aclnnTransposeBatchMatMul

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：完成张量x1与张量x2的矩阵乘计算。仅支持三维的Tensor传入。Tensor支持转置，转置序列根据传入的数列进行变更。permX1代表张量x1的转置序列，permX2代表张量x2的转置序列，序列值为0的是batch维度，其余两个维度做矩阵乘法。

• 示例：

  • x1的shape是[B, M, K]，x2的shape是[B, K, N]，scale为None，batchSplitFactor等于1时，计算输出out的shape是[M, B, N]。
  • x1的shape是[B, M, K]，x2的shape是[B, K, N]，scale不为None，batchSplitFactor等于1时，计算输出out的shape是[M, 1, B*N]。
  • x1的shape是[B, M, K]，x2的shape是[B, K, N]，scale为None，batchSplitFactor大于1时，计算输出out的shape是[M, batchSplitFactor, B*N/batchSplitFactor]。

函数原型

每个算子分为undefined，必须先调用“aclnnTransposeBatchMatMulGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnTransposeBatchMatMul”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnTransposeBatchMatMulGetWorkspaceSize(const aclTensor* x1, const aclTensor* x2, const aclTensor* bias, const aclTensor* scale, const aclIntArray* permX1, const aclIntArray* permX2, const aclIntArray* permY, int8_t cubeMathType, const int32_t batchSplitFactor, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
• aclnnStatus aclnnTransposeBatchMatMul(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

aclnnTransposeBatchMatMulGetWorkSpaceSize

• 参数说明：

  • x1（aclTensor*，计算输入）：表示矩阵乘的第一个矩阵，Device侧aclTensor。数据类型需要与x2满足数据类型推导规则（参见undefined和undefined）。undefined支持ND，shape维度支持3维{B, M, K}或者{M，B，K}, B的取值范围为[1, 65536)。支持undefined。
    • [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。同时x1的-1轴（末轴）<=65535。
  • x2（aclTensor*，计算输入）：表示矩阵乘的第二个矩阵，Device侧aclTensor，数据类型需要与x1满足数据类型推导规则（参见undefined和undefined）。undefined支持ND，shape维度支持3维，{B, K, N}, N的取值范围为[1, 65536)。支持undefined。x2的Reduce维度需要与x1的Reduce维度大小相等。
    • [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。同时x2的-1轴（末轴）<=65535。
  • bias（aclTensor*，可选计算输入）：表示矩阵乘的偏置矩阵，Device侧aclTensor，数据类型需要与x1满足数据类型推导规则（参见undefined和undefined）。undefined支持ND，shape维度支持3维。支持undefined，目前不支持该输入。
    • [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。
  • scale（aclTensor*，可选计算输入）：表示量化输入，Device侧aclTensor，数据类型需要与x1满足数据类型推导规则（参见undefined和undefined）。undefined支持ND，shape维度支持1维(B * N)。支持undefined。
    • [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INT64、UINT64。
  • permX1（aclIntArray*, 计算输入）：表示矩阵乘的第一个矩阵的转置序列，host侧的aclIntArray，size大小为3，数据类型为INT64，undefined支持ND。支持{0, 1, 2}、{1, 0, 2}。
  • permX2（aclIntArray*, 计算输入）：表示矩阵乘的第二个矩阵的转置序列，host侧的aclIntArray，size大小为3，数据类型为INT64，undefined支持ND。仅支持{0, 1, 2}。
  • permY（aclIntArray*, 计算输入）：表示矩阵乘输出矩阵的转置序列，host侧的aclIntArray，size大小为3，数据类型为INT64，undefined支持ND。仅支持{1, 0, 2}。
  • cubeMathType（int8_t，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。
    • 1：ALLOW_FP32_DOWN_PRECISION，支持将输入数据降精度计算。
      • [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 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。
  • batchSplitFactor（int32_t，计算输入）：用于指定矩阵乘输出矩阵中N维的切分大小，Host侧的整型。数据类型支持INT32。取值范围为[1, N]且能被N整除。
    • 当scale不为空时，batchSplitFactor只能等于1。
  • out（aclTensor *，计算输出）：表示矩阵乘的输出矩阵，公式中的out，Device侧aclTensor。数据类型需要与x1与x2推导之后的数据类型保持一致（参见undefined和undefined）。undefined支持ND，shape维度支持3维，{M, B, N}。
    • 当scale有值时，输出shape为{M, 1, B*N}。
    • 当batchSplitFactor大于1时，out的输出shape大小计算公式为{batchSplitFactor, M, B*N/batchSplitFactor}。
      • 示例一: M, K, N, B = 32, 512, 128, 16；batchSplitFactor = 2时，out的输出shape大小为{2, 32, 1024}。
      • 示例二: M, K, N, B = 32, 512, 128, 16；batchSplitFactor = 4时，out的输出shape大小为{4, 32, 512}。
    • [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、INT8。
  • workspaceSize（uint64_t*，出参）：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
  • executor（aclOpExecutor **，出参）：返回op执行器，包含了算子计算流程。

• 返回值：

  aclnnStatus: 返回状态码，具体参见undefined。

  [object Object]

aclnnTransposeBatchMatMul

• 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aclnnTransposeBatchMatMulGetWorkSpaceSize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 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]：
  • 不支持两个输入分别为BFLOAT16和FLOAT16的数据类型推导。
  • 不支持两个输入分别为BFLOAT16和FLOAT32的数据类型推导。
  • 当scale不为空时，B与N的乘积小于65536。
  • 当scale不为空时，仅支持输入为FLOAT16的类型推导。
  • 当scale不为空时，仅支持输出为INT8的类型推导。

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。