可以通过调整块大小来优化矩阵乘法在 AMD Polaris 上的性能。具体来说，为了避免 L1 缓存未命中和数据传输的效率问题，建议将块大小设置为 8、16 或 32。以下是一段在 Python 中实现的示例代码：

import numpy as np

def matmul_optimized(A, B):
    BLOCK_SIZE = 16
    
    m, n = A.shape
    p, q = B.shape
    assert n == p
    
    new_A = np.zeros((m, n), dtype=A.dtype)
    new_B = np.zeros((q, p), dtype=B.dtype)
    new_A[:] = A[:]
    new_B[:] = B.T[:]
    res = np.zeros((m, q), dtype=A.dtype)
    
    for i in range(0, m, BLOCK_SIZE):
        for j in range(0, q, BLOCK_SIZE):
            for k in range(n):
                res[i:i+BLOCK_SIZE, j:j+BLOCK_SIZE] += (
                    new_A[i:i+BLOCK_SIZE, k:k+BLOCK_SIZE]
                    @ new_B[j:j+BLOCK_SIZE, k:k+BLOCK_SIZE]
                )
    
    return res

在这个示例中，新的矩阵 new_A 和 new_B 可以有效地利用 L1 缓存，并且通过使用块状矩阵乘法，可以避免过多的数据传输。同时，通过对块大小进行调整，可以让矩阵乘法操作更加高效。