搬运不同大小的数据块时，对带宽的利用率（有效带宽/理论带宽）不一样。根据实测经验，单次搬运数据长度16KB以上时，通常能较好地发挥出带宽的最佳性能。因此对于单次搬运，应考虑尽可能的搬运较大的数据块。下图展示了某款AI处理器上实测的不同搬运数据量下带宽的变化图。

测试数据与处理器型号相关，且实际测试时可能会存在略微抖动，具体带宽数值并不一定和下文的测试数据严格一致。

图1 UB->GM方向不同搬运数据量下实际占用带宽的变化

图2 GM->UB方向不同搬运数据量下实际占用带宽的变化

由于AI处理器内部设计约束，从GM向Local Memory搬运数据时，保证GM地址512B对齐可以最高效的发挥出带宽的效率。如下图示例，展示了在512B对齐以及32B对齐情况下单核的带宽效率：搬运同等数据量，带宽差距最大的情况，32B对齐场景只能达到512B对齐场景的70%。

本性能优化手段仅针对Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品生效。

测试数据与处理器型号相关，且实际测试时可能会存在略微抖动，具体带宽数值并不一定和下文的测试数据严格一致。

图3 GM->UB方向512B对齐和32B对齐实测带宽的差异对比

​​​​​​​图4 UB->GM方向512B对齐和32B对齐实测带宽的差异对比

使用搬运API时，应该尽可能地使用API的srcStride/dstStride/blockLen/blockCount等参数实现连续搬运或者固定间隔搬运，而不是使用for循环，二者效率差距极大。如下图示例，图片的每一行为16KB，需要从每一行中搬运前2KB，针对这种场景，使用srcStride/dstStride/blockLen/blockCount等参数可以达到一次搬完的效果，每次搬运32KB；如果使用for循环遍历每行，每次仅能搬运2KB。参考“尽量一次搬运较大的数据块”章节介绍的搬运数据量和实际带宽的关系，建议通过DataCopy包含srcStride/dstStride/blockLen/blockCount的接口一次搬完。

​​​​​​​图5 待搬运数据排布

【反例】

// 搬运数据存在间隔，从GM上每行16KB中搬运2KB数据, 共16行
LocalTensor<float> tensorIn;
GlobalTensor<float> tensorGM;
...
constexpr int32_t copyWidth = 2 * 1024 / sizeof(float);
constexpr int32_t imgWidth = 16 * 1024 / sizeof(float);
constexpr int32_t imgHeight = 16;
// 使用for循环，每次只能搬运2K，重复16次
for (int i = 0, i < imgHeight; i++) {
    DataCopy(tensorIn[i * copyWidth ], tensorGM[i*imgWidth], copyWidth);
}

【正例】

LocalTensor<float> tensorIn;
GlobalTensor<float> tensorGM;
...
constexpr int32_t copyWidth = 2 * 1024 / sizeof(float);
constexpr int32_t imgWidth = 16 * 1024 / sizeof(float);
constexpr int32_t imgHeight = 16;
// 通过DataCopy包含srcStride/dstStride/blockLen/blockCount的接口一次搬完
DataCopyParams copyParams;
copyParams.blockCount = imgHeight;
copyParams.blockLen = copyWidth / 8;   // 搬运的单位为DataBlock(32Byte)，每个DataBlock内有8个float
copyParams.srcStride = (imgWidth  - copyWidth ) / 8;   // 表示两次搬运src之间的间隔，单位为DataBlock
copyParams.dstStride = 0;                              // 连续写，两次搬运之间dst的间隔为0，单位为DataBlock
DataCopy(tensorGM, tensorIn, copyParams);