规划、ARM 汇编实现、dispatch/pack 集成、模型级回归和 roofline 性能分析。

MNN ARM CPU 性能优化 Skill

触发条件：用户请求优化 ARM CPU 上的 MNN 算子、低 bit GEMM/GEMV kernel、NEON/SDOT/I8MM/SME2 实现，或要求 review ARM 汇编/dispatch/pack 性能问题。

边界：不要读取、修改或依赖 schema/private/ 和 source/internal/。

核心原则

1. 先正确，再加速：任何性能改动都必须有可复现的正确性门禁。LLM 低 bit kernel 还要做模型级 sanity check，不能只依赖 op 单测。
2. 先写可读参考实现，再写汇编：复杂 kernel 不要直接上汇编。先用 C++ 标量实现跑通，再用 C++ 模拟目标 SIMD/pack/寄存器行为，最后才分配寄存器并写 .S。
3. 优先复用已有 CoreFunctions：普通算子先拆解为 MNNPackedMatMul、MNNComputeMatMulForE_1、MNNScaleAndAddBias、MNNSoftmax、MNNNorm、pack/unpack 等已有高性能函数。只有现有函数无法覆盖热点时才新增 Vec4/intrinsic/asm。
4. 替换前验证精确语义：不能只看函数名。确认参数含义、layout、转置、归一化方式、in-place 安全性、尾部行为和量化后处理完全一致。
5. 数据驱动优化：每次改动前后记录正确性结果、耗时、有效带宽、GFLOPS/AI。低 bit kernel 要区分 DRAM bound、unpack/issue bound、postprocess bound。
6. 每条 ISA 路径独立验证：目标设备上的 I8MM、SDOT、FP16/FP32 后处理、SME2 dispatch 都可能走不同 pack 和 kernel，不能用一条路径代表全部。
7. pack mode 和 kernel 指针必须配套：新增或调整低 bit ISA 支持时，packer、cell stride、MNNGetGemmUnit、kernel 注册、mixed/online reorder 选择必须同步更新。
8. 寄存器生命周期先于 unroll：加 unroll、hoist 常量、复用临时寄存器前，先写 live range 表。min/max、scale、bias、zero point、accumulator、unpack 常量不能被 postprocess 前的临时逻辑误覆盖。

推荐执行流程

0. 明确目标路径

开始前先写清楚这次优化覆盖哪些组合：

维度	需要确认
算子/入口	哪个 executor、CoreFunctions 指针、asm symbol
数据类型	FP32、FP16、INT8、w2/w3/w4、per-channel/per-block
shape 热点	E=1 decode、E>1 prefill、block size 32/64、OC split、tail
ISA	NEON、SDOT、I8MM、SME2，以及 runtime disable flag
后处理	bias、scale、zero point、fp32 min/max、add-dst、ReLU/ReLU6
验收	op test、模型 prompt、roofline 或 speed test

1. 建立 correctness oracle

• 先保留或补一个最直接的 C++ 标量路径，作为 bit-exact 或误差可解释的参考实现。
• 对低 bit 权重，标量 oracle 必须按真实 pack layout、cell stride、block metadata 读取，覆盖 tId>0 的 OC chunk。
• 比较点尽量靠近 kernel 输出：accumulator、dequant 后 FP32、postprocess 后 dst 分开看，避免把 pack、kernel、采样混在一起。
• 临时 debug oracle 可以不作为最终提交的一部分，但在写 asm 前必须先跑通。

2. 用 C++ 模拟 SIMD/pack 行为

在正式写汇编前，用 C++ 写一个“寄存器级”的模拟实现：

• 用小的 std::array/局部数组模拟 v0..v31 的 lane，而不是依赖编译器自动向量化。
• 显式模拟 sdot/smmla 的输入排列、每 4 byte dot 的分组、w2/w3 bit-plane unpack、sign/zero point 处理。
• 每次改变 pack layout 或 unroll 前，先让模拟版和标量 oracle 对齐，再迁移到 asm。
• 调试 w2/w3 时优先比较单个 block64、单个 output channel group、单个 K tile，避免模型输出才暴露问题。

3. 做寄存器和 ABI 计划

写 asm 前先列一张寄存器表：

寄存器	用途	live 范围	可否复用	风险
x*	指针、loop counter、stride、metadata	哪个 loop/分支	是否跨 call/branch	指针恢复、tail
v*	accumulator、input、unpack tmp、scale、min/max	unpack、compute、postprocess	是否可被 clobber	ReLU/minmax、add-dst

特别注意：

• AArch64 x19-x28、d8-d15 的 callee-saved 规则。
• 不要把 fp32 min/max、scale、bias 等跨 postprocess 的值当作 unpack scratch。
• hoist 常量前，确认所有 tile 分支、tail 分支、fp32minmax != nullptr 分支都不会覆盖它。

4. 实现最小 asm kernel

• 一次只引入一个 tile/ISA 的 asm 改动，先让最小路径正确，再扩大 unroll 或加 block64 分支。
• 对 w2/w3，先保持 packed bytes 不变，再优化 unpack 指令数；扩大字节只有在用户明确接受时才考虑。
• block64 如果是默认量化 case，可以写专门分支，但必须保留 block32/per-channel 的安全路径。
• 常见低风险优化：常量 hoist、减少重复 unpack、ld1r {.2d} 替代 ld1 {.8b} + mov d[1]、消除不必要的 pointer restore。

5. 集成 dispatch/pack

新增或替换 kernel 时同时检查：

• CoreFunctions/arm init 中的函数指针注册。
• MNNGetGemmUnit、UNIT/SRC_UNIT/DST_XUNIT、weight reorder、online reorder 是否和 kernel 期望一致。
• 低 bit cell stride 是否使用真实 packed cell 字节数，而不是 useful payload 比例。
• i8mm、sdot、sme2、fallback 是否各自有匹配 packer；不要让 SME2 packer 喂给 i8mm/sdot kernel。

6. 验证矩阵

最少验证：

cmake --build build -j 8
cd build
./run_test.out op/lowMemory/blockConv 0 1 4
./run_test.out op/lowMemory/HybridConv 0 1 4
./run_test.out op/lowMemory/blockConv 0 1 4  # 在 SDOT 目标设备/构建配置上复跑
./run_test.out op/lowMemory/HybridConv 0 1 4  # 在 SDOT 目标设备/构建配置上复跑

LLM 低 bit kernel 额外验证：

./llm_demo /path/to/w3/config.json prompt.txt 64 1
./llm_demo /path/to/w3/config.json prompt.txt 64 1  # 在 SDOT 目标设备/构建配置上复跑
./llm_demo /path/to/w2/config.json prompt.txt 64 1
./llm_demo /path/to/w2/config.json prompt.txt 64 1  # 在 SDOT 目标设备/构建配置上复跑

说明：

• 64 1 代表短 decode 且关闭 thinking 的 sanity 方式，具体参数以当前 llm_demo 为准。
• 判断 kernel 错误前先固定采样变量：greedy 或 no-thinking 对照。w2/w3 低 bit logits 在 mixed sampling 下的复读，不一定是 kernel 算错。
• 如果模型输出乱码、重复、质量变差，要同时比较 FP16/FP32，并分别在 I8MM、SDOT、SME2 等目标路径定位，先判断是实现问题还是量化/采样问题。

性能验证：

./run_test.out speed/GemvBW 0 2

记录 us/iter、W MiB、bytes/elem、eff GB/s、%peak、GFLOPS。w2/w3 的 eff BW 低时，优先检查 unpack 指令/字节比和 issue 压力，而不是直接假设 memory bandwidth 不足。

CoreFunctions 复用清单

函数	优先用途	注意点
gcore->MNNPackedMatMul	大规模 GEMM	Pack 开销要能摊薄
gcore->MNNPackedMatMulRemain	GEMM tail	和主 kernel layout 一致
gcore->MNNComputeMatMulForE_1	E=1 GEMV/decode	LLM decode 优先看这里
gcore->MNNComputeMatMulForH_1	H=1 VecMat	确认矩阵方向
gcore->MNNScaleAndAddBias / MNNScaleAndAddBiasScalar	scale+bias	检查 in-place
MNNSoftmax	softmax	确认 axis/layout
MNNNorm	LayerNorm/RMSNorm	确认 mean/rms 语义
MNNExp / MNNSiLu	激活	部分函数不支持 in-place
gcore->MNNPackCUnit / MNNUnpackCUnit	NC4/NC8 重排	pack size 由 runtime 决定
gcore->MNNPackC4ForMatMul_A / MNNPackForMatMul_B	MatMul pack	和 kernel pack mode 配套
MNN_CONCURRENCY_BEGIN/END	多线程	注意 per-thread pointer 偏移

常见陷阱

陷阱	规避方式
op 单测通过但 LLM 输出乱码	增加 E=1、block64、fp32 min/max、multi-block、模型 prompt 验证
w3 i8mm 错但 sdot 对	分开在 I8MM 和 SDOT 路径定位，不要混合定位
min/max 被 unpack scratch 覆盖	postprocess 前重新检查 live range，必要时延迟加载 min/max
低 bit OC 分线程错位	pointer 偏移用真实 packed cell stride，测试 mSplitByOc=true 和 tId>0
SME2 pack/kernel 不匹配	packer、kernel 注册、unit 参数同时改，同时测 fallback
w2 偶发复读误判为 kernel bug	用 greedy/no-thinking、FP16 对照、短 prompt 做区分
只堆 unroll 性能反降	先看寄存器压力、unpack issue、load/store、branch 和 postprocess
小 shape 调用重型函数变慢	小规模保留朴素/Vec4 路径，大规模才用 pack+matmul

参考文件

文件	用途
source/backend/cpu/compute/CommonOptFunction.h	CoreFunctions 定义和函数签名
source/backend/cpu/CPUAttention.cpp	MatMul/Softmax/Norm/多线程复用参考
source/backend/cpu/compute/DenseConvolutionTiledExecutor.cpp	pack、tiling、线程拆分参考
source/backend/cpu/arm/arm64/MNNPackedMatMul.S	AArch64 asm 风格参考
source/backend/cpu/arm/arm64/MNNPackedMatMul_int8.S	SDOT/int8 matmul 参考
test/speed/MatMulSpeed.cpp	speed test 组织方式参考

子步骤文档

• skills/arm-cpu-optimize/step0-decompose.md：计算拆解和 CoreFunctions 映射。
• skills/arm-cpu-optimize/step1-benchmark.md：建立 baseline 和 speed test。
• skills/arm-cpu-optimize/step2-analyze.md：瓶颈分析和方案选择。
• skills/arm-cpu-optimize/step3-cpp-opt.md：C++ 层函数复用、多线程、内存池。
• skills/arm-cpu-optimize/step4-asm.md：C++ oracle/SIMD 模拟/寄存器规划/asm 实现。
• skills/arm-cpu-optimize/step5-integrate.md：集成、回归和性能报告。