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

• 接口功能：矩阵乘与通用向量计算融合。

• 计算公式：

  $$y = OP((x1 @ x2 + bias), x3)$$

  OP类型由fusedOpType输入定义，支持如下：

  add运算:

  $$y=(x1 @ x2 + bias) + x3$$

  mul运算:

  $$y=(x1 @ x2 + bias) ∗ x3$$

  gelu_tanh运算:

  $$y = gelu\_tanh(x1 @ x2 + bias)$$

  gelu_erf运算:

  $$y = gelu\_erf(x1 @ x2 + bias)$$

  relu运算:

  $$y = relu(x1 @ x2 + bias)$$

[object Object]

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

[object Object]

• 参数说明：

  [object Object]
  • Atlas 350 加速卡：
    • 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。
    • cubeMathType=4时不做处理。

• 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]

• 确定性说明：

  • [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：aclnnFusedMatmul默认确定性实现。

• 当fusedOpType取值为"gelu_erf"、"gelu_tanh"时，x1、x2、x3的数据类型必须为BFLOAT16、FLOAT16;当fusedOpType为""、"relu"、"add"、"mul"时, x1、x2、x3的数据类型必须为FLOAT32(cubeMathType只支持3)、BFLOAT16、FLOAT16。

[object Object]

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考。