aclnnAddRmsNormDynamicQuant

产品支持情况

[object Object]undefined

功能说明

• 接口功能：RmsNorm算子是大模型常用的归一化操作，相比LayerNorm算子，其去掉了减去均值的部分。DynamicQuant算子则是为输入张量进行对称动态量化的算子。AddRmsNormDynamicQuant算子将RmsNorm前的Add算子和RmsNorm归一化输出给到的1个或2个DynamicQuant算子融合起来，减少搬入搬出操作。
• 计算公式：$$x=x_{1}+x_{2}$$ $$y = \operatorname{RmsNorm}(x)=\frac{x}{\operatorname{Rms}(\mathbf{x})}\cdot gamma, \quad \text { where } \operatorname{Rms}(\mathbf{x})=\sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i^2+epsilon}$$
  • 若smoothScale1Optional和smoothScale2Optional均不输入，则y2Out和scale2Out输出无实际意义。计算过程如下所示：
  $$scale1Out=row\_max(abs(y))/127$$ $$y1Out=round(y/scale1Out)$$
  • 若仅输入smoothScale1Optional，则y2Out和scale2Out输出无实际意义。计算过程如下所示：
  $$input = y\cdot smoothScale1Optional$$ $$scale1Out=row\_max(abs(input))/127$$ $$y1Out=round(input/scale1Out)$$
  • 若smoothScale1Optional和smoothScale2Optional均输入，则算子的五个输出均为有效输出。计算过程如下所示：
  $$input1 = y\cdot smoothScale1Optional$$ $$input2 = y\cdot smoothScale2Optional$$ $$scale1Out=row\_max(abs(input1))/127$$ $$scale2Out=row\_max(abs(input2))/127$$ $$y1Out=round(input1/scale1Out)$$ $$y2Out=round(input2/scale2Out)$$

  其中row_max代表每行求最大值。

函数原型

每个算子分为，必须先调用[object Object]接口获取入参并根据计算流程所需workspace大小，再调用[object Object]接口执行计算。

aclnnAddRmsNormDynamicQuantGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  [object Object]
  • [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]：
    • 出参[object Object]、[object Object]仅支持INT8。

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

  第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：

  [object Object]

aclnnAddRmsNormDynamicQuant

• 参数说明：

  [object Object]

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码。（具体参见）

约束说明

• 支持类型说明

  是否支持空Tensor：支持空进空出。

• 数据格式说明

  所有输入输出Tensor的数据格式推荐使用ND格式，其他数据格式会由框架默认转换成ND格式进行处理。

• 各产品型号支持数据类型说明

  • [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]undefined

• 确定性计算：

  • aclnnAddRmsNormDynamicQuant默认确定性实现。

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。