aclnnCalculateMatmulWeightSizeV2
产品支持情况
功能说明
算子功能: 在Matmul算子ND格式输入下,计算如果要转换到NZ格式下需要占用的空间大小(单位为元素个数),该接口仅仅用于判断对weight Tensor预处理需要使用多少size才可使Matmul算子执行性能最优。 例如:
- 输入【510, 510】Float16/Bfloat16:该函数出于性能角度考虑,会将shape变化为[512,512]
因此函数会将引用输入修改为262144
输入【510, 270】INT8:该函数出于性能角度考虑,会将shape变化为【512,288】 因此函数会将引用输入修改为147456
计算公式:
函数原型
[object Object]
aclnnCalculateMatmulWeightSizeV2
参数说明:
- tensorShape(aclIntArray *, 计算输入):用于表达该次Matmul载入权重矩阵的Shape,公式中的Shapesize,Host侧的aclIntArray,输入shape支持2-6维,即(batch,n,k),其中batch表示权重矩阵的批次大小,支持0-4维,n表示单个batch权重矩阵第1维的大小,k表示单个batch权重矩阵第2维的大小,不支持空Array。
- weightDtype(aclDataType, 计算输入):weight的Dtype,支持FLOAT16、BFLOAT16、INT8。
- weightTensorSize(uint64_t *, 计算输出):转换为NZ格式所占用的空间大小(单位为元素个数),公式中的result。
返回值:
[object Object]
约束说明
- 确定性计算:
- aclnnCalculateMatmulWeightSizeV2默认确定性实现。
调用示例
[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 A2 推理系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:
tensorShape为2维的场景示例代码如下,仅供参考,具体编译和执行过程请参考。 tensorShape为多维(3-6维)的场景示例代码请参考。 伪量化有aclnnWeightQuantBatchMatmulV2和aclnnWeightQuantBatchMatmulV3接口, 这里以aclnnWeightQuantBatchMatmulV2为例
[object Object]