Ascend C提供一组Matmul高阶API，方便用户快速实现Matmul矩阵乘法的运算操作。

Matmul的计算公式为：C = A * B + Bias，其示意图如下。

A、B为源操作数，A为左矩阵，形状为[M, K]；B为右矩阵，形状为[K, N]。
C为目的操作数，存放矩阵乘结果的矩阵，形状为[M, N]。
Bias为矩阵乘偏置，形状为[1, N]。对A*B结果矩阵的每一行都采用该Bias进行偏置。

图1 Matmul矩阵乘示意图

除Matmul的基本功能外，对Matmul的特性场景说明如下。您可以根据实际应用场景，选择性了解Matmul特性场景的内容。

Matmul Tiling常量化
 Matmul Tiling常量化为在编译期期间获取常量化的Matmul Tiling参数并进行算子编译，从而减少Scalar计算开销，提升算子整体性能。具体为，在获取Matmul模板时，可以确定MatmulConfig的singleCore Shape（MatmulConfig中的singleCoreM/singleCoreN/singleCoreK）和Base Shape（MatmulConfig中的basicM/basicN/basicK）参数，或者只确定Base Shape参数；通过指定获取模板的接口中的singleCore Shape和Base Shape参数，或者只指定Base Shape参数，获取自定义模板；然后通过调用GetMatmulApiTiling接口，得到常量化的Matmul Tiling参数。
Sparse Matmul场景
 Sparse Matmul场景为稀疏矩阵计算场景，该场景支持B矩阵为4:2的稠密输入并进行矩阵乘计算，从而减少矩阵乘计算时的内存占用，提升性能。在计算执行前的数据准备阶段，自行完成B矩阵的稠密化（稠密过程参考稠密算法说明）。实现Matmul计算时，在Kernel侧将B矩阵的参数类型设置为SparseMatmulType类型，稠密化过程中生成的索引矩阵通过SetSparseIndex接口传入，另外在获取Tiling前需要通过SetSparse接口设置使能Sparse Matmul场景。

下文中提及的M轴方向，即为A矩阵纵向；K轴方向，即为A矩阵横向或B矩阵纵向；N轴方向，即为B矩阵横向；尾轴，即为矩阵最后一个维度。

实现Matmul矩阵乘运算的具体步骤如下：

创建Matmul对象。
初始化操作。
设置左矩阵A、右矩阵B、Bias。
完成矩阵乘操作。
结束矩阵乘操作。

创建Matmul对象

创建Matmul对象的示例如下：

默认为MIX模式（包含矩阵计算和矢量计算），该场景下，不能定义ASCENDC_CUBE_ONLY宏。
纯Cube模式（只有矩阵计算）场景下，需要在代码中定义ASCENDC_CUBE_ONLY宏。

       
            // 纯cube模式（只有矩阵计算）场景下，需要设置该代码宏，并且必须在#include "lib/matmul_intf.h"之前设置
// #define ASCENDC_CUBE_ONLY 
#include "lib/matmul_intf.h"

typedef AscendC::MatmulType<AscendC::TPosition::GM, CubeFormat::ND, half> aType; 
typedef AscendC::MatmulType<AscendC::TPosition::GM, CubeFormat::ND, half> bType; 
typedef AscendC::MatmulType<AscendC::TPosition::GM, CubeFormat::ND, float> cType; 
typedef AscendC::MatmulType<AscendC::TPosition::GM, CubeFormat::ND, float> biasType; 
AscendC::Matmul<aType, bType, cType, biasType> mm;

创建对象时需要传入A、B、C、Bias的参数类型信息，类型信息通过MatmulType来定义，包括：内存逻辑位置、数据格式、数据类型。

       
            template <AscendC::TPosition POSITION, CubeFormat FORMAT, typename TYPE, bool ISTRANS = false, LayoutMode LAYOUT = LayoutMode::NONE, bool IBSHARE = false> struct MatmulType {
    constexpr static AscendC::TPosition pos = POSITION;
    constexpr static CubeFormat format = FORMAT;
    using T = TYPE;
    constexpr static bool isTrans = ISTRANS;
    constexpr static LayoutMode layout = LAYOUT;
    constexpr static bool ibShare = IBSHARE;
    
};

Sparse Matmul场景与上述不同的是，通过SparseMatmulType类型定义矩阵B的参数类型，参数类型信息包括：矩阵B的内存逻辑位置、索引矩阵的内存逻辑位置、数据格式、数据类型等。

       
            // 通过SparseMatmulType定义矩阵B的参数类型信息
typedef AscendC::SparseMatmulType<AscendC::TPosition::GM, AscendC::TPosition::GM, CubeFormat::ND, half> bType;

       
            template <TPosition POSITION, TPosition INDEX_POSITION, CubeFormat FORMAT, typename TYPE, bool ISTRANS = false, LayoutMode LAYOUT = LayoutMode::NONE, bool IBSHARE = false>
struct SparseMatmulType : public MatmulType<POSITION, FORMAT, TYPE, ISTRANS, LAYOUT, IBSHARE> {
    constexpr static TPosition indexPosition = INDEX_POSITION;
};

表1 MatmulType参数说明
参数	说明
POSITION	内存逻辑位置。针对 Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件： A矩阵可设置为TPosition::GM，TPosition::VECOUT，TPosition::TSCM B矩阵可设置为TPosition::GM，TPosition::VECOUT，TPosition::TSCM Bias可设置为TPosition::GM，TPosition::VECOUT，TPosition::TSCM C矩阵可设置为TPosition::GM，TPosition::VECIN, TPosition::CO1 注意，C矩阵设置为TPosition::CO1时，C矩阵的数据排布格式仅支持CubeFormat::NZ，C矩阵的数据类型仅支持float、int32_t。针对 Atlas 推理系列产品 AI Core： A矩阵可设置为TPosition::GM，TPosition::VECOUT B矩阵可设置为TPosition::GM，TPosition::VECOUT Bias可设置为TPosition::GM，TPosition::VECOUT C矩阵可设置为TPosition::GM，TPosition::VECIN 针对 Atlas 200I/500 A2 推理产品： A矩阵可设置为TPosition::GM，TPosition::VECOUT，TPosition::TSCM B矩阵可设置为TPosition::GM，TPosition::VECOUT，TPosition::TSCM Bias可设置为TPosition::GM，TPosition::VECOUT C矩阵可设置为TPosition::GM，TPosition::VECIN, TPosition::TSCM
FORMAT	数据的物理排布格式，详细介绍请参考数据格式。针对 Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件： A矩阵可设置为CubeFormat::ND，CubeFormat::NZ B矩阵可设置为CubeFormat::ND，CubeFormat::NZ Bias可设置为CubeFormat::ND C矩阵可设置为CubeFormat::ND，CubeFormat::NZ，CubeFormat::ND_ALIGN 针对 Atlas 推理系列产品 AI Core： A矩阵可设置为CubeFormat::ND，CubeFormat::NZ B矩阵可设置为CubeFormat::ND，CubeFormat::NZ Bias可设置为CubeFormat::ND C矩阵可设置为CubeFormat::ND，CubeFormat::NZ，CubeFormat::ND_ALIGN 注意：针对 Atlas 推理系列产品 AI Core，C矩阵设置为CubeFormat::ND时，要求尾轴32字节对齐，比如数据类型是half的情况下，N要求是16的倍数。针对 Atlas 200I/500 A2 推理产品： A矩阵可设置为CubeFormat::ND，CubeFormat::NZ B矩阵可设置为CubeFormat::ND，CubeFormat::NZ Bias可设置为CubeFormat::ND C矩阵可设置为CubeFormat::ND，CubeFormat::NZ 注意: 针对 Atlas 200I/500 A2 推理产品，C矩阵设置为TPosition::VECIN或者TPosition::TSCM，CubeFormat::ND时，要求尾轴32字节对齐，比如数据类型是half的情况下，N要求是16的倍数；C矩阵设置为TPosition::VECIN或者TPosition::TSCM，CubeFormat::NZ时，N要求是16的倍数。关于CubeFormat::NZ格式的A矩阵、B矩阵、C矩阵的对齐约束，请参考表4。
TYPE	数据类型。针对 Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件： A矩阵可设置为half、float、bfloat16_t 、int8_t、int4b_t B矩阵可设置为half、float、bfloat16_t 、int8_t、int4b_t Bias可设置为half、float、int32_t C矩阵可设置为half、float、bfloat16_t、int32_t、int8_t 针对 Atlas 推理系列产品 AI Core： A矩阵可设置为half、int8_t B矩阵可设置为half、int8_t Bias可设置为float、int32_t C矩阵可设置为half、float、int8_t、int32_t 针对 Atlas 200I/500 A2 推理产品： A矩阵可设置为half、float、bfloat16_t 、int8_t B矩阵可设置为half、float、bfloat16_t 、int8_t Bias矩阵可设置为half、float、int32_t C矩阵可设置为half、float、bfloat16_t、int32_t 注意：除B矩阵为int8_t数据类型外，A矩阵和B矩阵数据类型需要一致，具体数据类型组合关系请参考表2。
ISTRANS	是否开启使能矩阵转置的功能。 true为开启使能矩阵转置的功能，开启后，分别通过SetTensorA和SetTensorB中的isTransposeA、isTransposeB参数设置A、B矩阵是否转置。若设置A、B矩阵转置，Matmul会认为A矩阵形状为[K, M]，B矩阵形状为[N, K]。 false为不开启使能矩阵转置的功能，通过SetTensorA和SetTensorB不能设置A、B矩阵的转置情况。Matmul会认为A矩阵形状为[M, K]，B矩阵形状为[K, N]。默认为false不使能转置。
LAYOUT	表征数据的排布。 NONE：默认值，表示不使用BatchMatmul；其他选项表示使用BatchMatmul。 NORMAL：BMNK的数据排布格式，具体可参考IterateBatch中对该数据排布的介绍。 BSNGD：原始BSH shape做reshape后的数据排布，具体可参考IterateBatch中对该数据排布的介绍。 SBNGD：原始SBH shape做reshape后的数据排布，具体可参考IterateBatch中对该数据排布的介绍。 BNGS1S2：一般为前两种数据排布进行矩阵乘的输出，S1S2数据连续存放，一个S1S2为一个batch的计算数据，具体可参考IterateBatch中对该数据排布的介绍。
IBSHARE	是否使能IBShare（IntraBlock Share）。IBShare的功能是能够复用L1 Buffer上相同的A矩阵或B矩阵数据。当A矩阵和B矩阵同时使能IBShare时，表示L1 Buffer上的A矩阵和B矩阵同时复用，此时只支持Norm模板（该场景的参数使用样例请参考matmulABshare样例、使能IBShare样例）。注意，A矩阵和B矩阵同时使能IBShare的场景，需要满足：同一算子中其它Matmul对象的A矩阵和B矩阵也必须同时使能IBShare；获取矩阵计算结果时，只支持调用IterateAll接口输出到GlobalTensor，即计算结果放置于Global Memory的地址，不能调用GetTensorC等接口。除A、B矩阵同时复用的场景外，与IBShare模板配合使用，使用IBShare模板的要求是复用的矩阵必须在L1 Buffer上全载，具体参数设置详见表2。

表2 Matmul输入输出数据类型的支持列表
A矩阵	B矩阵	Bias	C矩阵	支持平台
float	float	float/half	float	Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件 Atlas 200I/500 A2 推理产品
half	half	float	float	Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件 Atlas 推理系列产品 AI Core Atlas 200I/500 A2 推理产品
half	half	half	float	Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件 Atlas 200I/500 A2 推理产品
int8_t	int8_t	int32_t	int32_t/half	Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件 Atlas 推理系列产品 AI Core Atlas 200I/500 A2 推理产品
int4b_t	int4b_t	int32_t	int32_t/half	Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件
bfloat16_t	bfloat16_t	float	float	Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件 Atlas 200I/500 A2 推理产品
bfloat16_t	bfloat16_t	half	float	Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件
half	half	float	int8_t	Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件
bfloat16_t	bfloat16_t	float	int8_t	Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件
int8_t	int8_t	int32_t	int8_t	Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件 Atlas 推理系列产品 AI Core
half	half	float	half	Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件 Atlas 推理系列产品 AI Core Atlas 200I/500 A2 推理产品
half	half	half	half	Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件 Atlas 200I/500 A2 推理产品
bfloat16_t	bfloat16_t	float	bfloat16_t	Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件 Atlas 200I/500 A2 推理产品
half	int8_t	float	float	Atlas 推理系列产品 AI Core

表3 SparseMatmulType参数说明
参数	说明
POSITION	内存逻辑位置。 B矩阵支持设置为TPosition::GM。
INDEX_POSITION	索引矩阵内存逻辑位置。仅支持设置为TPosition::GM。
CubeFormat	数据的物理排布格式，详细介绍请参考数据格式。 B矩阵支持设置为CubeFormat::ND，CubeFormat::NZ。
TYPE	B矩阵支持设置为int8_t。
ISTRANS	是否开启使能矩阵转置的功能。当前只支持取值为true，表示开启使能矩阵转置的功能。
LAYOUT	表征数据的排布。支持的取值如下。 NONE：默认值，表示不使用BatchMatmul。
IBSHARE	预留参数。

初始化操作。

       
            REGIST_MATMUL_OBJ(&pipe, GetSysWorkSpacePtr(), mm, &tiling); // 初始化matmul对象，参数含义请参考REGIST_MATMUL_OBJ章节

设置左矩阵A、右矩阵B、Bias。

       
            mm.SetTensorA(gm_a);    // 设置左矩阵A
mm.SetTensorB(gm_b);    // 设置右矩阵B
mm.SetBias(gm_bias);    // 设置Bias

// Atlas 推理系列产品AI Core上需要额外调用SetLocalWorkspace接口设置计算所需的UB空间
mm.SetLocalWorkspace(usedUbBufLen);

完成矩阵乘操作。

用户可以选择以下三种调用方式之一。

调用Iterate完成单次迭代计算，叠加while循环完成单核全量数据的计算。Iterate方式，可以自行控制迭代次数，完成所需数据量的计算，方式比较灵活。

          
               // API接口内部会进行循环结束条件判断处理
while (mm.Iterate()) {   
    mm.GetTensorC(gm_c); 
}

调用IterateAll完成单核上所有数据的计算。IterateAll方式，无需循环迭代，使用比较简单。

          
               mm.IterateAll(gm_c);

用户申请用于存放矩阵乘结果的逻辑位置CO1内存，调用一次或多次Iterate完成单次或多次迭代计算，在需要搬出计算结果时，调用Fixpipe接口完成CO1上计算结果的搬运，然后释放申请的CO1内存。该方式下，用户可以灵活控制计算和搬运的节奏，根据实际需要，一次计算对应一次结果的搬出，或者将多次计算结果缓存在CO1内存中，再一次性搬出计算结果。

在此种调用方式下，创建Matmul对象时，必须定义C矩阵的内存逻辑位置为TPosition::CO1、数据排布格式为CubeFormat::NZ、数据类型为float或int32_t。

Atlas 推理系列产品 AI Core暂不支持该方式。
Atlas 200I/500 A2 推理产品暂不支持该方式。

           
            
              
              
                // 定义C矩阵的类型信息
typedef AscendC::MatmulType<AscendC::TPosition::CO1, CubeFormat::NZ, float> cType;
// 创建Matmul对象
AscendC::Matmul<aType, bType, cType, biasType> mm; 

// 用户提前申请CO1的内存l0cTensor
TQue<TPosition::CO1, 1> CO1_;
// 128 * 1024为申请的CO1内存大小
GetTPipePtr()->InitBuffer(CO1_, 1, 128 * 1024);
LocalTensor<L0cT> l0cTensor = CO1_.template AllocTensor<L0cT>();

// 将l0cTensor作为入参传入Iterate，矩阵乘结果输出到用户申请的l0cTensor上
mm.Iterate(false, l0cTensor);

// 调用Fixpipe接口将CO1上的计算结果搬运到GM
FixpipeParamsV220 params;
params.nSize = nSize;
params.mSize = mSize;
params.srcStride = srcStride;
params.dstStride = dstStride;
CO1_.EnQue(l0cTensor);
CO1_.template DeQue<L0cT>();
Fixpipe<cType, L0cT, CFG_ROW_MAJOR>(gm[dstOffset], l0cTensor, params);

//释放CO1内存
CO1_.FreeTensor(l0cTensor);

               

             

           
          

结束矩阵乘操作。
1

mm.End();

表4 CubeFormat::NZ格式的矩阵对齐要求
源/目的操作数	外轴	内轴
A矩阵/B矩阵	16的倍数	C0_size的倍数
C矩阵	16的倍数	16的倍数
C矩阵（使能channel_split功能）	16的倍数	C0_size的倍数
C矩阵（不使能channel_split功能）	16的倍数	16的倍数
注1：half/bfloat16_t数据类型的C0_size为16，float数据类型的C0_size为8，int8_t数据类型的C0_size为32，int4b_t数据类型的C0_size为64。注2：channel_split功能通过MatmulConfig中的isEnableChannelSplit参数配置，具体内容请参考MatmulConfig。

实现原理

以输入矩阵A (GM, ND, half)、矩阵B(GM, ND, half)，输出矩阵C (GM, ND, float)，无Bias场景为例，其中(GM, ND, half)表示数据存放在GM上，数据格式为ND，数据类型为half，描述Matmul高阶API典型场景的内部算法框图，如下图所示。

图2 Matmul算法框图

计算过程分为如下几步：

数据从GM搬到A1：DataCopy每次从矩阵A，搬出一个stepM*baseM*stepKa*baseK的矩阵块a1，循环多次完成矩阵A的搬运；数据从GM搬到B1：DataCopy每次从矩阵B，搬出一个stepKb*baseK*stepN*baseN的矩阵块b1，循环多次完成矩阵B的搬运；
数据从A1搬到A2：LoadData每次从矩阵块a1，搬出一个baseM * baseK的矩阵块a0；数据从B1搬到B2，并完成转置：LoadData每次从矩阵块b1，搬出一个baseK * baseN的矩阵块，并将其转置为baseN * baseK的矩阵块b0；
矩阵乘：每次完成一个矩阵块a0 * b0的计算，得到baseM * baseN的矩阵块co1；
数据从矩阵块co1搬到矩阵块co2： DataCopy每次搬运一块baseM * baseN的矩阵块co1到singleCoreM * singleCoreN的矩阵块co2中；
重复2-4步骤，完成矩阵块a1 * b1的计算；
数据从矩阵块co2搬到矩阵块C：DataCopy每次搬运一块singleCoreM * singleCoreN的矩阵块co2到矩阵块C中；
重复1-6步骤，完成矩阵A * B = C的计算。

注意：stepM、baseM等参数的含义请参考Tiling参数。

使用说明

实现原理