[object Object]

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

• 接口功能 ：LayerNorm算子是大模型常用的归一化操作。LayerNormQuant算子将LayerNorm归一化输出和下游的量化算子融合起来，减少搬入搬出操作。
• 计算公式：

  • LayerNorm操作：

    $$y = {{x-E(x)}\over\sqrt {Var(x)+epsilon}} * gamma + beta$$ $$E(x) = {\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i }$$ $$Var(x) = {\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (x_i-E(x))^2 }$$

  • quantMode为0时，量化模式为静态量化，输出scaleOut无实际意义：

    $$res = y / scale + zeroPointsOptional$$

  • quantMode为1时，量化模式为动态量化：

    $$tmp = y * scale$$ $$scaleOut = row\_max(abs(tmp))/dtypeMax$$ $$res = round(y / scaleOut )$$

[object Object]

每个算子分为，必须先调用[object Object]接口获取入参并根据计算流程所需workspace大小，再调用[object Object]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：
  • aclnnLayerNormQuant默认确定性实现。

[object Object]

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考。