功能

融合了MLA场景下PagedAttention输入数据处理的全过程，包括从隐状态输入开始经过rmsnorm、反量化、matmul、rope、reshapeAndCache的一系列计算。

图1 计算流程图

硬件支持情况

硬件型号	支持情况
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

定义

struct MlaPreprocessParam{
    uint32_t wdqDim = 0;
    uint32_t qRopeDim = 0;
    uint32_t kRopeDim = 0;
    float epsilon = 1e-5;
    int32_t qRotaryCoeff = 2;
    int32_t kRotaryCoeff = 2;
    bool transposeWdq = true;
    bool transposeWuq = true;
    bool transposeWuk = true;
    enum CacheMode : uint8_t {
        KVCACHE = 0,
        KROPE_CTKV,
        INT8_NZCACHE,
        NZCACHE,
    };
    CacheMode cacheMode = KVCACHE;
    enum QuantMode : uint16_t {
        PER_TENSOR_QUANT_ASYMM = 0,
        PER_TOKEN_QUANT_SYMM,
        PER_TOKEN_QUANT_ASYMM,
        UNQUANT,
    };
    QuantMode quantMode = PER_TENSOR_QUANT_ASYMM;
    uint8_t rsv[34] = {0};
};

参数列表

成员名称	类型	默认值	取值范围	是否必选	描述
wdqDim	uint32_t	0	[0]	否	经过matmul后拆分的dim大小。
qRopeDim	uint32_t	0	[0]	否	q传入rope的dim大小。
kRopeDim	uint32_t	0	[0]	否	k传入rope的dim大小。
epsilon	float	1e-5	[1e-5]	否	加在分母上防止除0。
qRotaryCoeff	int32_t	2	2	否	q旋转系数。
kRotaryCoeff	int32_t	2	2	否	k旋转系数。
transposeWdq	bool	true	(true)	否	wdq是否转置。
transposeWuq	bool	true	(true)	否	wuq是否转置。
transposeWuk	bool	true	(true)	否	wuk是否转置。
cacheMode	CacheMode	0	[0,3]	否	指定cache的类型。
quantMode	QuantMode	0	[0,3]	否	指定RmsNorm量化的类型。
rsv[34]	uint8_t	{0}	[0]	否	预留字段。
当前只有cacheMode生效。

上表中类型为自定义类型的，其描述如下：

cacheMode：表示输入query和kcache的类型，其具体取值如下。

cacheMode为0时，kcache和q均经过拼接后输出。
cacheMode为1时，输入输出的kvCcache拆分为krope和ctkv，q拆分为qrope和qnope。
cacheMode为2时，krope和ctkv转为NZ格式输出，ctkv和qnope经过per_head静态对称量化为int8类型。
cacheMode为3时，krope和ctkv转为NZ格式输出。

quantMode：表示RmsNorm量化类型，其具体取值如下。

PER_TENSOR_QUANT_ASYMM：per_tensor静态非对称量化，默认量化类型。
PER_TOKEN_QUANT_SYMM：per_token动态对称量化，未实现。
PER_TOKEN_QUANT_ASYMM：per_token动态非对称量化，未实现。
UNQUANT：不量化，浮点输出，未实现。

输入

所属模块功能	参数	维度	数据类型	格式	描述
rmsNormQuant_0	input	[tokenNum, 7168]	float16/bf16	ND	必选。
	gamma0	[7168]	float16/bf16	ND	必选。数据类型与input一致。
	beta0	[7168]	float16/bf16	ND	必选。数据类型与input一致。
	quantScale0	[1]	float16/bf16	ND	必选，支持传入空tensor。仅在quantMode为0时传入，数据类型与input一致。
	quantOffset0	[1]	int8	ND	必选，支持传入空tensor。仅在quantMode为0时传入。
matmul_0	wdqkv	[2112,7168]	int8	NZ	必选。
	deScale0	[2112]	int64/float	ND	必选。input为float16时为int64，input为bf16时为float。
	bias0	[2112]	int32	ND	必选，支持传入空tensor。quantMode为1、3时不传入。
rmsNormQuant_1	gamma1	[1536]	float16/bf16	ND	必选。数据类型与input一致。
	beta1	[1536]	float16/bf16	ND	必选。数据类型与input一致。
	quantScale1	[1]	float16/bf16	ND	必选，支持传入空tensor。仅在quantMode为0时传入，数据类型与input一致。
	quantOffset1	[1]	int8	ND	必选，支持传入空tensor。仅在quantMode为0时传入。
matmul_1	wuq	[headNum * 192, 1536]	int8	NZ	必选。
	deScale1	[headNum * 192]	int64/float	ND	必选，input为float16时为int64，input为bf16时为float。
	bias1	[headNum * 192]	int32	ND	必选，支持传入空tensor。quantMode为1、3时不传入。
rmsNorm	gamma2	[512]	float16/bf16	ND	必选。数据类型与input一致。
rope	cos	[tokenNum,64]	float16/bf16	ND	必选。数据类型与input一致。
rope	sin	[tokenNum,64]	float16/bf16	ND	必选。数据类型与input一致。
matmulEin	wuk	ND：[headNum,128,512] NZ：[headNum,32,128,16]	float16/bf16	ND/NZ	必选。数据类型与input一致。
reshapeAndCache	kvCache	cacheMode为0： [blockNum,blockSize,1,576] cacheMode为1： [blockNum,blockSize,1,512] cacheMode为2： [blockNum, headNum512/32,block_size, 32] cacheMode为3： [blockNum, headNum512/16,block_size, 16]	float16/bf16/int8	ND/NZ	必选。数据类型与input一致。 cacheMode为1时，tensor的shape为拆分情况。 cacheMode为2时格式为NZ，类型为int8。 cacheMode为3时，格式为NZ。
	kvCacheRope	cacheMode为1： [blockNum,blockSize,1,64] cacheMode为2或3： [blockNum, headNum*64 / 16 ,block_size, 16]	float16/bf16	ND/NZ	必选，支持传入空tensor。 cacheMode不为0时传入，数据类型与input一致。 cacheMode为2或3时，格式为NZ。
	slotmapping	[tokenNum]	int32	ND	必选。
quant	ctkvScale	[1]	float16/bf16	ND	必选，支持传入空tensor。cacheMode为2时传入，数据类型与input一致。
quant	qNopeScale	[headNum]	float16/bf16	ND	必选，支持传入空tensor。cacheMode为2时传入，数据类型与input一致。

输出

可选输出tensor不能使用空tensor占位。

所属模块功能	参数	维度	数据类型	格式	描述
输出数据	qOut0	cacheMode为0： [tokenNum,headNum,576] cacheMode为1或2： [tokenNum,headNum,512]	float16/bf16/int8	ND	输出tensor。数据类型与input一致。 cacheMode为2时数据类型为int8。
	kvCacheOut0	cacheMode为0： [blockNum,blockSize,1,576] cacheMode为1： [blockNum,blockSize,1,512] cacheMode为2： [blockNum, headNum512/32,block_size, 32] cacheMode为3： [blockNum, headNum512/16,block_size, 16]	float16/bf16/int8	ND/NZ	输出tensor。数据类型与input一致。 cacheMode为2时数据类型为int8，格式为NZ。 cacheMode为3时，格式为NZ。
	qOut1	[tokenNum,headNum,64]	float16/bf16	ND	cacheMode不为0时输出此tensor。数据类型与input一致。
	kvCacheOut1	cacheMode为1： [blockNum,blockSize,1,64] cacheMode为2： [blockNum, headNum*64 / 16 ,block_size, 16]	float16/bf16	ND/NZ	cacheMode不为0时输出此tensor。数据类型与input一致。 cacheMode为2时数据格式为NZ。 cacheMode为3时，格式为NZ。

规格约束

tokenNum＜=1024。
blockSize <= 128 或 blockSize = 256。
cacheMode为2或3时，blockSize = 128。

MlaPreprocessOperation

功能

硬件支持情况

定义

参数列表

输入

输出

规格约束