鲲鹏计算平台矩阵乘算子SGEMM优化实践——下篇

鲲鹏计算平台矩阵乘算子SGEMM优化实践分为上下两篇，记录了在鲲鹏计算平台上，从最朴素的三重循环矩阵乘法出发，经过 6 个阶段逐步优化，最终实现 30+倍性能提升 的完整过程。所有代码基于 C 语言 + ARM intrinsics，矩阵存储采用列主序 (Column-Major)，编译器使用华为毕昇编译器 (BiSheng)。本文为下篇，续写SGEMM优化实践内容，上篇请参考 鲲鹏计算平台矩阵乘

证件阅读机在民航领域的应用贯穿旅客出行全流程，从值机、安检到登机，有效提升了通关效率，并成为保障安全防线的关键技术支撑。目前，其核心应用主要体现在以下几个场景：

多光谱成像：为了辨别证件真伪，设备会使用白光、红外光（IR）、紫外光（UV）等多种光源对证件进行扫描，以发现肉眼无法察觉的防伪特征，如特殊油墨、水印等-5。国产化与信创适配：为响应国家政策，许多设备已能完美适配麒麟、统信UOS等国产操作系统，以及飞腾、龙芯、鲲鹏等国产CPU平台，确保数据自主可控-3-8。技术内核：一台设备的“十八般武艺” 一台标准的民航证件阅读机，其内部整合了多项核心技术，以实现

鲲鹏统一并行加速库KUPL--矩阵编程MMA

## 什么是tiled_mma。store_atom_shape是KUPL用于扩展store_atom_ops的Shape尺寸，其是一个二维尺寸，分别表示M/N存储形状上扩展的大小，基于该方式可以扩展store_atom_ops原子方法存储的形状从而实现能力的扩展。mma_atom_shape是KUPL用于扩展mma_atom_ops的Shape尺寸，其是一个三维尺寸，分别表示M/N/K计算方向上