MNN Metal 优化 Skill（索引）

触发：新增或修改 Metal kernel / shader / dispatcher；LLM decode/prefill 性能优化； 算子融合（导出侧声明 + 后端单 dispatch）；per-op profiling 定位瓶颈；跑 Metal LLM 测试或对拍。

边界：不读不改 schema/private/、source/internal/。

使用方式

先按任务类型定位到具体 sub-doc，本文件只做索引和路由，不承载技术内容。

记录规则（默认不记录）

每次实验的结果不需要写进 skill。 skill 是给下一个人用的操作知识，不是实验流水账。绝大多数 A/B 跑完就完了，写在 commit message 和 PR 描述里即可。

只有满足下列之一才值得写进 skill，且只写"可复用的那一句"，不搬数据：

值得写	写到哪	写成什么
一条跨形状/跨芯片仍然成立的判据（例："coop-tensor 路径加宽 K 赚、加宽 N 亏，因为 destination capacity 只跟 N 走"）	对应 sub-doc 的方法论节	一句原理 + 适用边界，不带百分比
一个会让人重复踩的陷阱（编译期宏四处同步、内存别名、run_test.out 用 precision 1 静默关掉 fp16 kernel、zsh 不分词导致开关没生效）	kernel-dev-and-optimize.md §1.6 或本文件"通用原则速览"	症状 + 根因 + 规避写法
一个新增/删除/改名的 env 开关	env-registry.md	只写名称 / 默认值 / 功能 / 生效条件
一条新的路由或默认值（哪种 shape 走哪条 kernel）	kernel-dev-and-optimize.md 路由速查	条件 → 走哪条 kernel
一个已证伪且别人很可能重试的方向	只在能提炼成可复用判据时，写进对应手段的「适用边界」	"这类手段在 Z 条件下不成立，因为 Y"——不留实验档案

不要写进任何 skill 文件：

• 单次 A/B 的百分比、ms、GB/s、tok/s、配对明细、扫点表、per-rep 方差；
• 标定过程叙事（先测什么后测什么、哪次翻案、哪次是漂移伪影）；
• 只在一台机器一个模型上成立的数字；
• 已回退的实验代码的实现细节。

kernel-dev-and-optimize.md 有额外的硬性约束：它记的是每个手段为什么能赚——赚在哪一类资源上（带宽 / 并行度 / 指令 / 同步）、什么条件下成立、有什么陷阱。不写任何性能数字（百分比、ms、GB/s、TFLOPS、tok/s、扫点表、配对明细），不写日期 / commit hash / 具体机型与模型名（设备与形状只以"类别"出现，如"tensor-coop 设备"、"GQA group 较大的模型"），不写反例存档与标定叙事。详见该文件开头的记录规则。

runtime-scheduling.md 只记录优化方法与原理：保留开销来源、适用条件、安全边界、代码入口与验证方式；不写任何实测数据或实验叙事，包括耗时、吞吐、占比、实测计数、A/B 结果及测试通过数量。详见该文件开头的记录规则。

env-registry.md 有额外的硬性约束：它只是"当前存在哪些开关、默认什么、干什么、什么条件下生效"的查询表。任何环境变量带来的性能收益或损失，一律不许写进那个文件——包括百分比、配对结果、转正/证伪结论、commit hash、日期、设备与模型名。详见该文件开头的约束清单。

Sub-doc 结构

文件	何时阅读	内容
op-bench-and-diagnosis.md	比对手慢但不知道慢在哪;或已知某 kernel 慢，想知道"还剩多少空间 / 往哪改 / 何时收工"——任何优化任务的第一站	诊断流程:为什么必须「op 单测(信噪比)+ 对手基准(绝对标尺)」两件一起上;怎么造 op 单测(5 条构造要求、品质因子选 GB/s 还是 TFLOPS)；怎么造对手镜像(6 项可比性核对、惰性图 donation 陷阱)；三种诊断的选用(绝对标尺 / 固定-流式分解 t=a+b·N / 消融阶梯)；标定尺度分工表(路径开关认 e2e、kernel 内部旋钮认 op 单测)；验证(改归约顺序不能 byte-compare、env 覆盖当零重建基线)；收工判据;度量卫生 + 配对脚本模板;现成资产清单;5 个案例总表
kernel-dev-and-optimize.md	写或改任何 Metal kernel 之前都先读第一部分；做 kernel 层性能优化时读第二部分	第一部分 开发规范：核心原则、dispatcher 结构、shader 组织与 kernel 命名约定、变量/宏名必须等于真实物理量、编译期宏与 pipeline 缓存 key 的四处同步、Execution 骨架与注册、9 个通用陷阱（A–I）、packed weight 设计、修改流程、正确性验证、tensor API cooperative tensor 布局、Apple GPU 杠杆。<br>第二部分 优化知识库（只写机制与原理，不含数字 / 日期 / 反例存档）：优化总纲与 decode 画像、kernel 内部消融阶梯（逐类删工作定位内部瓶颈 + 地板值 vs 对手）、GEMV（deferred dequant / 双 SG / pre-scaling / split-K / GEMV_2OCQUAD_PER_SG / W2W3 / 短序列缺口）、GEMM（fused Q4 / M64 / in-shader 阈值）、Attention（causal-tri / FA / tensor-API tc / 单 pass SDPA / SDPA_QH_PER_TG / QSPLIT / GQA / 路由速查）、其他 kernel（RMSNorm 小 batch / LinearAttention scan 演进 / gated norm）、§2.5 kernel 手段方法论（原理/适用/陷阱/验证，选题与方案评审用）
graph-fusion.md	要让多个算子合成一次 dispatch；改 FusedLinear / GatedRMSNorm；排查"融合没命中 / 融合后输出错"	融合全链路：Python 导出期声明分组 → converter LN 吸收 → geometry 兜底拆分 → Metal setupFusion 装配 leader/follower。含内存别名铁律与 STATIC re-home、链式门控依赖、GatedRMSNorm 独立链路、已删除的后端图匹配历史、排查清单、§9 融合方法论（同构投影合并 / 打包 grid / 正确性门槛）
runtime-scheduling.md	怀疑 decode 有 CPU 阻塞 / GPU 空泡；改 resize 时机、commit 节奏、H2D、Encode Replay	per-backend fence、content-cache、队内 H2D 上传、采样去框架化（host ArgMax/topK）、完成等待自旋、commit cadence、Encode Replay（安全模型 / attention 与 LinearAttention 接入 / KV 悬垂指针坑）、调度类改动的验证套路、§9 调度方法论（同步点治理 / 自动阈值 / 开关收敛纪律）
build-and-test.md	改完代码要 build / 跑测试 / 对拍	cmake 编译命令、模型导出命令、性能测试命令、CPU/Metal 对拍
env-registry.md	查 / 新增 / 删除 Metal 相关环境变量开关	env 集中登记，只有名称 / 默认值 / 功能 / 生效条件四列：attention prefill、attention decode、LayerNorm、decode GEMV、量化 GEMM、融合、调度、profiling。含新增开关规范。⛔ 禁止写入任何性能数字与实验叙事

快速任务→sub-doc 索引

想做的事	优先读
新加一个 Metal op / kernel（该叫什么名、写在哪、怎么注册）	kernel-dev-and-optimize.md §1.3 / §1.5
加一个编译期变体宏	kernel-dev-and-optimize.md §1.4（四处必须同步）
新加 quant bit / 改 dispatcher 路径	kernel-dev-and-optimize.md §1.2 / §1.6 / §1.7
想知道 Metal 的坑（宏 alias / weight byte order / getDequantScale coef）	kernel-dev-and-optimize.md §1.6
Apple GPU 优化杠杆选择（sg_matrix / sg_reduce / tensor API）	kernel-dev-and-optimize.md §1.11 / §1.10
比对手慢，但不知道慢在哪	op-bench-and-diagnosis.md——优化任务第一站，含完整诊断流程
要新建一个 op 级 speed 单测 / 对手镜像	op-bench-and-diagnosis.md §1 / §2（5 条构造要求 + 6 项可比性核对）
差距随规模（ctx/seq）变化，不知道是固定开销还是流式速率	op-bench-and-diagnosis.md §3.2 固定/流式分解 t = a + b·N
旋钮该在 op 单测还是 e2e 上标定	op-bench-and-diagnosis.md §4 尺度分工表
决定要不要投入某个优化方向（先看这条）	kernel-dev-and-optimize.md §2.0——先自测 GPU busy vs wall；若已 GPU-bound 且 occupancy 受限，<5us 级 GPU 节省不兑现为 wall
已知某 kernel 慢，但不知道它内部哪一段慢	kernel-dev-and-optimize.md §2.0「kernel 内部消融阶梯」——逐类删工作读差值，得到分项成本表 + 地板值
优化选题 / 方案评审 / 复盘优化方向	方法论三节：kernel-dev-and-optimize.md §2.5、graph-fusion.md §9、runtime-scheduling.md §9（只讲原理/适用/陷阱/验证，不含数字）
GEMV 优化（decode 主战场）	kernel-dev-and-optimize.md §2.1
GEMM / prefill 优化	kernel-dev-and-optimize.md §2.2
Attention 优化 / 想知道当前走哪条路径	kernel-dev-and-optimize.md §2.3（§2.3.8 是路由速查）
改 prefill_flash_attn_tc（coop-tensor prefill attention）	机制见 kernel-dev-and-optimize.md §2.3.4；FATC 开关默认值与生效条件见 env-registry.md
LinearAttention（Qwen3.5 gated delta rule）	kernel-dev-and-optimize.md §2.4.2 / §2.4.3
算子融合：为什么没命中 / 融合后输出错	graph-fusion.md §8 排查清单
新模型结构要加融合	graph-fusion.md §1（导出侧声明）+ §4（后端装配）
融合后输出逐次不同	graph-fusion.md §4.3 内存别名
decode 每 token 的 CPU 阻塞 / 同步开销	runtime-scheduling.md
Encode Replay 相关（新 op 要不要接入 / 为什么被 ban）	runtime-scheduling.md §7
cmake 编译选项 / 模型导出命令	build-and-test.md
查某个 env 开关的默认值和语义	env-registry.md

选题决策路径

瓶颈在哪？
├─ 还不知道 / 只知道"比对手慢"          → op-bench-and-diagnosis.md（造 op 单测 + 对手镜像，再做固定/流式分解）
├─ 每 token 固定开销大（dispatch 多 / CPU 段长） → 融合方法论 graph-fusion.md §9 / 调度方法论 runtime-scheduling.md §9
├─ 权重带宽未吃满（decode GEMV）               → kernel 方法论 §2.5.3/§2.5.4
├─ attention 随 KV 变慢                        → kernel 方法论 §2.5.4/§2.5.5/§2.5.8
├─ GPU→CPU 同步密集                            → runtime-scheduling.md §9.2/§9.1
├─ 知道是哪个 kernel，不知道它内部哪段慢       → 消融阶梯 kernel-dev-and-optimize.md §2.0
└─ 不确定                                      → 先 profile（§2.0 GPU busy vs wall）

通用原则速览（细节见 kernel-dev-and-optimize.md）

1. shader 是嵌入的 C++ 字符串（R"metal(...)metal"; 在 *Shader.hpp 里），不是独立 .metal 文件；公共头靠字符串拼接共享。改完直接 make。
2. 变体用 preprocessorMacros，不用 function constants。加宏必须同步改四处：shader #ifdef、pipeline 缓存 key、宏字典、onResize 的 grid/threadgroup。
3. dispatcher 要先摸清：一个 op 常有多条 kernel，扩之前先决定支持哪几条 + 让其他路径显式 fallback。
4. Apple GPU ≠ Android：M3/M4/M5 之间都不能互推，更不能推 Vulkan/OpenCL。设备分档看 architecture.name / isSupportTensorApi()。
5. 正确性 oracle 先于性能：fp32（precision: high）bit-identical 是最强证据；fp16 greedy 对拍是次强。token 级一致不等于 bit 级一致。错误 kernel 一样能"变快"，对拍通过之前测出的收益都不可信。
6. 融合必查内存别名：把前驱折进后继时，前驱的输入可能已被分配器复用为后继的输出。
7. A/B 必须交替配对：热态漂移能造出 3 倍虚假收益；profile build 的绝对数字是伪影。 7b. zsh 不对未加引号的参数展开分词。run() { env $3 ./bench; } 传 "A=1 B=2" 时，env 会把整串当成一个赋值（A="1 B=2"），第二个变量静默丢失——A/B 看起来"没差异"，实则探针根本没打开。本次就因此误判过一轮。多变量用 ${=3} 强制分词，或直接写 A=1 B=2 ./bench 前缀。任何"改动没效果"的结论，先确认开关真的传进去了。
8. 先定位瓶颈段再动手：GPU busy vs wall、kernel 计时 vs e2e、带宽兑现率是三种不同口径；优化必须对准真正的那一段，否则 kernel 变快 e2e 不动。 8b. kernel 内部要归因就逐类删工作，别正向猜：临时开关删掉一类工作（输出故意错），一路删到只剩 MMA/FMA，读相邻差值得到分项成本表和地板值。然后拿地板值和对手比，不要拿总时间比——对手 ≈ 你的地板 ⇒ 差距 100% 在重叠效率（该做批量预发射 / 提高计算:访存比）；对手 < 你的地板 ⇒ 差距在算法与工作量，改重叠白费力。见 kernel-dev-and-optimize.md §2.0。探针必须防 DCE（删一小段却省掉半个 kernel = 下游被整体消掉，不是发现）。 8c. 标定尺度按开关类型分：路径开关（走不走 kernel X）认 e2e——防"kernel 级快 / e2e 平"的伪收益；已确认在关键路径上的 kernel 内部参数（nsg / tile / batch）反过来——先用该 kernel 占 100% 的 op test 标定，再用 e2e 验证无回退。否则会把 e2e 分辨不出的旋钮标错：MNN_METAL_DECODE_SDPA_NSG 的某一档默认值就因为标在 e2e 上而长期是错的——attention 在那个场景只占 e2e 一小片，e2e 根本分辨不出这个旋钮；改用 op test 一测就分出胜负。 8d. 对手基准要先做两件事:固定/流式分解 + 确认惰性图没改语义。(a) 差距随规模变化时，先拿两个干净规模点拟合 t = a + b·N 分出每次固定开销 a 和流式速率 b——曾据此发现 MNN decode attention 的 b 已胜对手基准，差距全在 a，于是所有内层 ILP 方向都不用试了。(b) 惰性图框架里，把 N 步攒成一张图再 eval 会改变 in-place donation 语义：原地 slice 更新退化成整份拷贝，我据此把对手基准的 KV append 误判成 O(ctx)（比真实贵 ~30×）。量"每步"成本必须每步 eval。
9. 布局是全局不变量：数据布局改动牵动所有读写方，必须原子落地，中间状态不可运行。 9b. simdgroup MMA 的两个乘数都必须是 half，只有累加器用 float。把任一乘数提升成 float 会掉到 float MMA 速率——fused attention 的 PV 曾因此慢 1.4×（见 kernel 方法论 §2.3.9）。
10. 证伪不建档，只留可复用判据：负向/中性实验绝大多数跑完就完了（写在 commit / PR 里即可）。只有当它能提炼成一句跨形状仍成立的判据时才进 skill，且写成对应手段的「适用边界」——"这类手段在 Z 条件下不成立，因为 Y"。百分比、配对明细、翻案与标定叙事一律不进 skill（见上文"记录规则"）。
11. 名字必须等于真实物理量：改任何后端算子 / kernel 代码时，先核对沿途变量、成员、宏、env 名是否就是它实际装的那个量（不只是自己新加的名字）。名字骗人不会报错——编译、对拍、单测全都通过，但基于它写的分档、阈值、门控会一起错。最贵的一次是把分档自变量写成"head 数"，而 kernel 真正的并行度是 dispatch 的 threadgroup 数（batch*head_num/qh），默认值换个模型就反向。名字与索引算术不符就改名（宏名 / 缓存 key / 宏字典三处同步）。见 kernel-dev-and-optimize.md §1.3「变量 / 字段 / 宏名必须等于真实物理量」。

相关 Skills

• skills/general-debug/ — 正确性 bug / 回归诊断入口（按症状分册）；Metal 常用的两册是 general-debug/memory-aliasing.md（§1 内存别名 / 生命周期，含融合引入的别名竞争）与 general-debug/gpu-oob.md（§6 shader 越界 / command buffer 故障）
• skills/opencl-optimize/、skills/vulkan-optimize/、skills/cpu/ — 其他后端
• skills/support-new-llm/ — 新增 LLM 模型的完整流程
• skills/test-ci/ — 单测 / 回归测试