功能概述

矩阵乘matmul加反量化处理，通过hasBias参数控制是否叠加偏置。

计算公式

矩阵乘输入两个张量A（x）和B（weight），反量化步长为deqScale，输出张量为C，dequant为反量化处理函数：

$\text{[math]}$

叠加偏置的场景下，偏置矩阵为bias：

$\text{[math]}$

硬件支持情况

硬件型号	支持情况	特殊说明
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 Atlas 训练系列产品	支持	不支持transposeA配置为true。不支持transposeB配置为false。不支持hasBias为false。不支持outDataType为ACL_BF16。
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	受硬件约束。
hasBias	false/true	受硬件约束。
outDataType	ACL_FLOAT16/ACL_BF16	受硬件约束。该参数对应输出tensor的数据类型。
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]	int8	ND	矩阵乘的A矩阵。
weight	[k, n]/[batch, k, n]/[1, n / 16, k, 16]/[batch, n / 16, k, 16]	int8	ND/NZ	矩阵乘的B矩阵，权重。
bias	[1, n]/[n]/[batch, n]	int32	ND	叠加的偏置矩阵。当hasBias取值为true时输入。
deqScale	[1, n]/[n]/[batch, n]	int64/uint64/float	ND	反量化步长。

输出

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

规格说明

由于输入输出的排列组合约束较复杂，下表列举了所有输入输出属性的组合，表格中没有的组合即不支持：

图1 输入输出属性排列组合

Atlas 推理系列产品不支持组合7-15。
Atlas 800I A2 推理产品 / Atlas A2 训练系列产品和 Atlas A3 推理系列产品 / Atlas A3 训练系列产品不支持组合10-15。
transposeA取值为true时，不支持组合2、5、8、11、14。

当weight维度为4维时，若“transposeB”为false，n为32的整数倍，k为16的整数倍；若“transposeB”为true，k为32的整数倍，n为16的整数倍。
Atlas 训练系列产品不支持组合1-9。

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_FLOAT16;
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])
>>> deqScale
tensor([1, 2, 3])
>>> output
tensor([[10, 28, 54],
        [20, 56, 108]])
# 10 = (1 * 1 + 2 * 4 + 1) * 1
# 28 = (1 * 2 + 2 * 5 + 2) * 2
# 54 = (1 * 3 + 2 * 6 + 3) * 3
# 20 = (3 * 1 + 4 * 4 + 1) * 1
# 56 = (3 * 2 + 4 * 5 + 2) * 2
# 108 = (3 * 3 + 4 * 6 + 3) * 3

matmul反量化与叠加偏置