opencl-optimize

MNN OpenCL 优化 Skill

触发：扩展或优化 OpenCL 端 kernel（conv/gemm/gemv/attention/elementwise 等），新增算子，调度选路或 pack layout 调整。

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

核心原则

1. 改 .cl 必跑 codegen。.cl 源不会被构建系统直接编译；运行时读的是 *_mnn_cl.cpp 嵌入字符串。每次改 .cl 后跑 python3 source/backend/opencl/execution/cl/opencl_codegen.py . .，并用 strings libMNN.so | grep <你新加的宏> 确认进二进制。最常见的"改了不生效"根因。

2. dispatcher 选路要先摸清。OpenCL 同一个 op 常有多条 kernel（subgroup/no-subgroup/Image/Buffer/不同 WGS）。改 kernel 前先读 host 选路代码，确认目标 shape/dtype 落到哪一条。盲改经常发现根本没被调度。

3. packed weight 必须 packing/unpack 双向镜像。host 写出的字节布局要和 shader 读的字节布局逐 bit 匹配，任何一边改动都要双边同步改。

4. 正确性 oracle 先于性能。GPU 输出错和算法错难以分辨。优化前要有"已知正确"的 baseline（CPU 或上一版 GPU kernel），每一步改完都比对它。

5. 真机才算数（Android）。OpenCL 主要面向 Android 手机 GPU（Adreno / Mali）。Mac/desktop OpenCL 行为差异大，不能代表手机性能或稳定性。进入性能/稳定性测试前先 adb devices 检查，没设备时直接停下来给用户提需求："请连一台 Android 真机，目标 GPU [Adreno 740 / ...]"，不要拿 Mac 数字当结论。

6. 单测必须确认实际执行了目标内存模式。只有 Buffer Execution 的算子，仅指定 backend=3 仍可能走 Image 模式并回退 CPU，形成假通过。测试时显式设置 Buffer mode（例如 run_test.out <case> 3 2 68），并用 profiler、后端日志或明显的 GPU 同步耗时确认没有 fallback。

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入口定位

改 OpenCL kernel 之前先回答：目标 op 走哪个 Execution？哪条 dispatch 分支？编译进二进制的 kernel 字符串在哪个文件？

grep -rn "OpType_<MyOp>" source/backend/opencl/execution/buffer/  # 入口

低 bit 量化 conv 入口在 ConvBufLowMemoryExecution（不是 ConvBufExecution），识别：op 有 quanParameter 且 aMaxOrBits ∈ {2,3,4,8}。

每个 Execution 的 onResize 决定本次走哪个 kernel。同一 op 的常见 dispatch 维度：

读 onResize、tuneXxxLowMemory、useFPWeightGemmLowMemory，把目标 shape 代入，确定它落到哪个 buildKernel(...)，再去改对应 .cl。

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通用陷阱

陷阱 A：host weight prepare 与上游 quant 路径约定不一致

新增量化 bit / 新 op 接入 host 时，常踩到"ConvolutionCommon::load 这次没填 outputPtr"或"alpha buffer 的 originOffset 已折叠/未折叠"这类约定不一致。

示例：4bit forceQuant 路径会把权重写进 host 提供的 outputPtr，但 2/3bit forceQuant 路径不写（留在 quanCommon->weight 里单独 alloc）。host 端如果假设两条路径同样写 outputPtr，staging buffer 就空着，packing kernel 读垃圾 → 输出全 !!!!!。

应对：

• 进入新路径前确认 quanCommon->weight.get() 是 packed 还是 unpacked、signed 还是 unsigned、offset 是否已折进 alpha
• 不要假设新 bit 会走和已有 bit 同样的预处理，每条新路径单独验证 staging/scale buffer 是否真的被写入
• 验证：dump 第一个 op 的 alpha + 前 64 byte weight 到日志，CPU 和 GPU 对照

陷阱 B：kernel/host pack-size 不匹配

每加一种 quant bit 或 layout，下面所有位置必须同步：

1. host 端 buffer 分配（output_size 公式）
2. packing kernel 写入字节数
3. dispatch global size 计算
4. unpack kernel 的 stride 和 offset 公式
5. Image2D 的 image_format 和宽高（是否能整除 RGBA pixel）

少改任何一处都是数值错或 OOB。改动时把这 5 处列成 checklist。

陷阱 C：误进 Image2D 路径

OpenCL 在 mobile GPU 上对小尺寸 weight 倾向 Image2D（专用 texture cache 比 buffer 友好）。但 Image RGBA pixel = 16 字节，packing tile 不是 16 整数倍时会强制 round-up，浪费带宽抵消甚至超过 cache 收益。新加 layout 时 default mUseImage = false，确认 host 端 image 路径分支已 explicitly handle + tile size 对齐 16B 后再开。低 bit packing（如 8B/12B per tile）通常应禁用 Image，老老实实 buffer。

陷阱 D：tune level 重复 tune

默认 mTuneLevel = Wide 对常见 GEMV/GEMM 已经在搜索 WGS / shape variant（如 tuneGemvLowMemory 自动搜 WGS ∈ {8,16,32,64,128,256}）。再在外层手动 tune 或 hardcode WGS 等于跟内置 tune 抢资源，反而错过最优。先 grep getCLTuneLevel() 确认 tune 在哪一层做的，再决定要不要新加。Heavy 不会让 GEMV 进一步加速——Heavy 的额外搜索是给其他 kernel 用的。

陷阱 E：直觉的 BW 浪费可能已被 GPU cache 吸收

mobile GPU 有 L2 + texture cache。"表面看每个 wavefront 都重读同一段数据"未必意味着 DRAM 真的多读 N 次。改 kernel 让 wavefront 共享读之前，先验证是否真 DRAM bound（饱和度 + 实测对比），否则代码复杂度上来了性能没动。典型例子：GQA 注意力的 K/V 在 query head 间 N× 重复读，看似浪费 75% BW，但 Adreno L2 自动吸收 + 占总 BW < 10%（attention 不是热点），group-shared 改造常常零收益甚至略降（寄存器压力 offset）。

陷阱 F：宏 alias 让多个 #ifdef 同时为真

为了让"未扩展的 kernel"在新 quant bit 下编译过，常加 #define W_QUANT_4 alias。坑：alias 让 #ifdef W_QUANT_4 在你想扩展的 kernel 里也被命中，body 用 W_QUANT_4 layout 跑你的 W_QUANT_2 buffer → 数值错但能跑。

修法：扩展的 kernel 里所有相关 #ifdef 必须 W_QUANT_2 → W_QUANT_3 → W_QUANT_4 → W_QUANT_8 顺序，新 bit 放最前优先匹配。

陷阱 G：布局 helper 和调用点重复累加偏移

抽出 NCHW/NC4HW4 offset helper 时，先明确返回的是 tensor base、vector base，还是完整 element offset。若 helper 已包含 channel4 * 4，调用点再加一次 x 会造成错位写甚至越界；C=4 的测试因为 x=0 还会假通过。回归至少覆盖两个 vector block，并优先使用真实模型的 head_dim / channel 规模。

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Packed weight 设计

新加 quant bit 或调整 tile 排布时，先固定 5 个量：

这 5 个量先在 PR 描述里写死，packing 和 unpack 各自照表实现。先跑通正确性，再优化。

signed/unsigned 与 originOffset：模型导出器（torch_utils.py）写出的 alpha 是 b = min_val + offset_signed * scale，originOffset 已折进 bias。shader 解出 signed 权重（如 w2 [-2,1]）后做 signed_w * scale + b 即可。不要再做 (unsigned - offset) * scale + raw_b，会重复折一次。CPU ConvInt8TiledExecutor 是反方向（存 unsigned，host 折 bias），别照搬。

block-quant alpha 索引：内存布局通常 [OC/4, blockNum, 2 (s,o), 4 (oc_inner)]。kernel 读 dequantScale[(oc/8 * 2 + bi/blockSize) * dstChannelC4 * 8 + ...] 时 4 个维度的顺序要和 host 写法严格一致。

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.cl 修改流程

# 1) 编辑 .cl
vi source/backend/opencl/execution/cl/<my_kernel>.cl

# 2) 重新生成 _mnn_cl.cpp（必跑）
cd source/backend/opencl/execution/cl && python3 opencl_codegen.py . .

# 3) 验证嵌入
grep -c '<新宏名>' <my_kernel>_mnn_cl.cpp     # > 0 才算进
strings build/.../libMNN.so | grep '<新宏名>' # build 后再确认

# 4) build
cd project/android/build && ../build_64.sh -DMNN_BUILD_LLM=ON ...

新加 QUANT_BIT==N 时通常每个 shader 有 4 处都要加分支（不是 1 处）：

改完用 grep -n "QUANT_BIT == 4" <file>.cl 数 N 个，确认 == 2 也有 N 个。

host buildOptions 与 .cl #ifdef 对应：宏写错（QUANT_BIT_2 vs QUANT_BIT == 2）shader 编译不报错，悄悄走 #else → 数值错。新加分支后扫一遍宏名拼写。

重复展开的 unpack 用 #define macro，不用 inline function——Adreno 老编译器对 inline 稳定性差。

codegen 会重新生成所有 *_mnn_cl.cpp，git diff 看到无关文件也变（unary_buf_mnn_cl.cpp 等）属正常，正常提交即可。

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正确性验证

GPU 输出"乱"容易被错怪成模型问题或 sampler 问题，性能调优前必须独立完成。

三层 oracle，从近到远：

发现端到端乱码时先回到数值层，不要直接调端到端 sampler。

端到端必须关 sampler 随机性：temperature: 0.0, sampler_type: greedy，CPU/GPU 同 prompt + 同 config 前 N 个 token 应完全相同。温度 > 0 的乱码无法判断对错。

模型本身可能就坏：小模型在极低 bit 上量化退化常见，CPU 跑也乱。GPU 验证前先 baseline CPU。CPU 都乱 → 换更大模型测。

示例：Qwen3-0.6B 的 w2/w3 量化 CPU 跑出来就是乱码（PPL 已崩），不是 GPU kernel 的锅；4B / 8B 才是 GPU 低 bit 验证的有效样本。

真机测试入口：

adb devices       # 必须有设备
# 推 binary
adb push project/android/build/{libMNN.so,libMNN_Express.so,libllm.so,llm_demo} /data/local/tmp/MNN/
# 切后端
adb shell "cd /data/local/tmp/MNN && sed 's/\"backend_type\": \"cpu\"/\"backend_type\": \"opencl\"/' <model>/config.json > <model>/config_cl.json"
# 跑
adb shell "cd /data/local/tmp/MNN && rm -rf tmp/mnn_cachefile.bin; LD_LIBRARY_PATH=. timeout 180 ./llm_demo <model>/config_cl.json prompt.txt 2>&1 | tail -20"

timeout 180 重要：模型 load 慢或 hang 时不阻塞 shell。

设备掉线 / 重启：跑较大模型后手机可能 hang。adb devices 列表为空就等设备回来再继续，不要循环 retry 让用户手机一直挂。如果是后端 buffer 总量超 GPU 单进程 limit（Adreno 典型），是后端架构问题，不是当前 kernel 的问题，先换小模型继续。

数值偏差容忍：

LLM 端到端跑 fp16 一般 token 完全一致到 ~50-100 个后开始分叉，对比靠前 N 个 token 是否一致而不是整段输出。

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性能优化方法论

不要先猜瓶颈再优化——先量化，再选杠杆。

1. 算 BW 饱和度

BW saturation = weight_bytes_read_per_token / decode_time_per_token / theoretical_BW

设备的 LPDDR/unified memory 理论带宽查 spec，单进程实测可达通常打 6-8 折，具体数字按当前测的设备实测后再用。

示例（数字会过时，仅作 order-of-magnitude 参考）：

2. 按饱和度选杠杆

饱和度 < 50% 改 weight bit 收益微小：bit 减半带来的 BW 节省被其他开销吃掉，decode 提升远小于理论的 2×。

饱和度 > 70% 才适合做 bit 杠杆：把 weight bit 减半才有接近线性的 decode 提升。

launch overhead 估算：dispatch 数 × 每次约 5-10 μs。LLM decode 1 token ≈ n_layer × ops_per_layer 次 dispatch，先估算 launch 上限再判断瓶颈在 BW 还是在 dispatch；当 BW 优化把 decode 拉到 launch 上限附近时再做 kernel fusion 等大改。

示例：n_layer = 32, ops_per_layer ≈ 7，每 dispatch 5-10 μs → 1 token 约 1.7 ms，decode 上限 ~600 tok/s。BW 优化把 decode 拉到 100+ tok/s 时 launch 占比已经 > 17%，再优化 BW 收益递减。

3. 性能改动的标准流程

1. 量化当前瓶颈（数字，不是猜）
2. 选 1 个杠杆（不要一次改两个，结果归因不清）
3. 用 oracle 验正确性
4. 目标设备测速（Android 真机）
5. 没收益就 revert，记录"为什么不 work"

GPU 跑分波动 ~5-10%，单次数字不可靠。同设备跑 10 次取中位数对比。

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