MmadBitMode
产品支持情况
产品 |
是否支持( 不传入bias的原型 ) |
是否支持( 传入bias的原型 ) |
|---|---|---|
Atlas 350 加速卡 |
√ |
√ |
x |
x |
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x |
x |
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x |
x |
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x |
x |
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x |
x |
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x |
x |
功能说明
功能一:完成矩阵乘加(C += A * B)操作。矩阵ABC分别为A2/B2/CO1中的数据。
ABC矩阵的数据排布格式分别为NZ,ZN,NZ。
矩阵A:每个分形矩阵内部是行主序,分形矩阵之间是列主序。简称小Z大N格式。其shape为16 x (32B/sizeof(AType)),大小为512Byte。
矩阵B:每个分形矩阵内部是列主序,分形矩阵之间是行主序。简称小N大Z格式。其shape为 (32B/sizeof(BType)) x 16,大小为512Byte。
矩阵C:每个分形矩阵内部是行主序,分形矩阵之间是列主序。简称小Z大N格式。其shape为16 x 16,大小为256个元素。

以下是一个简单的例子,假设分形矩阵的大小是2x2(并不符合真实情况,仅作为示例),矩阵ABC的大小都是4x4。
0 |
1 |
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3 |
4 |
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8 |
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15 |
矩阵A的排列顺序:0,1,4,5,8,9,12,13,2,3,6,7,10,11,14,15。
矩阵B的排列顺序:0,4,1,5,2,6,3,7,8,12,9,13,10,14,11,15。
矩阵C的排列顺序:0,1,4,5,8,9,12,13,2,3,6,7,10,11,14,15。
功能二:针对Atlas 350 加速卡,还支持包含缩放功能的矩阵乘,公式如下:C = (ScaleA ⊗ A) ∗ (ScaleB ⊗ B) + C。ScaleA和ScaleB通过LoadData2DMX接口载入。
- ScaleA的分形格式为小Z大Z ,shape为(16,2),数据类型为fp8_e8m0_t。
- ScaleB的分形格式为小N大N,shape为 (2,16),数据类型为fp8_e8m0_t。
以AB矩阵均为fp4x2_e2m1_t数据类型为例,下图展示了ScaleA、ScaleB的分形排布格式和缩放功能原理:

函数原型
- 不传入bias
1 2
template <typename T, typename U, typename S> __aicore__ inline void Mmad(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<U>& fm, const LocalTensor<S>& filter, const MmadBitModeParams& mmadParams)
- 传入bias
1 2
template <typename T, typename U, typename S, typename V> __aicore__ inline void Mmad(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<U>& fm, const LocalTensor<S>& filter, const LocalTensor<V>& bias, const MmadBitModeParams& mmadParams)
参数说明
参数名 |
描述 |
|---|---|
T |
目的操作数的数据类型。 |
U |
左矩阵的数据类型。 |
S |
右矩阵的数据类型。 |
V |
Bias矩阵的数据类型。 |
参数名称 |
输入/输出 |
含义 |
|---|---|---|
dst |
输出 |
目的操作数,结果矩阵,类型为LocalTensor,支持的TPosition为CO1。 LocalTensor的起始地址需要256个元素对齐。 |
fm |
输入 |
源操作数,左矩阵a,类型为LocalTensor,支持的TPosition为A2。 LocalTensor的起始地址需要512字节对齐。 |
filter |
输入 |
源操作数,右矩阵b,类型为LocalTensor,支持的TPosition为B2。 LocalTensor的起始地址需要512字节对齐。 |
bias |
输入 |
源操作数,bias矩阵,类型为LocalTensor,支持的TPosition为C2、CO1。 LocalTensor的起始地址需要128字节对齐。 |
mmadParams |
输入 |
矩阵乘相关参数,该参数类型的具体定义请参考${INSTALL_DIR}/include/ascendc/basic_api/interface/kernel_struct_mm.h,${INSTALL_DIR}请替换为CANN软件安装后文件存储路径。 MmadBitModeParams,参数说明请参考表3。 |
参数名称 |
含义 |
|---|---|
config0 |
uint64_t类型,与MmadBitModeConfig0位域(bit-field)结构体类型参数config0BitMode组成联合体(union),初始化为0,可以使用类对象的GetConfig0()函数获取其值。 |
config0BitMode |
MmadBitModeConfig0位域(bit-field)结构体类型,参数参考表4,与config0组成联合体(union)。 |
MmadBitModeParams类参数设计思想说明:
联合体(union)是一种特殊的数据结构,允许在相同的内存位置存储不同的数据类型。union的所有成员共享同一块内存空间,大小由最大成员决定,同一时间只能使用一个成员。
位域(bit-field)是一种特殊的类成员,允许精确控制结构体中成员变量所占用的内存位数。结构体中成员变量从上到下对应内存中从低位到高位。
MmadBitModeParams类使用union与bit-field方法,采用bit位表达参数类型,使用bit-field结构体自动处理入参的bit位数,并利用union的特性实现多参数融合传递,仅需传递一个入参即可包含全部所需信息,对应底层接口仅需要接收一个参数。同时,当需要修改参数中某一bit位的值时,仅需要通过循环和位运算即可实现,不需要重新传入参数,减少了scalar计算,实现性能提升。
MmadBitModeParams类可以直接使用MmadBitModeParams结构体类型对象初始化:
1 | __aicore__ inline MmadBitModeParams(const MmadBitModeParams &mmadParams_); |
也可以使用各参数的Set函数修改参数值,并且由于使用了联合体,还可以对congfig0直接进行逐bit位修改来修改参数。
参数名称 |
含义 |
|---|---|
m |
左矩阵Height,取值范围:m∈[0, 4095] 。默认值为0。 该参数是位域结构体的最低位参数,占用12bit,可以使用MmadBitModeParams类对象的SetM()函数设置其值,使用GetM()函数获取其值。 |
k |
右矩阵Width,取值范围:n∈[0, 4095] 。默认值为0。 该参数是位域结构体的第二低位参数,占用12bit,可以使用MmadBitModeParams类对象的SetK()函数设置其值,使用GetK()函数获取其值。 |
n |
左矩阵Width、右矩阵Height,取值范围:k∈[0, 4095] 。默认值为0。 该参数是位域结构体的第三低位参数,占用12bit,可以使用MmadBitModeParams类对象的SetN()函数设置其值,使用GetN()函数获取其值。 |
unitFlag |
预留参数。为后续的功能做保留,开发者暂时无需关注,使用默认值即可。 该参数是位域结构体的第四低位参数,占用2bit,可以使用MmadBitModeParams类对象的SetUnitFlag()函数设置其值,使用GetUnitFlag()函数获取其值。 |
disableGemv |
M = 1时,用于配置Mmad计算是否开启GEMV。当输入为false时,表示开启GEMV;反之,输入为true时,表示关闭GEMV。 GEMV(General Matrix-Vector Multiplication)表示实现矩阵和向量的乘积,开启GEMV后,Mmad API 从L0A Buffer读取数据时,数据将以ND格式进行读取,而不会将其视为ZZ格式。 该参数是位域结构体的第五低位参数,占用1bit,可以使用MmadBitModeParams类对象的SetDisableGemv()函数设置其值,使用GetDisableGemv()函数获取其值。 |
cmatrixSource |
配置C矩阵初始值是否来源于C2(存放Bias的硬件缓存区)。默认值为false。
注意:带bias输入的接口配置该参数无效,会根据bias输入的位置来判断C矩阵初始值是否来源于CO1还是C2。 该参数是位域结构体的第六低位参数,占用1bit,可以使用MmadBitModeParams类对象的SetCmatrixSource()函数设置其值,使用GetCmatrixSource()函数获取其值。 |
cmatrixInitVal |
配置C矩阵初始值是否为0。默认值true。
该参数是位域结构体的最高位参数,占用1bit,可以使用MmadBitModeParams类对象的SetCmatrixInitVal()函数设置其值,使用GetCmatrixInitVal()函数获取其值。 |
MmadBitModeConfig0结构体参数的含义与MmadBitModeParams结构体中的同名参数含义相同,具体参考表3。
左矩阵fm type |
右矩阵filter type |
结果矩阵dst type |
备注 |
|---|---|---|---|
int8_t |
int8_t |
int32_t |
仅支持不含缩放的矩阵乘 |
half |
half |
float |
|
float |
float |
float |
|
bfloat16_t |
bfloat16_t |
float |
|
fp8_e4m3fn_t |
fp8_e4m3fn_t |
float |
|
fp8_e4m3fn_t |
fp8_e5m2_t |
float |
|
fp8_e5m2_t |
fp8_e4m3fn_t |
float |
|
fp8_e5m2_t |
fp8_e5m2_t |
float |
|
hifloat8_t |
hifloat8_t |
float |
|
fp4x2_e1m2_t |
fp4x2_e1m2_t |
float |
仅支持包含缩放的矩阵乘 |
fp4x2_e2m1_t |
fp4x2_e1m2_t |
float |
|
fp4x2_e1m2_t |
fp4x2_e2m1_t |
float |
|
fp4x2_e2m1_t |
fp4x2_e2m1_t |
float |
|
AscendC::mx_fp8_e4m3_t |
AscendC::mx_fp8_e4m3_t |
float |
|
AscendC::mx_fp8_e4m3_t |
AscendC::mx_fp8_e5m2_t |
float |
|
AscendC::mx_fp8_e5m2_t |
AscendC::mx_fp8_e4m3_t |
float |
|
AscendC::mx_fp8_e5m2_t |
AscendC::mx_fp8_e5m2_t |
float |
左矩阵fm type |
右矩阵filter type |
bias type |
结果矩阵dst type |
备注 |
|---|---|---|---|---|
int8_t |
int8_t |
int32_t |
int32_t |
仅支持不含缩放的矩阵乘 |
half |
half |
float |
float |
|
float |
float |
float |
float |
|
bfloat16_t |
bfloat16_t |
float |
float |
|
fp8_e4m3fn_t |
fp8_e4m3fn_t |
float |
float |
|
fp8_e4m3fn_t |
fp8_e5m2_t |
float |
float |
|
fp8_e5m2_t |
fp8_e4m3fn_t |
float |
float |
|
fp8_e5m2_t |
fp8_e5m2_t |
float |
float |
|
hifloat8_t |
hifloat8_t |
float |
float |
|
fp4x2_e1m2_t |
fp4x2_e1m2_t |
float |
float |
仅支持包含缩放的矩阵乘 |
fp4x2_e2m1_t |
fp4x2_e1m2_t |
float |
float |
|
fp4x2_e1m2_t |
fp4x2_e2m1_t |
float |
float |
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fp4x2_e2m1_t |
fp4x2_e2m1_t |
float |
float |
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AscendC::mx_fp8_e4m3_t |
AscendC::mx_fp8_e4m3_t |
float |
float |
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AscendC::mx_fp8_e4m3_t |
AscendC::mx_fp8_e5m2_t |
float |
float |
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AscendC::mx_fp8_e5m2_t |
AscendC::mx_fp8_e4m3_t |
float |
float |
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AscendC::mx_fp8_e5m2_t |
AscendC::mx_fp8_e5m2_t |
float |
float |
约束说明
- dst只支持位于CO1,fm只支持位于A2,filter只支持位于B2。
- 当M、K、N中的任意一个值为0时,该指令不会被执行。
- 当M = 1时,会默认开启GEMV(General Matrix-Vector Multiplication)功能。在这种情况下,Mmad API从L0A Buffer读取数据时,会以ND格式进行读取,而不会将其视为ZZ格式。所以此时左矩阵需要直接按照ND格式进行排布。针对Atlas 350 加速卡,可以通过设置MmadBitModeParams的disableGemv参数为true,将该功能关闭。
- 操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。
- 通过一个具体的示例来介绍无效数据与有效数据的排布方式。
数据为half类型,当M=30,K=70,N=40的时候,A2中有2x5个16x16矩阵,B2中有5x3个16x16矩阵,CO1中有2x3个16x16矩阵。在这种场景下M、K和N都不是16的倍数,A2中右下角的矩阵实际有效的数据只有14x6个,但是也需要占一个16x16矩阵的空间,其他无效数据在计算中会被忽略。一个16x16分形的数据块中,无效数据与有效数据排布的方式示意如下:
