根据上一章节介绍，核函数中会调用算子类的Init和Process函数，本章具体讲解基于编程范式实现算子类。矩阵编程范式请参考流水编程范式中的矩阵编程部分。

算子类中主要包含对外开放的初始化Init函数和核心处理函数Process以及一些实现中会用到的私有成员。KernelMatmul算子类的定义如下：

class KernelMatmul {
public:
    __aicore__ inline KernelMatmul(){}
    // 初始化函数，完成内存初始化相关操作
    __aicore__ inline void Init(GM_ADDR a, GM_ADDR b, GM_ADDR c){}
    // 核心处理函数，实现算子逻辑
    // 调用私有成员函数CopyIn、SplitA、SplitB、Compute、Aggregate、CopyOut完成矩阵算子的五级流水操作
    __aicore__ inline void Process(){}

private:
    __aicore__ inline void CopyND2NZ(const LocalTensor<half>& dst, const GlobalTensor<half>& src, const uint16_t height, const uint16_t width){}
    // 搬进函数，完成编程范式中的CopyIn阶段的处理，由Process函数调用
    __aicore__ inline void CopyIn(){}
    // 搬进函数，完成编程范式中的Split阶段的处理，由Process函数调用
    __aicore__ inline void SplitA(){}
    // 搬进函数，完成编程范式中的Split阶段的处理，由Process函数循环调用两次，分别搬运b矩阵的两个part
    __aicore__ inline void SplitB(const LocalTensor<half>& b1Local, const int bSplitIdx){}
    // 计算函数，完成编程范式中的Compute阶段的处理，由Process函数循环调用两次，分别计算出矩阵c的两个part
    __aicore__ inline void Compute(const LocalTensor<half>& a2Local){}
    // 搬出函数，完成编程范式中的Aggregate阶段的处理，由Process函数循环调用两次，分别搬出矩阵c的两个part
    __aicore__ inline void Aggregate(const LocalTensor<float>& c2Local, const int bSplitIdx){}
    // 搬出函数，完成编程范式中的CopyOut阶段的处理，由Process函数调用
    __aicore__ inline void CopyOut(){}

private:
    TPipe pipe;  // Pipe内存管理对象，管理Queue队列的内存
    TQue<QuePosition::A1, 1> inQueueA1;  // 输入数据的队列，QuePosition为A1
    TQue<QuePosition::A2, 1> inQueueA2;  // 输入数据的队列，QuePosition为A2
    TQue<QuePosition::B1, 1> inQueueB1;  // 输入数据的队列，QuePosition为B1
    TQue<QuePosition::B2, 2> inQueueB2;  // 输入数据的队列，QuePosition为B2
    TQue<QuePosition::CO1, 2> outQueueCO1;  // 输出数据的队列，QuePosition为CO1
    TQue<QuePosition::CO2, 1> outQueueCO2;  // 输出数据的队列，QuePosition为CO2
    // 管理输入输出Global Memory内存地址的对象，其中aGM，bGM为输入，cGM为输出
    GlobalTensor<half> aGM, bGM;
    GlobalTensor<float> cGM;

    uint16_t m = 32;
    uint16_t n = 32;
    uint16_t k = 32;
    uint16_t aSize, bSize, cSize, mBlocks, nBlocks, kBlocks;
};

KernelMatmul构造函数实现

构造函数中对私有成员变量进行初始化，具体代码如下：

__aicore__ inline KernelMatmul()
{
    aSize = m * k;
    bSize = k * n;
    cSize = m * n;
    mBlocks = m / 16;
    nBlocks = n / 16;
    kBlocks = k / 16;
}

矩阵a的形状为[m, k]，矩阵b的形状为[k, n]，矩阵c的形状为[m,n]，此样例中m、n、k均设置为32。

aSize、bSize、cSize分别为矩阵a、b、c的数值个数。

mBlocks、 nBlocks、 kBlocks为m、n、k所占分形数量，half类型一个分形长度为16，blocks计算公式为：

mBlocks = m / 16
nBlocks = n / 16
kBlocks = k / 16

分形具体介绍可参考数据排布格式。

Init函数实现

Init函数主要完成以下内容：

设置输入输出Global Tensor的Global Memory内存地址。
以设置输入a在Global Memory上的内存偏移地址为例：
```
aGM.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)a);
```
注意，因为本样例中Init函数的入参统一设置为uint8_t*，这里需要强转成具体的数据类型(__gm__ half*)，再进行偏移。

通过Pipe内存管理对象为输入输出Queue分配内存。
比如，为输入数据队列inQueueB2分配内存，可以通过如下代码段实现：
```
pipe.InitBuffer(inQueueB2, 2, bSize * sizeof(half) / 2);
```
此样例中将b矩阵切分为两个part，为inQueueB2分配内存时需要申请两块内存空间，每一块的大小为b矩阵大小的一半，outQueueCO1的内存初始化同理。

具体的初始化函数代码如下：

__aicore__ inline void Init(GM_ADDR a, GM_ADDR b, GM_ADDR c)
{
    aGM.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)a);
    bGM.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)b);
    cGM.SetGlobalBuffer((__gm__ float*)c);
    pipe.InitBuffer(inQueueA1, 1, aSize * sizeof(half));
    pipe.InitBuffer(inQueueA2, 1, aSize * sizeof(half));
    pipe.InitBuffer(inQueueB1, 1, bSize * sizeof(half));
    pipe.InitBuffer(inQueueB2, 2, bSize * sizeof(half) / 2);
    pipe.InitBuffer(outQueueCO1, 2, cSize * sizeof(float) / 2);
    pipe.InitBuffer(outQueueCO2, 1, cSize * sizeof(float));
}

Process函数实现

基于矩阵编程范式，将核函数的实现分为5个基本阶段：CopyIn，Split，Compute，Aggregate，CopyOut。Split，Compute，Aggregate阶段需要区分a、b矩阵。Process函数中通过如下方式调用这几个函数。

__aicore__ inline void Process()
{
    CopyIn();
    SplitA();
    LocalTensor<half> b1Local = inQueueB1.DeQue<half>();
    LocalTensor<half> a2Local = inQueueA2.DeQue<half>();
    LocalTensor<float> c2Local = outQueueCO2.AllocTensor<float>();
    // split matrix b into 2 parts, [32, 16] and [32, 16]
    for (int i = 0; i < 2; ++i) {
        SplitB(b1Local, i);
        Compute(a2Local);
        Aggregate(c2Local, i);
    }
    inQueueB1.FreeTensor(b1Local);
    inQueueA2.FreeTensor(a2Local);
    outQueueCO2.EnQue<float>(c2Local);
    CopyOut();
}

两次循环内，SplitB需要从inQueueB1中分别搬运两个part的b矩阵，Compute需要分别计算a矩阵和两个part b矩阵的乘法，Aggregate要分别搬运两个part的c矩阵，具体五个阶段数据流通示意图如下：

图1 数据流通示意图

切分b矩阵，可以实现一部分的并行，本样例的流水并行示意图如下：

图2 并行示意图

Stage1：CopyIn函数实现。
1. 使用AllocTensor从A1，B1的Queue中申请a1Local和b1Local。
2. 使用DataCopy接口将矩阵a、b搬运到Local Memmory，同时将其数据格式从ND转换为NZ。
  一次DataCopy指令搬运height*16个数，循环执行width/16次。DataCopy的参数设置如下：
  - blockCount设置为height，共搬运height次。
  - blockLen设置为1，一次搬运16个类型为half的数。
  - srcStride设置为width/16 - 1，源矩阵每搬运一个block需要跳跃一行。
  - dstStride设置为0，目的矩阵每个block在内存中连续存储。
  - 每次循环迭代，源矩阵首地址移动16个数，目的矩阵首地址移动16*height个数。
  格式转换示意图如下，第一次循环搬运蓝色部分，第二次循环搬运绿色部分；图中width为32，占两个分形，height为32，占两个分形，一共搬运4个16*16分形。
  
  图3 ND to NZ转换示意图
  
  注意：上述ND到NZ的格式转换仅作为举例说明，开发者可根据实际情况选择合适的转换方式。
3. 使用EnQue将a1Local、b1Local分别放入A1、B1的Queue中。
具体代码如下：
```
__aicore__ inline void CopyND2NZ(const LocalTensor<half>& dst, const GlobalTensor<half>& src, const uint16_t height, const uint16_t width)
{
    for (int i = 0; i < width / 16; ++i) {
        int srcOffset = i * 16;
        int dstOffset = i * 16 * height;
        DataCopy(dst[dstOffset], src[srcOffset], { height, 1, uint16_t(width / 16 - 1), 0 });
    }
}
__aicore__ inline void CopyIn()
{
    LocalTensor<half> a1Local = inQueueA1.AllocTensor<half>();
    LocalTensor<half> b1Local = inQueueB1.AllocTensor<half>();
    CopyND2NZ(a1Local, aGM, m, k);
    CopyND2NZ(b1Local, bGM, k, n);
    inQueueA1.EnQue(a1Local);
    inQueueB1.EnQue(b1Local);
}
```
Stage2：SplitA函数实现。
1. 使用DeQue从A1的Queue中取出a1Local。
2. 使用AllocTensor从A2的Queue中申请a2Local。
3. 使用LoadData将矩阵a搬运到A2，同时将a矩阵从NZ格式转换为ZZ格式。
  搬运及格式转换示意图如下：图中k为32，占kBlocks（k/16=2）个分形，m为32，占mBlocks（m/16=2）个分形，一共搬运4个16*16分形。本示例中，调用一次LoadData接口完成两个16*16分形的搬运，循环调用两次LoadData。第一次循环搬运蓝色部分两个分形，第二次循环搬运绿色部分两个分形。
  单次循环中LoadData（本样例中要完成2个分形的搬运，蓝色部分或者绿色部分）的参数设置如下：
  - repeatTimes表示数据处理的迭代次数，因为LoadData每个迭代处理一个分形，所以也可以理解为待搬运分形的个数。本样例中即为k轴方向的分形个数，设置为kBlocks，表示搬运kBlocks个分形。
  - srcStride表示，相邻迭代间源操作数分形首地址之间的间隔，以搬运蓝色部分分形为例：下图中左侧源操作数矩阵，第一个蓝色分形和第二个蓝色分形起始地址之间的间隔为mBlocks个分形，此处设置为mBlocks。
  - dstStride使用默认值，目的矩阵两个分形连续存储。
  - ifTranspose设置为false，每块分形搬运前搬运后都为Z格式，不使能转置。
  - 每次循环迭代目的矩阵首地址偏移16*k，源矩阵首地址偏移16*16。
  图4 NZ to ZZ格式转换示意图
4. 使用EnQue将计算结果a2Local放入到A2的Queue中。
  具体代码如下：
```
__aicore__ inline void SplitA()
{
    int srcOffset = 0;
    int dstOffset = 0;
    LocalTensor<half> a1Local = inQueueA1.DeQue<half>();
    LocalTensor<half> a2Local = inQueueA2.AllocTensor<half>();

    // transform nz to zz
    for (int i = 0; i < mBlocks; ++i) {
        LoadData2dParams loadDataParams;
        loadDataParams.repeatTimes = kBlocks;
        loadDataParams.srcStride = mBlocks;
        loadDataParams.ifTranspose = false;

        LoadData(a2Local[dstOffset], a1Local[srcOffset], loadDataParams);

        srcOffset += 16 * 16;
        dstOffset += k * 16;
    }
    inQueueA2.EnQue<half>(a2Local);
    inQueueA1.FreeTensor(a1Local);
}
```
Stage2：SplitB函数实现。
1. SplitB需要传入两个参数：使用DeQue从B1的Queue中取出的b1Local和循环迭代变量index。
2. 使用AllocTensor从B2的Queue中申请b2Local。
3. 使用LoadData将b矩阵搬运到B2，同时从NZ格式转换为ZN格式。
  搬运及格式转换示意图如下：图中k为32，占kBlocks（k/16=2）个分形，n为32，占nBlocks（n/16=2）个分形，一共搬运4个16*16分形。本示例中，调用一次LoadData接口完成两个16*16分形的搬运，循环调用两次LoadData。第一次循环搬运蓝色部分两个分形，第二次循环搬运绿色部分两个分形。
  单次循环中LoadData（本样例中要完成2个分形的搬运，蓝色部分或者绿色部分）的参数设置如下：
  - repeatTimes表示数据处理的迭代次数，因为LoadData每个迭代处理一个分形，所以也可以理解为待搬运分形的个数。本样例中即为k轴方向的分形个数，设置为kBlocks，表示搬运kBlocks个分形。
  - srcStride相邻迭代间源操作数分形首地址之间的间隔，以搬运蓝色部分分形为例：下图中左侧源操作数矩阵，第一个蓝色分形和第二个蓝色分形起始地址之间的间隔为1个分形，此处设置为1，源矩阵两个分形连续存储。
  - dstStride使用默认值，目的矩阵两个分形连续存储。
  - ifTranspose设置为true，每块分形搬运前为Z格式，搬运后需要为N格式，需要使能转置。
  - 每次循环迭代，源矩阵首地址需要偏移bSize/2。
  图5 NZ to ZN格式转换示意图
4. 使用EnQue将计算结果b2Local放入到B2的Queue中。
具体代码如下：
```
__aicore__ inline void SplitB(const LocalTensor<half>& b1Local, const int bSplitIdx)
{
    LocalTensor<half> b2Local = inQueueB2.AllocTensor<half>();
    // transform nz to zn
    LoadData2dParams loadDataParams;
    loadDataParams.repeatTimes = kBlocks;
    loadDataParams.srcStride = 1;
    loadDataParams.ifTranspose = true;

    LoadData(b2Local, b1Local[bSplitIdx * bSize / 2], loadDataParams);

    inQueueB2.EnQue<half>(b2Local);
}
```
Stage3：Compute函数实现，完成核心的矩阵计算功能。
1. Compute函数需要传入参数a2Local，a2Local从A2的Queue中使用DeQue取出。
2. 使用AllocTensor从CO1的Queue中申请c1Local。
3. 使用DeQue从B2中取出b2Local。
4. 使用Ascend C接口Mmad完成矩阵乘计算。
5. 使用EnQue将计算结果c1Local放入到CO1的Queue中。
具体代码如下：
```
__aicore__ inline void Compute(const LocalTensor<half>& a2Local)
{
    LocalTensor<half> b2Local = inQueueB2.DeQue<half>();
    LocalTensor<float> c1Local = outQueueCO1.AllocTensor<float>();
    Mmad(c1Local, a2Local, b2Local, { m, uint16_t(n / 2), k, false, 0, false, false, false });
    outQueueCO1.EnQue<float>(c1Local);
    inQueueB2.FreeTensor(b2Local);
}
```
Stage4：Aggregate函数实现，完成数据汇聚操作。
1. Aggregate需要传入两个参数：使用AllocTensor从CO2的Queue中申请的c2Local和循环迭代变量index。
2. 使用DeQue从CO1中取出c1Local。
3. 使用DataCopy将结果矩阵从CO1搬运到CO2。
  DataCopy参数设置如下：
  - blockCount设置为1，blockLen设置为2，连续搬运两个分形，无需格式转换。
  - blockMode设置为BlockMode::BLOCK_MODE_MATRIX，表示需要按分形搬运。
  - c2Local首地址偏移量设置为index * cSize / 2。
具体代码如下：
```
__aicore__ inline void Aggregate(const LocalTensor<float>& c2Local, const int bSplitIdx)
{
    LocalTensor<float> c1Local = outQueueCO1.DeQue<float>();
    DataCopyParams dataCopyParams;
    dataCopyParams.blockCount = 1;
    dataCopyParams.blockLen = 2;
    DataCopyEnhancedParams enhancedParams;
    enhancedParams.blockMode = BlockMode::BLOCK_MODE_MATRIX;

    DataCopy(c2Local[bSplitIdx * cSize / 2], c1Local, dataCopyParams, enhancedParams);

    outQueueCO1.FreeTensor(c1Local);
}
```
Stage5：CopyOut函数实现。
1. 使用DeQue从CO2中取出c2Local。
2. 使用DataCopy将结果矩阵从CO2搬运到Global Memory，同时需要将格式从NZ转换为ND。
  每次循环移动一个分形，搬运m*16个数。DataCopy参数说明如下：
  - blockCount设置为m，共搬运m次。
  - blockLen设置为2，DataCopy指令一次搬运16个数，共2个block。
  - srcStride设置为0，每两次搬运间没有间隙。
  - dstStride设置为(nBlocks - 1) * 2，每两次搬运间隔2个block。
  - 每次循环迭代，目的矩阵偏移16，源矩阵偏移m*16。
  格式转换示意图如下，第一次循环搬运蓝色部分数据，第二次循环搬运绿色部分数据。
  
  图6 NZ to ND格式转换示意图
具体代码如下：
```
__aicore__ inline void CopyOut()
{
    LocalTensor<float> c2Local = outQueueCO2.DeQue<float>();
    // transform nz to nd
    for (int i = 0; i < nBlocks; ++i) {
        DataCopy(cGM[i * 16], c2Local[i * m * 16], { m, 2, 0, uint16_t((nBlocks - 1) * 2) });
    }
    outQueueCO2.FreeTensor(c2Local);
}
```

算子类实现

KernelMatmul构造函数实现

Init函数实现

Process函数实现