aclnnGroupedMatmulV3

产品支持情况

[object Object]undefined

功能说明

• 算子功能：实现分组矩阵乘计算，每组矩阵乘的维度大小可以不同。基本功能为矩阵乘，如$y_i[m_i,n_i]=x_i[m_i,k_i] \times weight_i[k_i,n_i], i=1...g$，其中g为分组个数，$m_i/k_i/n_i$为对应shape。输入输出数据类型均为aclTensorList，对应的功能为：

  • k轴分组：$k_i$各不相同，但$m_i/n_i$每组相同，此时$x_i/weight_i$可以在$k_i$上拼接。
  • m轴分组：$k_i$各组相同，$weight_i/y_i$可以在$n_i$上拼接。

  相较于接口，此接口新增：

  • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：

    • 非量化场景，支持weight转置（转置指若shape为[M,K]时，则stride为[1,M],数据排布为[K,M]的场景）。
    • 支持m轴和k轴分组，由groupType表示。
    • x、weight、y都为单tensor非量化场景支持x，weight输入都为float32类型。
    • 量化、伪量化场景，支持weight转置，支持weight为单tensor。
    • 对于接口支持的特性，该接口不支持x为单tensor，weight/y为多tensor场景。 说明：

  • 单tensor指一个tensor list中所有分组的tensor在groupType指定的分组轴上合并为1个；否则为多tensor。

  • tensor转置：指若tensor shape为[M,K]时，则stride为[1,M],数据排布为[K,M]的场景，即非连续tensor。

• 计算公式：

  • 非量化场景：
  $$y_i=x_i\times weight_i + bias_i$$
  • 量化场景：
  $$y_i=(x_i\times weight_i + bias_i) * scale_i + offset_i$$
  • 反量化场景：
  $$y_i=(x_i\times weight_i + bias_i) * scale_i$$
  • 伪量化场景：
  $$y_i=x_i\times (weight_i + antiquant\_offset_i) * antiquant\_scale_i + bias_i$$

函数原型

每个算子分为，必须先调用“aclnnGroupedMatmulV3GetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnGroupedMatmulV3”接口执行计算。

• [object Object]
• [object Object]

aclnnGroupedMatmulV3GetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • x（aclTensorList*，计算输入）：必选参数，Device侧的aclTensorList，公式中的输入x，支持ND，支持的最大长度为128个。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、INT8、FLOAT32。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT16。
  • weight（aclTensorList*，计算输入）：必选参数，Device侧的aclTensorList，公式中的weight，支持ND，支持的最大长度为128个。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、INT8、FLOAT32。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT16。
  • biasOptional（aclTensorList*，计算输入）可选参数，Device侧的aclTensorList，公式中的bias，支持ND，长度与weight相同。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT32。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT16。
  • scaleOptional（aclTensorList*，计算输入）可选参数，Device侧的aclTensorList，代表量化参数中的缩放因子，数据类型支持UINT64，支持ND，长度与weight相同。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：功能暂不支持，需传空指针。
  • offsetOptional（aclTensorList*，计算输入）可选参数，Device侧的aclTensorList，代表量化参数中的偏移量，数据类型支持FLOAT32，支持ND，长度与weight相同。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：功能暂不支持，需传空指针。
  • antiquantScaleOptional（aclTensorList*，计算输入）可选参数，Device侧的aclTensorList，代表伪量化参数中的缩放因子，支持ND，长度与weight相同。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT16，功能暂不支持，需传空指针。
  • antiquantOffsetOptional（aclTensorList*，计算输入）可选参数，Device侧的aclTensorList，代表伪量化参数中的偏移量，支持ND，长度与weight相同。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT16，功能暂不支持，需传空指针。
  • groupListOptional（aclTensor*，计算输入）：可选参数，Device侧的aclTensor类型，代表输入和输出分组轴方向的matmul大小分布，数据类型支持INT64，支持ND。需注意：当输出中TensorList的长度为1时，groupListOptional中的最后一个值约束了输出数据的有效部分，groupListOptional中未指定的部分将不会参与更新。
  • splitItem（int64_t，计算输入）：整数型参数，代表输出是否要做tensor切分，0/1代表输出为多tensor；2/3代表输出为单tensor。
  • groupType（int64_t，计算输入）：整数型参数，代表需要分组的轴，如矩阵乘为C[m,n]=A[m,k]xB[k,n]，则groupType取值-1：不分组，0：m轴分组，1：n轴分组，2：k轴分组。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：当前不支持n轴分组。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：当前只支持m轴分组。
  • y（aclTensorList*，计算输出）：Device侧的aclTensorList，公式中的输出y，支持ND，支持的最大长度为128个。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、INT8、FLOAT32。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT16。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16。
  • workspaceSize（uint64_t*，出参）：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
  • executor（aclOpExecutor**，出参）：返回op执行器，包含了算子计算流程。

• 返回值：

  返回aclnnStatus状态码，具体参见。

  [object Object]

aclnnGroupedMatmulV3

• 参数说明：

  • workspace（void*，入参）：在Device侧申请的workspace内存地址。
  • workspaceSize（uint64_t，入参）：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnGroupedMatmulV3GetWorkspaceSize获取。
  • executor（aclOpExecutor*，入参）：op执行器，包含了算子计算流程。
  • stream（aclrtStream，入参）：指定执行任务的Stream。

• 返回值：

  返回aclnnStatus状态码，具体参见。

约束说明

• 如果传入groupListOptional，groupListOptional必须为非负递增数列，groupListOptional长度不能为1。
• x和weight中每一组tensor的每一维大小在32字节对齐后都应小于int32的最大值2147483647。
• [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：

  • 非量化场景支持的输入类型为：

    • x为FLOAT16、weight为FLOAT16、biasOptional为FLOAT16、scaleOptional为空、offsetOptional为空、antiquantScaleOptional为空、antiquantOffsetOptional为空、y为FLOAT16；
    • x为BFLOAT16、weight为BFLOAT16、biasOptional为FLOAT32、scaleOptional为空、offsetOptional为空、antiquantScaleOptional为空、antiquantOffsetOptional为空、y为BFLOAT16；
    • x为FLOAT32、weight为FLOAT32、biasOptional为FLOAT32、scaleOptional为空、offsetOptional为空、antiquantScaleOptional为空、antiquantOffsetOptional为空、y为FLOAT32（仅x、weight、y都为单tensor场景支持）；

  • 量化场景支持的输入类型为：

    • x为INT8、weight为INT8、biasOptional为INT32、scaleOptional为UINT64、offsetOptional为空、antiquantScaleOptional为空、antiquantOffsetOptional为空、y为INT8；

  • 伪量化场景支持的输入类型为：

    • x为FLOAT16、weight为INT8、biasOptional为FLOAT16、scaleOptional为空，offsetOptional为空，antiquantScaleOptional为FLOAT16、antiquantOffsetOptional为FLOAT16、y为FLOAT16；
    • x为BFLOAT16、weight为INT8、biasOptional为FLOAT32、scaleOptional为空，offsetOptional为空，antiquantScaleOptional为BFLOAT16、antiquantOffsetOptional为BFLOAT16、y为BFLOAT16；

  • 不同groupType支持场景：

    • 量化、伪量化仅支持groupType为-1和0场景。
    • 支持场景中单表示单tensor，多表示多tensor，表示顺序为x，weight，y，例如单多单表示支持x为单tensor，weight多tensor，y单tensor的场景。[object Object]undefined

  • x和weight中每一组tensor的最后一维大小都应小于65536。$x_i$的最后一维指当x不转置时$x_i$的K轴或当x转置时$x_i$的M轴。$weight_i$的最后一维指当weight不转置时$weight_i$的N轴或当weight转置时$weight_i$的K轴。

• [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：
  • 输入输出只支持float16的数据类型，输出y的n轴大小需要是16的倍数。[object Object]undefined

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。