matmul支持pertoken量化模式

产品支持情况

硬件型号	是否支持
Atlas A3 推理系列产品 / Atlas A3 训练系列产品	√
Atlas A2 训练系列产品 / Atlas 800I A2 推理产品	√
Atlas 训练系列产品	x
Atlas 推理系列产品	x
Atlas 200I/500 A2 推理产品	x

功能说明

linear operation支持pertoken量化模式。

计算公式

$\text{[math]}$

参数配置

成员名称	取值范围
transposeA	false/true
transposeB	false/true
hasBias	false
outDataType	ACL_FLOAT16/ACL_BF16
enAccum	false
matmulType	MATMUL_UNDEFINED
quantMode	PER_TOKEN

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]	int8	ND	矩阵乘的B矩阵，权重。
deqScale	[n]	float	ND	反量化步长。实际占用内存需要是32byte对齐。
perTokenScale	[m]	float	ND	perToken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，下图列举了所有输入输出属性的组合，图中没有的组合即不支持：

图1 输入输出属性排列组合

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 = false;
param.outDataType = ACL_FLOAT16;
param.enAccum = false;
param.matmulType = MATMUL_UNDEFINED;
param.quantMode = PER_TOKEN;

# 计算示例
>>> x
tensor([[1, 2],
        [3, 4]])
>>> weight
tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])
>>> deqScale
tensor([1, 2, 3])
>>> perTokenScale
tensor([1, 2])
>>> output
tensor([[9, 24, 45],
        [38, 104, 198]])
# 9 = (1 * 1 + 2 * 4) * 1 * 1
# 24 = (1 * 2 + 2 * 5) * 2 * 1
# 45 = (1 * 3 + 2 * 6) * 3 * 1
# 38 = (3 * 1 + 4 * 4) * 1 * 2
# 104 = (3 * 2 + 4 * 5) * 2 * 2
# 198 = (3 * 3 + 4 * 6) * 3 * 2

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