该接口计划废弃，可以使用torch_npu.contrib.module.LinearQuant接口进行替换。

功能描述

LinearA8W8Quant是对torch_npu.npu_quant_matmul接口的封装类，完成A8W8量化算子的矩阵乘计算。

接口原型

torch_npu.contrib.module.LinearA8W8Quant(in_features, out_features, *, bias=True, offset=False, pertoken_scale=False, output_dtype=None)

参数说明

in_features（计算参数）：int类型，matmul计算中k轴的值。
out_features（计算参数）：int类型，matmul计算中n轴的值。
bias（计算参数）：bool类型，代表是否需要bias计算参数。如果设置成False，则bias不会加入量化matmul的计算。
offset（计算参数）：bool类型，代表是否需要offset计算参数。如果设置成False，则offset不会加入量化matmul的计算。
pertoken_scale（计算参数）：bool类型，代表是否需要pertoken_scale计算参数。如果设置成False，则pertoken_scale不会加入量化matmul的计算。Atlas 推理系列产品当前不支持pertoken_scale。
output_dtype（计算参数）：ScalarType类型，表示输出Tensor的数据类型。默认值为None，代表输出Tensor数据类型为int8。
- Atlas 推理系列产品：支持输入torch.int8、torch.float16。
- Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件：支持输入torch.int8、torch.float16、torch.bfloat16。
- Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：支持输入torch.int8、torch.float16、torch.bfloat16。

输入说明

x1（计算输入）：Tensor类型，数据类型支持int8。数据格式支持ND，shape需要在2-6维范围。

变量说明

weight（变量）：Tensor类型，矩阵乘中的weight。数据格式支持int8。数据格式支持ND，shape为(batch, n, k)，shape需要在2-6维范围。
- Atlas 推理系列产品：需要调用torchair.experimental.inference.use_internal_format_weight或torch_npu.npu_format_cast完成weight（batch, n, k）高性能数据排布功能。
- Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件：需要调用torch_npu.npu_format_cast完成weight（batch,n,k）高性能数据排布功能，但不推荐使用该module方式，推荐torch_npu.npu_quant_matmul。
- Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：需要调用npu_format_cast完成weight（batch, n, k）高性能数据排布功能，但不推荐使用该module方式，推荐torch_npu.npu_quant_matmul。
scale（变量）：Tensor类型，量化计算的scale。数据格式支持ND，shape是1维(t,)，t=1或n，其中n与weight的n一致。如需传入int64数据类型的scale，需要提前调用torch_npu.npu_trans_quant_param接口来获取int64数据类型的scale。
- Atlas 推理系列产品：数据类型支持float32、int64。
- Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件：数据类型支持float32、int64、bfloat16。
- Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：数据类型支持float32、int64、bfloat16。
offset（变量）：Tensor类型，量化计算的offset。可选参数。数据类型支持float32，数据格式支持ND，shape是1维(t,)，t=1或n，其中n与weight的n一致。
pertoken_scale（变量）：Tensor类型，可选参数。量化计算的pertoken。数据类型支持float32，数据格式支持ND，shape是1维(m,)，其中m与x1的m一致。目前仅在输出为float16和bfloat16场景下可不为空。Atlas 推理系列产品当前不支持pertoken_scale。
bias（变量）：Tensor类型，可选参数。矩阵乘中的bias。数据格式支持ND，shape支持1维(n,)或3维(batch, 1, n)，n与weight的n一致，同时batch值需要等于x1，weight boardcast后推导出的batch值。当输出为2、4、5、6维情况下，bias shape为1维；当输出为3维情况下，bias shape为1维或3维。
- Atlas 推理系列产品：数据类型支持int32。
- Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件：数据类型支持int32、bfloat16、float16、float32。
- Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：数据类型支持int32、bfloat16、float16、float32。
output_dtype（变量）：ScalarType类型，可选参数。表示输出Tensor的数据类型。默认值为None，代表输出Tensor数据类型为int8。
- Atlas 推理系列产品：支持输入torch.int8、torch.float16。
- Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件：支持输入torch.int8、torch.float16、torch.bfloat16。
- Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：支持输入torch.int8、torch.float16、torch.bfloat16。

输出说明

一个Tensor类型的输出，代表量化matmul的计算结果：

如果output_dtype为torch.float16，输出的数据类型为float16。
如果output_dtype为torch.int8或者None，输出的数据类型为int8。
如果output_dtype为torch.bfloat16，输出的数据类型为bfloat16。

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）。
x1、weight、scale不能是空。
x1与x2最后一维的shape大小不能超过65535。

输入参数或变量间支持的数据类型组合情况如下：

表1 Atlas 推理系列产品
x1（入参）	weight（变量）	scale（变量）	offset（变量）	bias（变量）	pertoken_scale（变量）	output_dtype（入参或变量）
int8	int8	int64/float32	None	int32/None	None	float16
int8	int8	int64/float32	float32/None	int32/None	None	int8
注：None表示传入参数或变量为False的场景。

表2 （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）
x1（入参）	weight（变量）	scale（变量）	offset（变量）	bias（变量）	pertoken_scale（变量）	output_dtype（入参或变量）
int8	int8	int64/float32	None	int32/None	None	float16
int8	int8	int64/float32	float32/None	int32/None	None	int8
int8	int8	float32/bfloat16	None	int32/bfloat16/float32/None	float32/None	bfloat16
int8	int8	float32	None	int32/float16/float32/None	float32/None	float16
注：None表示传入参数或变量为False的场景。

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
Atlas 推理系列产品

调用示例

单算子模式调用

# int8类型输入
import torch
import torch_npu
import logging
import os
from torch_npu.contrib.module import LinearA8W8Quant
x1 = torch.randint(-1, 1, (1, 512), dtype=torch.int8).npu()
x2 = torch.randint(-1, 1, (128, 512), dtype=torch.int8).npu()
scale = torch.randn(1, dtype=torch.float32).npu()
offset = torch.randn(128, dtype=torch.float32).npu()
bias = torch.randint(-1,1, (128,), dtype=torch.int32).npu()
in_features = 512
out_features = 128
output_dtype = torch.int8
model = LinearA8W8Quant(in_features, out_features, bias=True, offset=True, output_dtype=output_dtype)
model = model.npu()
model.weight.data = x2
model.scale.data = scale
model.offset.data = offset
model.bias.data = bias
output = model(x1)

图模式调用

import torch
import torch_npu
import torchair as tng
from torchair.ge_concrete_graph import ge_apis as ge
from torchair.configs.compiler_config import CompilerConfig
from torch_npu.contrib.module import LinearA8W8Quant
import logging
from torchair.core.utils import logger
logger.setLevel(logging.DEBUG)
import os
import numpy as np
os.environ["ENABLE_ACLNN"] = "true"
config = CompilerConfig()
npu_backend = tng.get_npu_backend(compiler_config=config)
x1 = torch.randint(-1, 1, (1, 512), dtype=torch.int8).npu()
x2 = torch.randint(-1, 1, (128, 512), dtype=torch.int8).npu()
scale = torch.randn(1, dtype=torch.float32).npu()
offset = torch.randn(128, dtype=torch.float32).npu()
bias = torch.randint(-1,1, (128,), dtype=torch.int32).npu()
in_features = 512
out_features = 128
output_dtype = torch.int8
model = LinearA8W8Quant(in_features, out_features, bias=True, offset=True, output_dtype=output_dtype)
model = model.npu()
model.weight.data = x2
model.scale.data = scale
model.offset.data = offset
if output_dtype != torch.bfloat16:
    tng.experimental.inference.use_internal_format_weight(model)
model.bias.data = bias
model = torch.compile(model, backend=npu_backend, dynamic=False)
output = model(x1)