aclnnBatchMatMul

产品支持情况

[object Object]undefined

功能说明

• 接口功能：完成张量self与张量mat2的矩阵乘计算。仅支持三维的Tensor传入。第一维是batch维度，最后两个维度做矩阵乘法。也支持其中一个输入的batch轴为1时做broadcast，见示例。

• 计算公式：

  $$out = self@mat2$$

• 示例：

  self的shape是[A, M, K]，mat2的shape是[A, K, N]，计算输出out的shape是[A, M, N]。第一维相等，后两维做矩阵乘运算。 self的shape是[A, M, K]，mat2的shape是[1, K, N]，计算输出out的shape是[A, M, N]。mat2第一维为1，会broadcast到A，后两维做矩阵乘运算。 self的shape是[1, M, K]，mat2的shape是[B, K, N]，计算输出out的shape是[B, M, N]。self第一维为1，会broadcast到B，后两维做矩阵乘运算。

函数原型

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

aclnnBatchMatMulGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  [object Object]
  • [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BFLOAT16数据类型；
    • 当输入数据类型为FLOAT32时不支持cubeMathType=0；
    • cubeMathType=1，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；
    • 不支持cubeMathType=3。
  • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：
    • cubeMathType=1，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；
    • cubeMathType=2，当输入数据类型为BFLOAT16时不支持该选项；
    • cubeMathType=3，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。

  第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：

  [object Object]

aclnnBatchMatMul

• 参数说明：

  [object Object]

• 返回值：

  aclnnStatus: 返回状态码，具体参见。

约束说明

• 确定性说明：
  • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：aclnnBatchMatMul默认确定性实现。
• [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[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。

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。