功能描述

算子功能：对输入的张量进行per-token非对称动态量化。其中输入的最后一个维度对应一个token，每个token作为一组进行量化。
计算公式：假设待量化张量为x，
$\text{[math]}$
- rowMax、rowMin代表按行取最大值、按行取最小值，此处的“行”对应x最后一个维度的数据，即一个token。
- DST_MAX、DST_MIN分别对应量化后的最大值和最小值，在进行int8量化时，二者分别对应+127、-128，进行int4量化时，分别对应+7、-8
- 若使用smooth quant，会引入smooth_scales输入，其形状与x最后一个维度大小一致，在进行量化前，会先令x乘以smooth_scales，再按上述公式进行量化
- 若使用smooth quant，MoE（Mixture of Experts，混合专家模型）场景下会引入smooth_scales和group_index，此时smooth_scales中包含多组smooth向量，按group_index中的数值作用到x的不同行上。具体的，假如x包含m个token，smooth_scales有n行，smooth_scales[0]会作用到x[0:group_index[0]]上，smooth_scales[i]会作用到x[group_index[i-1]: group_index[i]]上，i=[1, 2, ..., n-1]。

接口原型

torch_npu.npu_dynamic_quant_asymmetric(Tensor x, *, Tensor? smooth_scales=None, Tensor? group_index=None, ScalarType? dst_type=None) -> (Tensor, Tensor, Tensor)

参数说明

x：Tensor类型，需要进行量化的源数据张量，必选输入，数据类型支持float16、bfloat16，数据格式支持ND，支持非连续的Tensor。输入x的维度必须大于1。进行int4量化时，要求x形状的最后一维是8的整数倍。
smooth_scales：Tensor类型，对x进行平滑缩放的张量，可选输入，数据类型需要与x保持一致，数据格式支持ND，支持非连续的Tensor。
group_index：Tensor类型，在MoE场景下，对smooth_scales进行分组的下标，可选输入，数据类型支持int32，数据格式支持ND，支持非连续的Tensor。
dst_type：ScalarType类型，用于选择进行int8/int4量化，可选输入，输入值只能是torch.int8和torch.quint4x2，默认为int8量化。

输出说明

y：量化后的输出Tensor，在进行int8量化时，y的数据类型为int8，形状与x一致；在进行int4量化时，y的数据类型为int32，形状最后一维为x最后一维除以8，其余维度与x一致，每个int32元素包含8个int4结果。
scale：Tensor类型，非对称动态量化过程中计算出的缩放系数，数据类型为float32，形状为x的形状剔除最后一维。
offset：Tensor类型，非对称动态量化过程中计算出的偏移系数，数据类型为float32，形状为x的形状剔除最后一维。

约束说明

该接口仅在推理场景下使用。
该接口支持图模式（目前仅支持PyTorch 2.1版本）。
使用可选输入smooth_scales、group_index、dst_type时，必须使用关键字传参。
使用smooth_scales时：
- 若不使用group_index，smooth_scales必须是一维Tensor，元素数量与x的最后一维大小一致。
- 若使用group_index，smooth_scales必须是二维Tensor，第二维元素数量与x的最后一维大小一致，group_index必须是一维数组，元素数量与smooth_scales第一维一致。group_index中的元素必须是单调递增的，其最后一个元素的值，应等于x的元素数量除以x的最后一个维度。

支持的型号

Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品

调用示例

单算子模式调用

只有一个输入x，进行int8量化

import torch
import torch_npu
x = torch.rand((3, 8), dtype=torch.half).npu()
y, scale, offset = torch_npu.npu_dynamic_quant_asymmetric(x)
print(y, scale, offset)

只有一个输入x，进行int4量化

import torch
import torch_npu
x = torch.rand((3, 8), dtype=torch.half).npu()
y, scale, offset = torch_npu.npu_dynamic_quant_asymmetric(x, dst_type=torch.quint4x2)
print(y, scale, offset)

使用smooth_scales输入，非MoE场景（不使用group_index），进行int8量化

import torch
import torch_npu
x = torch.rand((3, 8), dtype=torch.half).npu()
smooth_scales = torch.rand((8,), dtype=torch.half).npu()
y, scale, offset = torch_npu.npu_dynamic_quant_asymmetric(x, smooth_scales=smooth_scales)
print(y, scale, offset)

使用smooth_scales输入，MoE场景（使用group_index），进行int8量化

import torch
import torch_npu
x = torch.rand((3, 8), dtype=torch.half).npu()
smooth_scales = torch.rand((2, 8), dtype=torch.half).npu()
group_index = torch.Tensor([1, 3]).to(torch.int32).npu()
y, scale, offset = torch_npu.npu_dynamic_quant_asymmetric(x, smooth_scales=smooth_scales, group_index=group_index)
print(y, scale, offset)

图模式调用

import torch
import torch_npu
import torchair as tng
from torchair.configs.compiler_config import CompilerConfig
torch_npu.npu.set_compile_mode(jit_compile=True)
config = CompilerConfig()
npu_backend = tng.get_npu_backend(compiler_config=config)

device=torch.device(f'npu:4')

torch_npu.npu.set_device(device)

class DynamicQuantModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def forward(self, input_tensor, smooth_scales=None, group_index=None, dst_type=None):
        out, scale, offset = torch_npu.npu_dynamic_quant_asymmetric(input_tensor, smooth_scales=smooth_scales, group_index=group_index, dst_type=dst_type)
        return out, scale, offset

x = torch.randn((2, 4, 6),device='npu',dtype=torch.float16).npu()
smooth_scales = torch.randn((6),device='npu',dtype=torch.float16).npu()
dynamic_quant_model = DynamicQuantModel().npu()
dynamic_quant_model = torch.compile(dynamic_quant_model, backend=npu_backend, dynamic=True)
out, scale, offset = dynamic_quant_model(x, smooth_scales=smooth_scales)
print(out)
print(scale)
print(offset)