[object Object]

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

• 接口功能：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$y_i[m_i,n_i]=x_i[m_i,k_i] \times weight_i[k_i,n_i]+y_i[m_i,n_i], i=1...g$，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aclTensor，K轴分组。

  • k轴分组：$k_i$各不相同，但$m_i/n_i$每组相同。

• 计算公式：

  $$yRef_i=x_i\times weight_i + y_i$$

[object Object]

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

[object Object]

• 参数说明：

  [object Object]

  • Atlas 350 加速卡：

    • 上表维度列中的角标“1”代表该系列不支持的数据类型。

• 返回值：

  返回aclnnStatus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]

• aclnnGroupedMatmulAdd默认确定性实现。
• 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。
• 支持的输入类型为：
  • x为FLOAT16、weight为FLOAT16、y为FLOAT32。
  • x为BFLOAT16、weight为BFLOAT16、y为FLOAT32。

[object Object]

调用示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考。