aclnnQuantMatmulAllReduce

产品支持情况

[object Object]undefined

说明： 使用该接口时，请确保驱动固件包和CANN包都为配套的8.0.RC2版本或者配套的更高版本，否则将会引发报错，比如BUS ERROR等。

接口功能：对量化后的入参x1、x2进行MatMul计算后，接着进行Dequant计算，接着与x3进行Add操作，最后做AllReduce计算。支持per tensor、per channel量化方式。
计算公式： $output= AllReduce(dequantScale*(x1_{int8}@x2_{int8} + bias_{int32}) + x3)$

每个算子分为，必须先调用“aclnnQuantMatmulAllReduceGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnQuantMatmulAllReduce”接口执行计算。

[object Object]

参数说明：
[object Object]
- [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：x2输入的数据格式支持ND（当前版本仅支持二维输入）和FRACTAL_NZ格式（当前版本仅支持四维输入）。当x2的数据格式为FRACTAL_NZ时，配合aclnnCalculateMatmulWeightSizeV2和aclnnTransMatmulWeight完成数据格式ND到数据格式NZ的转换，非连续的tensor仅支持transpose场景。
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]

确定性计算：
- aclnnQuantMatmulAllReduce默认非确定性实现，支持通过aclrtCtxSetSysParamOpt开启确定性。
增量场景不使能MC2，全量场景使能MC2。
输入x1可为二维或者三维，其shape为(b, s, k)或者(m, k)。x2必须是二维。其shape为(k, n)，k轴满足mm算子入参要求，k轴相等。不支持x1、x2为空矩阵。
m大小不超过2147483647，x1与x2的最后一维大小不超过65535，x1的最后一维指k，x2的最后一维指转置时的k或非转置时的n。bias若非空，shape为(n)。x3若非空，shape与output相同。
当输入x1的shape为(b, s, k)时，输出output的shape为(b, s, n)，当输入x1的shape为(m, k)时，输出output的shape为(m, n)。
传入的x1、x2、dequantScale或者output不为空指针。
x1和x2、dequantScale、output、bias（非空场景）、x3（非空场景）的数据类型和数据格式需要在支持的范围之内。
若输出output类型为FLOAT16，dequantScale的类型为INT64、UINT64；若输出output类型为BFLOAT16，dequantScale的类型为BFLOAT16，x3的类型为BFLOAT16。
仅支持hccs链路all mesh组网。
- [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：支持1、2、4、8卡。
[object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：一个模型中的通算融合MC2算子，仅支持相同通信域。

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考。