功能概述

矩阵乘matmul与add融合，该功能类似功能1中的叠加偏置，性能较优。

计算公式

矩阵乘输入两个张量A（x）和B（weight），偏置矩阵为bias，输出张量为C：

$\text{[math]}$

硬件支持情况

硬件型号	支持情况	说明
Atlas 200I/500 A2 推理产品	支持	不支持输入输出tensor数据类型为bf16的场景。
Atlas 推理系列产品	不支持	-
Atlas 800I A2 推理产品 / Atlas A2 训练系列产品	支持	-
Atlas A3 推理系列产品 / Atlas A3 训练系列产品	支持	-

参数配置

成员名称	取值范围	特殊说明
transposeA	false/true	取值为true时，不支持部分场景，详见规格说明。
transposeB	false/true	-
hasBias	true	-
outDataType	ACL_DT_UNDEFINED	-
enAccum	false	-
matmulType	MATMUL_UNDEFINED	-

输入

参数	维度	数据类型	格式	描述
x	[m, k]/[batch, m, k]	float16/bf16	ND	矩阵乘的A矩阵。
weight	[k, n]/[batch, k, n]	float16/bf16	ND	矩阵乘的B矩阵，权重。
bias	[1, n]/[n]/[batch, n]	float	ND	叠加的偏置矩阵。

输出

参数	维度	数据类型	格式	描述
output	[m, n]/[batch, m, n]	float16/bf16	ND	矩阵乘计算结果。

规格说明

图1 输入输出属性排列组合

“transposeA”取值为true时，不支持组合2、5。

OP使用与典型场景

OP使用时，可参考算子使用指导中的使用流程部分，其中，单算子（OpsOperation）构造Operation参数的构造方法参考以下参数构造部分。

// 参数构造
atb::infer::LinearParam param;
param.transposeA = false;
param.transposeB = false;
param.hasBias = true;
param.outDataType = ACL_DT_UNDEFINED;
param.enAccum = false;
param.matmulType = MATMUL_UNDEFINED;

# 计算示例
>>> x
tensor([[1, 2],
        [3, 4]])
>>> weight
tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])
>>> bias
tensor([1, 2, 3])
>>> output
tensor([[10, 14, 18],
        [20, 28, 36]])
# 10 = 1 * 1 + 2 * 4 + 1
# 14 = 1 * 2 + 2 * 5 + 2
# 18 = 1 * 3 + 2 * 6 + 3
# 20 = 3 * 1 + 4 * 4 + 1
# 28 = 3 * 2 + 4 * 5 + 2
# 36 = 3 * 3 + 4 * 6 + 3

功能约束

“transposeA”为true时不支持部分场景。
“hasBias”为true。
“outDataType”为ACL_DT_UNDEFINED。
“enAccum”为false。