AntiQuantize

产品支持情况

功能说明

按元素做伪量化计算，比如将int8_t数据类型伪量化为half数据类型。本接口最多支持输入为二维数据，不支持更高维度的输入。

AntiQuantize与AscendAntiQuant的功能类似，本接口在不同量化场景下的形式更统一，因此推荐使用本接口。

本接口的伪量化策略包括PER_TENSOR，PER_CHANNEL，PER_TOKEN，PER_GROUP四种，反量化系数scale、offset在PER_TENSOR场景下为标量，其余场景下为矢量，计算公式如下：

• PER_TENSOR场景 （按张量量化）：scale和offset的shape为[1]。

  

• PER_CHANNEL场景（按通道量化）：srcTensor的shape为[m, n]，每个channel维度对应一个量化参数，scale和offset的shape为[1, n]。

  

• PER_TOKEN场景 （按token量化）：srcTensor的每组token（token为n方向，共有m组token）中的元素共享一个量化参数，srcTensor的shape为[m, n]时，scale和offset的shape为[m, 1]。

  

• PER_GROUP场景 （按组量化）：定义group的计算方向为k方向，srcTensor在k方向上每groupSize个元素共享一组scale和offset。srcTensor的shape为[m, n]时，如果kDim=0，表示k是m方向，scale和offset的shape为[(m + groupSize - 1) / groupSize, n]；如果kDim=1，表示k是n方向，scale和offset的shape为[m，(n + groupSize - 1) / groupSize]。

  根据输入数据类型的不同，PER_GROUP分为两种场景：fp4x2_e2m1_t/fp4x2_e1m2_t场景（后续内容中简称为float4场景）和int8_t/hifloat8_t/fp8_e5m2_t/fp8_e4m3fn_t场景（后续内容中简称为b8场景）。

  • fp4x2_e2m1_t/fp4x2_e1m2_t场景（float4场景）
    • k为m方向，即公式中i轴为group的计算方向（kDim=0）：

      

    • k为n方向，即公式中j轴为group的计算方向（kDim=1）：

      

  • int8_t/hifloat8_t/fp8_e5m2_t/fp8_e4m3fn_t场景（b8场景）
    • k为m方向，即公式中i轴为group的计算方向（kDim=0）：

      

    • k为n方向，即公式中j轴为group的计算方向（kDim=1）：

      

函数原型

• 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间

  1 2

  template <const AntiQuantizeConfig& config, typename DstT, typename SrcT, typename ScaleT, typename OffsetT> __aicore__ inline void AntiQuantize(const LocalTensor<DstT>& dstTensor, const LocalTensor<SrcT>& srcTensor, const ScaleT& scale, const OffsetT& offset, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const AntiQuantizeParams& params)

• 接口框架申请临时空间

  1 2	template <const AntiQuantizeConfig& config, typename DstT, typename SrcT, typename ScaleT, typename OffsetT> __aicore__ inline void AntiQuantize(const LocalTensor<DstT>& dstTensor, const LocalTensor<SrcT>& srcTensor, const ScaleT& scale, const OffsetT& offset, const AntiQuantizeParams& params)

由于该接口的内部实现中涉及复杂的数学计算，需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持接口框架申请和开发者通过sharedTmpBuffer入参传入两种方式。

• 接口框架申请临时空间，开发者无需申请，但是需要预留临时空间的大小。

• 通过sharedTmpBuffer入参传入，使用该tensor作为临时空间进行处理，接口框架不再申请。该方式开发者可以自行管理sharedTmpBuffer内存空间，并在接口调用完成后，复用该部分内存，内存不会反复申请释放，灵活性较高，内存利用率也较高。

接口框架申请的方式，开发者需要预留临时空间；通过sharedTmpBuffer传入的情况，开发者需要为sharedTmpBuffer申请空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下：通过GetAntiQuantizeMaxMinTmpSize中提供的接口获取需要预留空间的范围大小。

参数说明

1
2
3
4
5

struct AntiQuantizeConfig {
    AntiQuantizePolicy policy;
    bool hasOffset;
    int32_t kDim = 1;
 }

1
2
3
4
5

struct AntiQuantizeParams {
        uint32_t m;
        uint32_t n;
        uint32_t groupSize = 0;
}

返回值说明

无

约束说明

• 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
• 操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。
• 输入输出操作数参与计算的数据长度要求32字节对齐。
• 连续计算方向（即n方向）的数据量要求32字节对齐。
• PER_GROUP量化的float4场景不支持offset，该场景下模板参数config中的hasOffset参数必须配置为false。

调用示例

• PER_CHANNEL、PER_TOKEN、PER_GROUP模式

  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

  constexpr static AntiQuantizePolicy tokenPolicy = AntiQuantizePolicy::PER_TOKEN; constexpr static AntiQuantizePolicy channelPolicy = AntiQuantizePolicy::PER_CHANNEL; constexpr static AntiQuantizePolicy groupPolicy = AntiQuantizePolicy::PER_GROUP; // 此处以PER_TOKEN模式为例，启用offset；kDim仅PER_GROUP场景有效，表示group计算方向为n方向 constexpr static AntiQuantizeConfig config = {tokenPolicy, true, 1}; AntiQuantizeParams params; // m,n为外部传入参数，表示srcLocal实际参与的m、n方向的元素个数 params.m = m; params.n = n; params.groupSize = n; // 仅PER_GROUP场景有效，此处表示n方向所有元素共享一组scale和offset // srcLocal为int8_t类型的LocalTensor，dstLocal、scale、offset为half类型的LocalTensor AntiQuantize<config>(dstLocal, srcLocal, scale, offset, params);

• PER_TENSOR模式

  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

  constexpr static AntiQuantizePolicy tensorPolicy = AntiQuantizePolicy::PER_TENSOR; // 启用offset constexpr static AntiQuantizeConfig config = {tensorPolicy, true, -1}; AntiQuantizeParams params; // m,n为外部传入参数，表示srcLocal实际参与的m、n方向的元素个数 params.m = m; params.n = n; params.groupSize = 0; // 仅PER_GROUP场景有效 // srcLocal为int8_t类型的LocalTensor，dstLocal为half类型的LocalTensor，scale、offset为half类型的标量 AntiQuantize<config>(dstLocal, srcLocal, scale, offset, params);

结果示例如下：

输入数据（srcLocal）: 
[-4, 2, -2, -3, -1, -4, 1, 3, 4, 1, -2, 0, ... 1]
输入数据（scale矢量）: 
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, ... 1]
输入数据（scale标量）:
[1]
输入数据（offset矢量）: 
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, ... 0]
输入数据（offset标量）: 
[0]
输出数据（dstLocal），此时dstLocal = srcLocal: 
[-4, 2, -2, -3, -1, -4, 1, 3, 4, 1, -2, 0, ... 1]