[object Object]

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

• 接口功能：RmsNorm算子是大模型常用的归一化操作，相比LayerNorm算子，其去掉了减去均值的部分。DynamicMxQuant算子则是在尾轴上按blocksize分组进行动态MX量化的算子。AddRmsNormDynamicMxQuant算子将RmsNorm前的Add算子和RmsNorm归一化输出给到的DynamicMxQuant算子融合起来，减少搬入搬出操作。 在输入尾轴axis上，根据每blocksize=32个数，计算出这组数对应的量化尺度mxscale，然后对这组数每一个除以mxscale，根据round_mode转换到对应的dst_type，得到量化结果y。在dst_type为FLOAT8_E4M3FN、FLOAT8_E5M2时，根据scale_alg的取值来指定计算mxscale的不同算法。

• 计算公式：

  $$x=x_{1}+x_{2}$$ $$y = \operatorname{RmsNorm}(x)=\frac{x}{\operatorname{Rms}(\mathbf{x})}\cdot gamma+beta, \quad \text { where } \operatorname{Rms}(\mathbf{x})=\sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i^2+epsilon}$$

  当scaleAlg为0时：

  • 将RmsNorm输出y在尾轴维度上按k = 32个数分组，一组k个数 $\{\{V_i\}_{i=1}^{k}\}$ 动态量化为 $\{mxscale,\{P_i\}_{i=1}^{k}\}$
  $$shared\_exp = floor(log_2(max_i(|V_i|))) - emax$$ $$mxscale = 2^{shared\_exp}$$ $$P_i = cast\_to\_dst\_type(V_i/mxscale, round\_mode), \space i\space from\space 1\space to\space blocksize\\$$

  • emax: 对应数据类型的最大正则数的指数位。

    [object Object]undefined

  当scaleAlg为1时，只涉及FP8类型：

  • 将长向量按块分，每块长度为k，对每块单独计算一个块缩放因子$S_{fp32}^b$，再把块内所有元素用同一个$S_{fp32}^b$映射到目标低精度类型FP8。

  • 找到该块中数值的最大绝对值:

    $$Amax(D_{fp32}^b)=max(\{|d_{i}|\}_{i=1}^{k})$$

  • 将FP32映射到目标数据类型FP8可表示的范围内:

    $$S_{fp32}^b = \frac{Amax(D_{fp32}^b)}{Amax(DType)}$$

  • 转换为FP8格式下可表示的缩放值$S_{ue8m0}^b$

  • 从块的浮点缩放因子$S_{fp32}^b$中提取无偏指数$E_{int}^b$和尾数$M_{fixp}^b$

  • 为保证量化时不溢出，对指数进行向上取整:

    $$E_{int}^b = \begin{cases} E_{int}^b + 1, & \text{如果} S_{fp32}^b \text{为正规数，且} E_{int}^b < 254 \text{且} M_{fixp}^b > 0 \\ E_{int}^b + 1, & \text{如果} S_{fp32}^b \text{为非正规数，且} M_{fixp}^b > 0.5 \\ E_{int}^b, & \text{否则} \end{cases}$$

  • 计算块缩放因子：$S_{ue8m0}^b=2^{E_{int}^b}$

  • 计算块转换因子：$R_{fp32}^b=\frac{1}{fp32(S_{ue8m0}^b)}$

  • 应用到量化的最终步骤：$d^i = DType(d_{fp32}^i \cdot R_{fp32}^n)$

[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]

• 边界值场景说明

  • 当输入是Inf时：1、输出yOut为0；2、输出xOut为Inf；3、输出mxscaleOut为255，偶数pad填充值为0；4、输出rstdOut为0。
  • 当输入是NaN时：1、输出yOut为0；2、输出xOut为Nan；3、输出mxscaleOut为255，偶数pad填充值为0；4、输出rstdOut为NaN。

• 数据格式说明

  所有输入输出Tensor的数据格式推荐使用ND格式，其他数据格式会由框架默认转换成ND格式进行处理。

• 各产品型号支持数据类型说明

  • Atlas 350 加速卡：

    [object Object]undefined

• mxscaleOut的shape约束说明如下：

  • rank(mxscaleOut) = rank(x1) + 1。
  • mxscaleOut.shape[-2] = (ceil(x1.shape[-1] / 32) + 2 - 1) / 2。
  • mxscaleOut.shape[-1] = 2。
  • 其他维度与输入x1一致。

• x1的shape约束说明如下：

  • 当输出yOut的数据类型为FLOAT4_E2M1或FLOAT4_E1M2，x1尾轴的值必须为偶数。

• 确定性计算：

  • aclnnAddRmsNormDynamicMxQuant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。