下机器学习PAIblade有针对性优化吗？目前看是触发了broad cast相关的mlir的op

您使用的是机器学习PAI中的BatchMatmulV2操作，其中输入形状为[-1, m, k]和[k, n]。您还提到了Blade（PAI的底层执行引擎）是否有针对这种情况的优化。

Blade是阿里巴巴内部的深度学习计算引擎，用于执行机器学习任务。它在底层使用了MLIR（Multi-Level Intermediate Representation）进行图优化和代码生成。在执行批量矩阵乘法操作时，Blade可以根据输入形状进行一些优化。

具体而言，对于形状为[-1, m, k]和[k, n]的输入，Blade可能会触发广播（broadcast）相关的MLIR操作。广播是一种将不同形状的张量自动扩展为相同形状的操作，以便进行元素级别的计算。这有助于使输入张量的形状与BatchMatmulV2操作所需的形状匹配。

Blade的优化策略和实现可能会根据具体的版本和配置而有所不同。它会根据输入的张量形状和计算需求，尽可能地优化执行过程，以提高性能和效率。