AscendAntiQuant

功能说明

按元素做伪量化计算，比如将int8_t数据类型伪量化为half数据类型，计算公式如下：

• per channel场景（按通道量化）
  • 不使能输入转置

    groupSize = src.shape[0] / offset.shape[0]

    dst[i][j] = scale[i / groupSize][j] * (src[i][j] + offset[i / groupSize][j])

  • 使能输入转置

    groupSize = src.shape[1] / offset.shape[1]

    dst[i][j] = scale[i][j / groupSize] * (src[i][j] + offset[i][j / groupSize])

• per tensor场景 （按张量量化）

  dst[i][j] = scale * (src[i][j] + offset)

实现原理

图1 AscendAntiQuant算法框图

如上图所示，为AscendAntiQuant的典型场景算法框图，计算过程分为如下几步，均在Vector上进行：

1. 精度转换：将输入src转换为half类型；
2. 计算offset：当offset为向量时做Add计算，当offset为scalar时做Adds计算；
3. 计算scale：当scale为向量时做Mul计算，当scale为scalar时做Muls计算。

图2 isTranspose为False且输出为bfloat16的AscendAntiQuant算法框图

在Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品上，当输出为bfloat16时，计算过程分为如下几步：

1. src精度转换：将输入的src转换为half类型，再转换为float类型，存放到tmp1；
2. offset精度转换：当输入的offset为向量时转换为float类型，存放到tmp2，为scalar时做ToFloat转换为float类型；
3. 计算offset：当输入的offset为向量时与tmp2做Add计算，为scalar时做Adds计算；
4. scale精度转换：当输入的scale为向量时转换为float类型，存放到tmp2，为scalar时做ToFloat转换为float类型；
5. 计算scale：当输入的scale为向量时用tmp2做Mul计算，为scalar时做Muls计算；
6. dst精度转换：将tmp1转换为bf16类型。

函数原型

• 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间
  • per channel场景（按通道量化）

    1 2

    template <typename InputDataType, typename OutputDataType, bool isTranspose> __aicore__ inline void AscendAntiQuant(const LocalTensor<OutputDataType> &dst, const LocalTensor<InputDataType> &src, const LocalTensor<OutputDataType> &offset, const LocalTensor<OutputDataType> &scale, const LocalTensor<uint8_t> &sharedTmpBuffer, const uint32_t K, const AntiQuantShapeInfo& shapeInfo = {})

  • per tensor场景 （按张量量化）

    1 2

    template <typename InputDataType, typename OutputDataType, bool isTranspose> __aicore__ inline void AscendAntiQuant(const LocalTensor<OutputDataType> &dst, const LocalTensor<InputDataType> &src, const OutputDataType offset, const OutputDataType scale, const LocalTensor<uint8_t> &sharedTmpBuffer, const uint32_t K, const AntiQuantShapeInfo& shapeInfo = {})

• 接口框架申请临时空间
  • per channel场景

    1 2

    template <typename InputDataType, typename OutputDataType, bool isTranspose> __aicore__ inline void AscendAntiQuant(const LocalTensor<OutputDataType> &dst, const LocalTensor<InputDataType> &src, const LocalTensor<OutputDataType> &offset, const LocalTensor<OutputDataType> &scale, const uint32_t K, const AntiQuantShapeInfo& shapeInfo = {})

  • per tensor场景

    1 2

    template <typename InputDataType, typename OutputDataType, bool isTranspose> __aicore__ inline void AscendAntiQuant(const LocalTensor<OutputDataType> &dst, const LocalTensor<InputDataType> &src, const OutputDataType offset, const OutputDataType scale, const uint32_t K, const AntiQuantShapeInfo& shapeInfo = {})

由于该接口的内部实现中涉及复杂的数学计算，需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持接口框架申请和开发者通过sharedTmpBuffer入参传入两种方式。

• 接口框架申请临时空间，开发者无需申请，但是需要预留临时空间的大小。

• 通过sharedTmpBuffer入参传入，使用该tensor作为临时空间进行处理，接口框架不再申请。该方式开发者可以自行管理sharedTmpBuffer内存空间，并在接口调用完成后，复用该部分内存，内存不会反复申请释放，灵活性较高，内存利用率也较高。

接口框架申请的方式，开发者需要预留临时空间；通过sharedTmpBuffer传入的情况，开发者需要为sharedTmpBuffer申请空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下：通过GetAscendAntiQuantMaxMinTmpSize中提供的接口获取需要预留空间的范围大小。

参数说明

struct AntiQuantShapeInfo {
    uint32_t offsetHeight{0};  // offset 的高
    uint32_t offsetWidth{0};  // offset 的宽
    uint32_t scaleHeight{0};  // scale 的高
    uint32_t scaleWidth{0};  // scale 的宽
};

返回值

无

支持的型号

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

Atlas推理系列产品AI Core

约束说明

• 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
• 操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束。
• 输入输出操作数参与计算的数据长度要求32B对齐。
• 输入带转置场景，K需要32B对齐。
• 调用接口前，确保输入数据的size正确，offset和scale的size和shape正确。

调用示例

#include "kernel_operator.h"

template <typename InputType, typename OutType>
class AntiQuantTest
{
public:
    __aicore__ inline AntiQuantTest() {}
    __aicore__ inline void Init(GM_ADDR dstGm, GM_ADDR srcGm, GM_ADDR offsetGm, GM_ADDR scaleGm,
                                uint32_t elementCountOfInput, uint32_t elementCountOfOffset, uint32_t K)
    {
        elementCountOfInput = elementCountOfInput;
        elementCountOfOffset = elementCountOfOffset;
        k = K;

        dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ OutType *)dstGm);
        srcGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ InputType *)srcGm);
        offsetGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ OutType *)offsetGm);
        scaleGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ OutType *)scaleGm);

        pipe.InitBuffer(queInSrc, 1, elementCountOfInput * sizeof(InputType));
        pipe.InitBuffer(queInOffset, 1, elementCountOfOffset * sizeof(OutType));
        pipe.InitBuffer(queInScale, 1, elementCountOfOffset * sizeof(OutType));
        pipe.InitBuffer(queOut, 1, elementCountOfInput * sizeof(OutType));
        pipe.InitBuffer(queTmp, 1, 67584);
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
        CopyIn();
        Compute();
        CopyOut();
    }

private:
    __aicore__ inline void CopyIn()
    {
        AscendC::LocalTensor<InputType> srcLocal = queInSrc.AllocTensor<InputType>();
        AscendC::DataCopy(srcLocal, srcGlobal, elementCountOfInput);
        queInSrc.EnQue(srcLocal);

        AscendC::LocalTensor<OutType> offsetLocal = queInOffset.AllocTensor<OutType>();
        AscendC::DataCopy(offsetLocal, offsetGlobal, elementCountOfOffset);
        queInOffset.EnQue(offsetLocal);

        AscendC::LocalTensor<OutType> scaleLocal = queInScale.AllocTensor<OutType>();
        AscendC::DataCopy(scaleLocal, scaleGlobal, elementCountOfOffset);
        queInScale.EnQue(scaleLocal);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        AscendC::LocalTensor<InputType> srcLocal = queInSrc.DeQue<InputType>();
        AscendC::LocalTensor<OutType> offsetLocal = queInOffset.DeQue<OutType>();
        AscendC::LocalTensor<OutType> scaleLocal = queInScale.DeQue<OutType>();
        AscendC::LocalTensor<OutType> dstLocal = queOut.AllocTensor<OutType>();
        AscendC::LocalTensor<uint8_t> sharedTmpBuffer = queTmp.AllocTensor<uint8_t>();

        AscendC::AntiQuantShapeInfo shapeInfo = {1, elementCountOfOffset, 1, elementCountOfOffset};
        AscendC::AscendAntiQuant<InputType, OutType, false>(dstLocal, srcLocal, offsetLocal, scaleLocal, sharedTmpBuffer, k, shapeInfo);

        queInSrc.FreeTensor(srcLocal);
        queInOffset.FreeTensor(offsetLocal);
        queInScale.FreeTensor(scaleLocal);
        queTmp.FreeTensor(sharedTmpBuffer);
        queOut.EnQue(dstLocal);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        AscendC::LocalTensor<OutType> dstLocal = queOut.DeQue<OutType>();
        AscendC::DataCopy(dstGlobal, dstLocal, elementCountOfInput);
        queOut.FreeTensor(dstLocal);
    }

private:
    AscendC::TPipe pipe;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> queInSrc;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> queInOffset;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> queInScale;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 1> queTmp;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 1> queOut;
    AscendC::GlobalTensor<OutType> dstGlobal;
    AscendC::GlobalTensor<InputType> srcGlobal;
    AscendC::GlobalTensor<OutType> offsetGlobal;
    AscendC::GlobalTensor<OutType> scaleGlobal;
    uint32_t elementCountOfInput;
    uint32_t elementCountOfOffset;
    uint32_t k;
}; // class AntiQuantTest

extern "C" __global__ __aicore__ void kernel_anti_quant(GM_ADDR dst, GM_ADDR src, GM_ADDR offset, GM_ADDR scale,
                                                        uint32_t elementCountOfInput, uint32_t elementCountOfOffset, uint32_t K)
{
    AscendC::AntiQuantTest<InputType, OutType> op;
    op.Init(dst, src, offset, scale, elementCountOfInput, elementCountOfOffset, K);
    op.Process();
}

输入数据src（shape为[2,64]，非转置场景）:  
[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
offset（shape为[1,64]）:  
[2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2.
 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2.
 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2.]
scale（shape为[1,64]）:  
[3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3.
 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3.
 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3.]
输出数据dstLocal（shape为[2,64]）:  
[9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9.
 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9.
 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9.
 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9.
 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9.
 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9. 9.]