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aclnnAddbmm&aclnnInplaceAddbmm

产品支持情况

产品 是否支持
[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]
[object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]
[object Object]Atlas 200I/500 A2 推理产品[object Object] ×
[object Object]Atlas 推理系列产品 [object Object]
[object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]

功能说明

  • 算子功能:首先进行batch1、batch2的矩阵乘计算,然后将该结果按照第一维(batch维度)批处理相加,将三维向量压缩为二维向量(shape大小为后两维的shape),然后该结果与α作乘积计算,再与β和self的乘积求和得到结果。

  • 计算公式:

    out=βself+α(i=0b1batch1i@batch2i)out = βself+α(\sum_{i=0}^{b-1} batch1_{i}@batch2_{i})

    注意:如果β为0,则self会被忽略,不参与计算。如果α为0,则batch1和batch2会被忽略,不参与计算。

  • 示例:

    self的shape是[3,5],batch1的shape是[10,3,4],batch2的shape是[10,4,5],计算输出out的shape是[3,5]。

函数原型

  • aclnnAddbmm和aclnnInplaceAddbmm实现相同的功能,使用区别如下,请根据自身实际场景选择合适的算子。

    • aclnnAddbmm:需新建一个输出张量对象存储计算结果。
    • aclnnInplaceAddbmm:无需新建输出张量对象,直接在输入张量的内存中存储计算结果。
  • 每个算子分为undefined,必须先调用“aclnnAddbmmGetWorkspaceSize”或者”aclnnInplaceAddbmmGetWorkspaceSize“接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器,再调用“aclnnAddbmm”或者”aclnnInplaceAddbmm“接口执行计算。

    • aclnnStatus aclnnAddbmmGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *batch1, const aclTensor *batch2, const aclScalar *beta, const aclScalar *alpha, aclTensor *out, int8_t cubeMathType, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)

    • aclnnStatus aclnnAddbmm(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

    • aclnnStatus aclnnInplaceAddbmmGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, const aclTensor *batch1, const aclTensor *batch2, const aclScalar *beta, const aclScalar *alpha, int8_t cubeMathType, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)

    • aclnnStatus aclnnInplaceAddbmm(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

aclnnAddbmmGetWorkspaceSize

  • 参数说明:

    • self(aclTensor*,计算输入):公式中的输入self,Device侧的aclTensor。数据类型需要与batch1@batch2后的二维数据满足数据类型推导规则(参见undefinedundefined)。shape需要与batch1@batch2的后两维的shape满足undefined(注意:只能是self通过broadcast变成和batch1@batch2的后两维一样的shape,不可以batch1@batch2的后两维通过broadcast变成和self一样,举例:self:[3,5],batch1@batch2:[1,1,1],会失败)。支持undefined,支持空Tensor。undefined支持ND。Shape需至少1维,目前不支持标量张量。
      • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:数据类型支持FLOAT16、FLOAT32。
      • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]:数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32。
    • batch1(aclTensor*,计算输入):公式中的输入batch1,Device侧的aclTensor。数据类型与self、batch2的数据类型需满足数据类型推导规则(参见undefinedundefined),shape仅支持三维且第一个维度batch1需要与batch2的batch维度满足undefined。支持undefined,支持空Tensor。undefined支持ND。
      • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:数据类型支持FLOAT16、FLOAT32。
      • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]:数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32。
    • batch2(aclTensor*,计算输入):公式中的输入batch2,Device侧的aclTensor。数据类型与self、batch1的数据类型需满足数据类型推导规则(参见undefinedundefined),shape仅支持三维且第一个维度batch需要与batch1的batch维度满足undefined。支持undefined,支持空Tensor。undefined支持ND。
      • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:数据类型支持FLOAT16、FLOAT32。
      • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]:数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32。
    • beta(aclScalar*,计算输入):公式中的输入β,Host侧的aclScalar。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL,且数据类型需要可转换成self与batch1@batch2推导后的数据类型(参见undefinedundefined)。
    • alpha(aclScalar*,计算输入):公式中的输入α,Host侧的aclScalar。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL,且数据类型需要可转换成self与batch1@batch2推导后的数据类型(参见undefinedundefined)。
    • out(aclTensor*,计算输出):公式中的输出out,Device侧的aclTensor。数据类型与self、batch1@batch2推导后的数据类型满足数据类型推导规则(参见undefinedundefined)。shape要求与batch1@batch2的后两维shape保持一致。支持undefined,支持空Tensor。undefined支持ND。
      • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:数据类型支持FLOAT16、FLOAT32。
      • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]:数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32。
    • cubeMathType(INT8,计算输入):用于指定Cube单元的计算逻辑,Host侧的整型。数据类型支持INT8。注意:如果输入的数据类型存在互推导关系,该参数默认对互推导后的数据类型进行处理。支持的枚举值如下:
      • 0:KEEP_DTYPE,保持输入的数据类型进行计算。
        • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:当输入数据类型为FLOAT32时不支持该选项。
      • 1:ALLOW_FP32_DOWN_PRECISION,支持将输入数据降精度计算。
        • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:当输入数据类型为FLOAT32时,会转换为FLOAT16计算。当输入为其他数据类型时不做处理。
        • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]:当输入数据类型为FLOAT32时,会转换为HFLOAT32计算。当输入为其他数据类型时不做处理。
      • 2:USE_FP16,支持将输入降精度至FLOAT16计算。
        • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]:当输入数据类型为BFLOAT16时不支持该选项。
      • 3:USE_HF32,支持将输入降精度至数据类型HFLOAT32计算。
        • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:不支持该选项。
        • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]:当输入数据类型为FLOAT32时,会转换为HFLOAT32计算。当输入为其他数据类型时不支持该选项。
  • 返回值:

    aclnnStatus:返回状态码,具体参见undefined

    [object Object]

aclnnAddbmm

  • 参数说明:

    • workspace(void*,入参):在Device侧申请的workspace内存地址。
    • workspaceSize(uint64_t,入参):在Device侧申请的workspace大小,由第一段接口aclnnAddbmmGetWorkspaceSize获取。
    • executor(aclOpExecutor*,入参):op执行器,包含了算子计算流程。
    • stream(aclrtStream,入参):指定执行任务的Stream。
  • 返回值:

    aclnnStatus:返回状态码,具体参见undefined

aclnnInplaceAddbmmGetWorkspaceSize

  • 参数说明:

    • selfRef(aclTensor*,计算输入|计算输出):输入输出tensor,即公式中的输入selfout,Device侧的aclTensor。数据类型与batch1@batch2的数据类型需满足数据类型推导规则(参见undefinedundefined),shape需要与batch1@batch2的后两维的shape一致。支持undefined,支持空Tensor。undefined支持ND。
      • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:数据类型支持FLOAT16、FLOAT32。
      • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]:数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32。
    • batch1(aclTensor*,计算输入):公式中的输入batch1,Device侧的aclTensor。数据类型与self、batch2的数据类型需满足数据类型推导规则(参见undefinedundefined),shape仅支持三维且第一个维度batch需要与batch2的batch维度满足undefined。支持undefined,支持空Tensor。undefined支持ND。
      • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:数据类型支持FLOAT16、FLOAT32。
      • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]:数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32。
    • batch2(aclTensor*,计算输入):公式中的输入batch2,Device侧的aclTensor。数据类型与self、batch1的数据类型需满足数据类型推导规则(参见undefinedundefined),shape仅支持三维且第一个维度batch需要与batch1的batch维度满足undefined。支持undefined,支持空Tensor。undefined支持ND。
      • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:数据类型支持FLOAT16、FLOAT32。
      • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]:数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32。
    • beta(aclScalar*,计算输入):公式中的输入β,Host侧的aclScalar。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL,且数据类型需要可转换成self与batch1@batch2推导后的数据类型(参见undefinedundefined)。
    • alpha(aclScalar*,计算输入):公式中的输入α,Host侧的aclScalar。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL,且数据类型需要可转换成self与batch1@batch2推导后的数据类型(参见undefinedundefined)。
    • cubeMathType(INT8,计算输入):用于指定Cube单元的计算逻辑,Host侧的整型。数据类型支持INT8。注意:如果输入的数据类型存在互推导关系,该参数默认对互推导后的数据类型进行处理。支持的枚举值如下:
      • 0:KEEP_DTYPE,保持输入的数据类型进行计算。
        • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:当输入数据类型为FLOAT32时不支持该选项。
      • 1:ALLOW_FP32_DOWN_PRECISION,支持将输入数据降精度计算。
        • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:当输入数据类型为FLOAT32时,会转换为FLOAT16计算。当输入为其他数据类型时不做处理。
        • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]:当输入数据类型为FLOAT32时,会转换为HFLOAT32计算。当输入为其他数据类型时不做处理。
      • 2:USE_FP16,支持将输入降精度至FLOAT16计算。
        • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]:当输入数据类型为BFLOAT16时不支持该选项。
      • 3:USE_HF32,支持将输入降精度至数据类型HFLOAT32计算。
        • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:不支持该选项。
        • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]:当输入数据类型为FLOAT32时,会转换为HFLOAT32计算。当输入为其他数据类型时不支持该选项。
  • 返回值:

    aclnnStatus:返回状态码,具体参见undefined

    [object Object]

aclnnInplaceAddbmm

  • 参数说明:

    • workspace(void*,入参):在Device侧申请的workspace内存地址。
    • workspaceSize(uint64_t,入参):在Device侧申请的workspace大小,由第一段接口aclnnInplaceAddbmmGetWorkspaceSize获取。
    • executor(aclOpExecutor*,入参):op执行器,包含了算子计算流程。
    • stream(aclrtStream,入参):指定执行任务的Stream。
  • 返回值:

    aclnnStatus:返回状态码,具体参见undefined

约束说明

  • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:Cube单元不支持FLOAT32计算。当输入为FLOAT32,可通过设置cubeMathType=1(ALLOW_FP32_DOWN_PRECISION)来允许接口内部cast到FLOAT16进行计算。
  • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]:不支持batch1和batch2两输入其中一个输入为BFLOAT16, 另一个输入为FLOAT或FLOAT16的数据类型推导。

调用示例

示例代码如下,仅供参考,具体编译和执行过程请参考undefined

[object Object]