[object Object]

须知：该接口后续版本会废弃，请使用最新aclnnQuantMatmulV5接口。

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

• 接口功能：完成量化的矩阵乘计算，最小支持维度为2维，最大支持输入维度为3维。相似接口有（仅支持2维Tensor作为输入的矩阵乘）和（仅支持三维的矩阵乘，其中第一维是Batch维度）。

• 计算公式：

$$out = (x1@x2 + bias) * deqScale$$ [object Object]

每个算子分为，必须先调用 aclnnQuantMatmulGetWorkspaceSize 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 aclnnQuantMatmul 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]

• 确定性说明：
  • [object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]、[object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：aclnnQuantMatmul默认确定性实现。

该接口迁移到aclnnQuantMatmulV4接口的方法：

• 输入x1，x2，bias可以直接转为aclnnQuantMatmulV4接口中的x1，x2，bias。
• 输入deqScale为FLOAT型，将这个FLOAT数构造成shape为（1，）的FLOAT型aclTensor（参考中的CreateAclTensor）, 再利用aclnnTransQuantParamV2转为shape为（1，）的uint64_t的aclTensor（参考），记为scale，对标aclnnQuantMatmulV4接口中的scale。
• aclnnQuantMatmulV4接口中的可选输入offset/pertokenScaleOptional设置为nullptr，transposeX1和transposeX2均设置为false。
• 接口参数设置为[object Object]。

[object Object]

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考。