[object Object]

[object Object][object Object]undefined[object Object]

• 接口功能：目的数据类型为FLOAT4类、FLOAT8类的MX量化。在给定的轴axis上，根据每blocksize个数，计算出这组数对应的量化尺度mxscale作为输出mxscaleOut的对应部分，然后对这组数每一个除以mxscale，根据round_mode转换到对应的dstType，得到量化结果y作为输出yOut的对应部分。在dstType为FLOAT8_E4M3FN、FLOAT8_E5M2时，根据scaleAlg的取值来指定计算mxscale的不同算法。

• 计算公式：

  • 场景1，当scaleAlg为0时：
    • 将输入x在axis维度上按k = blocksize个数分组，一组k个数 $\{\{V_i\}_{i=1}^{k}\}$ 动态量化为 $\{mxscale1, \{P_i\}_{i=1}^{k}\}$, k = blocksize
    $$shared\_exp = floor(log_2(max_i(|V_i|))) - emax \\ mxscale = 2^{shared\_exp}\\ P_i = cast\_to\_dst\_type(V_i/mxscale, round\_mode), \space i\space from\space 1\space to\space blocksize\\$$

    • ​量化后的 $P_{i}$ 按对应的 $V_{i}$ 的位置组成输出yOut，mxscale按对应的axis维度上的分组组成输出mxscaleOut。

    • emax: 对应数据类型的最大正则数的指数位。

      [object Object]undefined
  • 场景2，当scaleAlg为1时，只涉及FP8类型：
    • 将长向量按块分，每块长度为k，对每块单独计算一个块缩放因子$S_{fp32}^b$，再把块内所有元素用同一个$S_{fp32}^b$映射到目标低精度类型FP8。如果最后一块不足k个元素，把缺失值视为0，按照完整块处理。
    • 找到该块中数值的最大绝对值:$$Amax(D_{fp32}^b)=max(\{|d_{i}|\}_{i=1}^{k})$$
    • 将FP32映射到目标数据类型FP8可表示的范围内，其中$Amax(DType)$是目标精度能表示的最大值$$S_{fp32}^b = \frac{Amax(D_{fp32}^b)}{Amax(DType)}$$
    • 将块缩放因子$S_{fp32}^b$转换为FP8格式下可表示的缩放值$S_{ue8m0}^b$
    • 从块的浮点缩放因子$S_{fp32}^b$中提取无偏指数$E_{int}^b$和尾数$M_{fixp}^b$
    • 为保证量化时不溢出，对指数进行向上取整，且在FP8可表示的范围内：$$E_{int}^b = \begin{cases} E_{int}^b + 1, & \text{如果} S_{fp32}^b \text{为正规数，且} E_{int}^b < 254 \text{且} M_{fixp}^b > 0 \\ E_{int}^b + 1, & \text{如果} S_{fp32}^b \text{为非正规数，且} M_{fixp}^b > 0.5 \\ E_{int}^b, & \text{否则} \end{cases}$$
    • 计算块缩放因子：$S_{ue8m0}^b=2^{E_{int}^b}$
    • 计算块转换因子：$R_{fp32}^b=\frac{1}{fp32(S_{ue8m0}^b)}$
    • 应用到量化的最终步骤，对于每个块内元素，$d^i = DType(d_{fp32}^i \cdot R_{fp32}^n)$，最终输出的量化结果是$\left(S^b, [d^i]_{i=1}^k\right)$，其中$S^b$代表块的缩放因子，这里指$S_{ue8m0}^b$，$[d^i]_{i=1}^k$代表块内量化后的数据。

[object Object]

每个算子分为，必须先调用“aclnnDynamicMxQuantGetWorkspaceSize”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“aclnnDynamicMxQuant”接口执行计算。

[object Object]

• 参数说明

  [object Object]

• 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]

[object Object]

• 参数说明

  [object Object]

• 返回值

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

[object Object]

• 确定性计算：
  • aclnnDynamicMxQuant默认确定性实现。
• 关于x、mxscaleOut的shape约束说明如下：
  • rank(mxscaleOut) = rank(x) + 1。
  • axis_change = axis if axis >= 0 else axis + rank(x)。
  • mxscaleOut.shape[axis_change] = (ceil(x.shape[axis] / blocksize) + 2 - 1) / 2。
  • mxscaleOut.shape[-1] = 2。
  • 其他维度与输入x一致。

[object Object]

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考。