5.2.2 向量-矩阵乘法（VMM）的点积运算实现

文档摘要

5.2.2 向量-矩阵乘法（VMM）的点积运算实现在神经网络硬件加速的浩瀚星图中，若将张量运算比作星辰运行的轨道，那么向量-矩阵乘法（Vector-Matrix Multiplication, VMM）便是其中最频繁闪烁、最不容绕行的核心脉冲——它不是算法层的抽象符号，而是硅基世界里电流奔涌、电荷翻腾、比特碰撞的真实物理事件。而在这场物理事件中，点积（Dot Product）并非教科书里那个优雅的 $\mathbf{v}^\top \mathbf{w} = \sum{i=1}^n vi wi$，它是成百上千个乘加单元（MAC）在纳秒级时序约束下协同呼吸的节律，是数据通路宽度与存储带宽之间持续拉锯的战场，更是硬件设计者必须亲手拧紧每一颗螺丝、校准每一处时序、权衡每一度功耗的微观工程现场。