开发者
资源
[object Object]

[object Object][object Object]undefined
[object Object]
  • 接口功能:对token数据进行量化(可选),当存在TP域通信时,先进行EP(Expert Parallelism)域的AllToAllV通信,再进行TP(Tensor Parallelism)域的AllGatherV通信;当不存在TP域通信时,进行EP(Expert Parallelism)域的AllToAllV通信。

    相较于[object Object]接口,该接口变更如下:

    1. 输出了更详细的token信息辅助CombineV2系列算子高效地进行全卡同步,因此原接口中shape为[object Object][object Object]出参替换为shape为[object Object][object Object]参数;
    2. 新增[object Object]入参,代替用于控制分层算法的[object Object][object Object]环境变量。

    详细说明请参考以下参数说明。

  • 计算公式:

    • 情形1:如果quantMode=0(非量化场景):
    allToAllXOut=AllToAllV(X)expandXOut={AllToAllV(X),TP通信域AllGatherV(allToAllXOut),TP通信域allToAllXOut = AllToAllV(X)\\ expandXOut = \begin{cases} AllToAllV(X), & 无TP通信域 \\ AllGatherV(allToAllXOut), & 有TP通信域 \\ \end{cases}
    • 情形2:如果quantMode=1(静态量化场景):
    xFp32=CastToFp32(X)×scalesquantOut=Cast(xFp32dstType)allToAllXOut=AllToAllV(quantOut)expandXOut={AllToAllV(quantOut),TP通信域AllGatherV(allToAllXOut),TP通信域xFp32 = CastToFp32(X) \times scales \\ quantOut = Cast(xFp32,dstType) \\ allToAllXOut = AllToAllV(quantOut)\\ expandXOut = \begin{cases} AllToAllV(quantOut), & 无TP通信域 \\ AllGatherV(allToAllXOut), & 有TP通信域 \\ \end{cases}
    • 情形3:如果quantMode=2(pertoken动态量化场景):
    xFp32=CastToFp32(X)×scalesdynamicScales=dstTypeMax/Max(Abs(xFp32))quantOut=CastToInt8(xFp32×dynamicScales)allToAllXOut=AllToAllV(quantOut)allToAllDynamicScalesOut=AllToAllV(1.0/dynamicScales)expandXOut={AllToAllV(quantOut),TP通信域AllGatherV(allToAllXOut),TP通信域dynamicScalesOut={allToAllDynamicScalesOut,TP通信域AllGatherV(allToAllDynamicScalesOut),TP通信域xFp32 = CastToFp32(X) \times scales \\ dynamicScales = dstTypeMax/Max(Abs(xFp32)) \\ quantOut = CastToInt8(xFp32 \times dynamicScales) \\ allToAllXOut = AllToAllV(quantOut) \\ allToAllDynamicScalesOut = AllToAllV(1.0/dynamicScales) \\ expandXOut = \begin{cases} AllToAllV(quantOut), & 无TP通信域 \\ AllGatherV(allToAllXOut), & 有TP通信域 \\ \end{cases} \\ dynamicScalesOut = \begin{cases} allToAllDynamicScalesOut, & 无TP通信域 \\ AllGatherV(allToAllDynamicScalesOut), & 有TP通信域 \\ \end{cases}
    • 情形4:如果quantMode=3(pertile动态量化场景):
    xFp32=CastToFp32(X)×scalesdynamicScales=dstTypeMax/Max(Abs(xFp32))quantOut=CastToInt8(xFp32×dynamicScales)allToAllXOut=AllToAllV(quantOut)allToAllDynamicScalesOut=AllToAllV(1.0/dynamicScales)expandXOut={AllToAllV(quantOut),TP通信域AllGatherV(allToAllXOut),TP通信域dynamicScalesOut={allToAllDynamicScalesOut,TP通信域AllGatherV(allToAllDynamicScalesOut),TP通信域xFp32 = CastToFp32(X) \times scales \\ dynamicScales = dstTypeMax/Max(Abs(xFp32)) \\ quantOut = CastToInt8(xFp32 \times dynamicScales) \\ allToAllXOut = AllToAllV(quantOut) \\ allToAllDynamicScalesOut = AllToAllV(1.0/dynamicScales) \\ expandXOut = \begin{cases} AllToAllV(quantOut), & 无TP通信域 \\ AllGatherV(allToAllXOut), & 有TP通信域 \\ \end{cases} \\ dynamicScalesOut = \begin{cases} allToAllDynamicScalesOut, & 无TP通信域 \\ AllGatherV(allToAllDynamicScalesOut), & 有TP通信域 \\ \end{cases}
    • 情形5:如果quantMode=4(mxfp8量化场景):
    sharedExp=Floor(log2(max(x)))emaxdynamicScales=2sharedExpquantOut=CastToFp8(X/dynamicScales)allToAllXOut=AllToAllV(quantOut)allToAllDynamicScalesOut=AllToAllV(1.0/dynamicScales)expandXOut={AllToAllV(quantOut),TP通信域AllGatherV(allToAllXOut),TP通信域dynamicScalesOut={allToAllDynamicScalesOut,TP通信域AllGatherV(allToAllDynamicScalesOut),TP通信域sharedExp = Floor(log_2(max(x))) - emax \\ dynamicScales = 2^{sharedExp} \\ quantOut = CastToFp8(X / dynamicScales) \\ allToAllXOut = AllToAllV(quantOut) \\ allToAllDynamicScalesOut = AllToAllV(1.0 / dynamicScales) \\ expandXOut = \begin{cases} AllToAllV(quantOut), & 无TP通信域 \\ AllGatherV(allToAllXOut), & 有TP通信域 \\ \end{cases} \\ dynamicScalesOut = \begin{cases} allToAllDynamicScalesOut, & 无TP通信域 \\ AllGatherV(allToAllDynamicScalesOut), & 有TP通信域 \\ \end{cases}

    其中,emaxemax表示该类型最大正规数对应的指数部分的值。

  • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]:该接口必须与[object Object]配套使用。

  • [object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]、Atlas 350 加速卡::该接口必须与[object Object][object Object]配套使用。

[object Object]
[object Object]

每个算子分为两段式接口,必须先调用 “aclnnMoeDistributeDispatchV2GetWorkspaceSize”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“aclnnMoeDistributeDispatchV2”接口执行计算。

[object Object]
[object Object]
[object Object]
  • 参数说明

    [object Object]
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]:

      • [object Object] 支持nullptr、""、"fullmesh"、"hierarchy";推荐配置"hierarchy"并搭配≥25.0.RC1.1版本驱动;nullptr和""依HCCL环境变量选择算法(不推荐);"fullmesh"通过RDMA直传token;"hierarchy"经跨机、机内两次发送优化通信。
      • [object Object]为"hierarchy"或HCCL_INTRA_PCIE_ENABLE=1且HCCL_INTRA_ROCE_ENABLE=0时,scalesOptional 需传nullptr。
      • [object Object] 依commAlg取值,"fullmesh"要求为1D Tensor,shape为(BS, );true需排在false前(例:{true, false, true}非法);"hierarchy"当前版本不支持,传空指针即可。
      • [object Object] 要求为2D Tensor,shape为(BS, K)。
      • [object Object] 依commAlg取值,"fullmesh"支持2、3、4、5、6、7、8、16、32、64、128、192、256、384;"hierarchy"支持16、32、64。
      • [object Object] 取值范围(0, 512]。
      • [object Object] 当前版本不支持,传空字符即可。
      • [object Object][object Object][object Object][object Object][object Object] 当前版本不支持,传0即可。
      • [object Object] 的shape为(moeExpertNum + 2 * globalBS * K * serverNum,)(前moeExpertNum个为接收token数,剩余为通信前reduce相关信息)。
      • 当前不支持TP域通信。
      • [object Object]要求为1D Tensor,shape为(A,)。
      • [object Object]支持0(非量化)、2(动态量化)。
    • [object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]:

      • [object Object]当前版本不支持,传空指针即可。
      • [object Object]要求为1D或2D Tensor(1D时shape为(BS, ),2D时shape为(BS, K));1D时true需排在false前,2D时token对应K个值全为false则不参与通信。
      • [object Object]当前版本不支持,传空指针即可。
      • [object Object]取值范围[2, 768]。
      • [object Object]取值范围(0, 1024]。
      • [object Object]字符串长度范围为[0, 128),不能和groupEp相同,仅在无tp域通信时支持传空。
      • [object Object]取值范围[0, 2],0和1表示无TP域通信,有TP域通信时仅支持2。
      • [object Object]取值范围[0, 1],同一个TP通信域中各卡的tpRankId不重复;无TP域通信时传0即可。
      • [object Object]当前仅支持传0,表示共享专家卡排在MoE专家卡前面。
      • [object Object]当前取值范围[0, 4]。
      • [object Object]取值范围[0, epWorldSize);为0时需满足sharedExpertNum为0或1,不为0时需满足sharedExpertRankNum % sharedExpertNum = 0。
      • [object Object]的shape为(epWorldSize * max(tpWorldSize, 1) * localExpertNum,)。
      • 有TP域通信时[object Object]为1D shape Tensor,shape为(tpWorldSize,)。
      • [object Object]当前版本不支持该输出。
      • [object Object]支持0(非量化)、2(动态量化)。
    • Atlas 350 加速卡:

      • [object Object]当前版本不支持,传空指针即可。
      • [object Object]要求为1D或2D Tensor(1D时shape为(BS, ),2D时shape为(BS, K));1D时true需排在false前(例:{true, false, true}非法),2D时token对应K个值全为false则不参与通信。
      • [object Object]当前版本不支持,传空指针即可。
      • [object Object]取值范围[2, 768]。
      • [object Object]取值范围(0, 1024]。
      • [object Object]当前版本不支持,传空字符即可。
      • [object Object]当前版本不支持,传0即可。
      • [object Object]当前版本不支持,传0即可。
      • [object Object]当前仅支持传0,表示共享专家卡排在MoE专家卡前面。
      • [object Object]当前取值范围[0, 4]。
      • [object Object]取值范围[0, epWorldSize);为0时需满足sharedExpertNum为0或1,不为0时需满足sharedExpertRankNum % sharedExpertNum = 0。
      • [object Object]的shape为(epWorldSize * max(tpWorldSize, 1) * localExpertNum,)。
      • [object Object]当前版本不支持该输出。
      • [object Object]当前版本不支持该输出。
      • [object Object]支持0(非量化)、1(静态量化)、2(pertoken动态量化)、3(pergroup动态量化)、4(mxfp8动态量化)。
  • 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

返回aclnnStatus状态码,具体参见

[object Object]
  • 确定性计算

    • aclnnMoeDistributeDispatchV2默认确定性实现。
  • 驱动约束

    • 算子通信域各节点的驱动版本应当相同。
  • 接口配套约束

    • [object Object]接口与CombineV2系列算子接口必须配套使用,具体参考
    • 在不同产品型号、不同通信算法或不同版本中,[object Object]的Tensor输出[object Object][object Object][object Object][object Object]中的元素值可能不同,使用时直接将上述Tensor传给CombineV2系列算子对应参数即可,模型其他业务逻辑不应对其存在依赖。
  • 参数一致性约束

    • 调用接口过程中使用的[object Object][object Object][object Object][object Object][object Object][object Object][object Object][object Object][object Object][object Object]参数及[object Object]取值所有卡需保持一致,网络中不同层中也需保持一致,且和CombineV2系列算子对应参数也保持一致。
  • 产品特定约束

    • [object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]:该场景下单卡包含双DIE(简称为“晶粒”或“裸片”),因此参数说明里的“本卡”均表示单DIE。
  • Shape变量约束

    [object Object]undefined
  • quantMode相关约束

    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]:
      • [object Object]取值为0时,表示非量化场景,输入[object Object]传空指针。
      • [object Object]取值为2时,表示pertoken动态量化场景,[object Object]的数据类型支持[object Object]
        • 输入[object Object]可传入空指针。
        • 若输入[object Object]传入有效数据时,其shape为 ([object Object], [object Object])。
        • 输出[object Object]shape为 [object Object]
    • [object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]:
      • [object Object]取值为0时,表示非量化场景,输入[object Object]传空指针。
      • [object Object]取值为2时,表示pertoken动态量化场景,[object Object]的数据类型支持[object Object]
        • 输入[object Object]可传入空指针。
        • 若输入[object Object]传入有效数据且存在共享专家卡时,其shape为 ([object Object] + [object Object], [object Object])。
        • 若输入[object Object]传入有效数据且不存在共享专家卡时,其shape为 ([object Object], [object Object])。
        • 输出[object Object]shape为 [object Object]
    • Atlas 350 加速卡:
      • [object Object]取值为0时,表示非量化场景,[object Object]的数据类型支持[object Object][object Object],输入[object Object]必须传入空指针。
      • [object Object]取值为1时,表示静态量化场景,[object Object]的数据类型支持[object Object][object Object]
        • [object Object]的数据类型为[object Object]时有如下场景:
          • 输入的[object Object]代表量化系数,shape为 (1, );
          • 输入的[object Object]表示每个专家共享的平滑权重时,shape为 ([object Object],);
          • 输入的[object Object]代表融了每个专家的平滑权重的量化系数时,若有共享专家卡,其shape为 ([object Object] + [object Object], [object Object]),若无共享专家卡,其shape为 ([object Object], [object Object])。
        • [object Object]的数据类型为[object Object]时,[object Object]的shape必须为 (1, )。
      • [object Object]取值为2时,表示pertoken动态量化场景,[object Object]的数据类型支持[object Object][object Object][object Object]
        • 输入[object Object]可传入空指针。
        • 若输入[object Object]传入有效数据且存在共享专家卡时,其shape为 ([object Object] + [object Object], [object Object])。
        • 若输入[object Object]传入有效数据且不存在共享专家卡时,其shape为 ([object Object], [object Object])。
        • 输出[object Object]shape为 [object Object]
      • [object Object]取值为3时,表示pergroup动态量化场景,expandX的数据类型支持[object Object][object Object]
        • 输入[object Object]可传入空指针。
        • 若输入[object Object]传入有效数据且存在共享专家卡时,其shape为 ([object Object] + [object Object], [object Object])。
        • 若输入[object Object]传入有效数据且不存在共享专家卡时,其shape为 ([object Object], [object Object])。
        • 输出[object Object]shape为 [object Object],其中[object Object]
      • [object Object]取值为4时,表示mxfp8量化场景,[object Object]的数据类型支持[object Object][object Object],输入[object Object]必须传入空指针。输出[object Object]shape为 [object Object]且,其中[object Object]
  • 环境变量约束

    • HCCL_BUFFSIZE: 调用本接口前需检查[object Object]环境变量取值是否合理,该环境变量表示单个通信域占用内存大小,单位MB,不配置时默认为200MB: - [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]: - commAlg为""或nullptr:依HCCL环境变量选择“fullmesh”或“hierarchy”公式。 - commAlg为"fullmesh":设置大小要求 (≥ 2 * (BS * epWorldSize * min(localExpertNum, K) * H * sizeof(uint16) + 2MB))。 - commAlg为"hierarchy":设置大小要求 (≥ ([object Object] + [object Object] / 4) * Align512([object Object] * ([object Object] * 2 + 16 * Align8 ([object Object]))) * 1B + 8MB,其中Align8(x) = ((x + 8 - 1) / 8) * 8,Align512(x) = ((x + 512 - 1) / 512) * 512)。 - [object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]: - ep通信域内:设置大小要求 (≥ 2) 且满足 (≥ 2 * (localExpertNum * maxBS * epWorldSize * Align512(Align32(2 * H) + 64) + (K + sharedExpertNum) * maxBS * Align512(2 * H)))([object Object]需使用MoE专家卡的本卡专家数;[object Object][object Object])。 - tp通信域内:设置大小要求>=A * (H * 2 + 128) * 2。 - Atlas 350 加速卡:ep通信域内设置大小要求 (≥ 2) 且满足 (≥ 2 * (localExpertNum * maxBS * epWorldSize * Align512(Align32(2 * H) + 64) + (K + sharedExpertNum) * maxBS * Align512(2 * H)))([object Object]需使用MoE专家卡的本卡专家数;[object Object][object Object])。不支持TP通信域。

    • HCCL_INTRA_PCIE_ENABLE和HCCL_INTRA_ROCE_ENABLE

      • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]:该环境变量不再推荐使用,建议通过[object Object]配置为"hierarchy"。
      • [object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]、Atlas 350 加速卡::不支持该环境变量。
  • 通信域使用约束

    • 一个模型中的CombineV2系列算子和[object Object]仅支持相同EP通信域,且该通信域中不允许有其他算子。
    • 一个模型中的CombineV2系列算子和[object Object]仅支持相同TP通信域或都不支持TP通信域;有TP通信域时,该通信域中不允许有其他算子。
    • [object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]:一个通信域内的节点需在一个超节点内,不支持跨超节点。
  • 组网约束

    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]:多机场景仅支持交换机组网,不支持双机直连组网。
  • 其他约束

    • 公式中的“/”表示整除。
[object Object]
  • 环境变量配置:

    [object Object]
  • 机器数量设置:

    两机16卡场景中,需将参数MACHINE_NUM设置为2,即

    [object Object]

    单机16卡场景则无需修改。

  • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]:

    无需配置ranktable文件以及环境变量RANK_TABLE_FILE、FIRST_RANK_ID。

    本示例支持A2算子运行在卡数为[2, 8]的单机环境中,运行前需要将示例代码中的IS_TEST_A2设置为true,确保执行A2分支。 同时,用户可以根据需要在示例代码中设置EP_WORLD_SIZE_A2为卡数,并更改launchOneThreadDispatchV2AndCombineV2_A2函数中的moeExpertNum,使得moeExpertNum可以被EP_WORLD_SIZE_A2整除。

    算子编译命令如下,moe_distribute_dispatch_v2和moe_distribute_combine_v2算子都需要编译,这两个算子需要成对执行:

    [object Object]

    示例算子执行命令如下:

    [object Object]
  • [object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]:

    无需配置ranktable文件以及环境变量RANK_TABLE_FILE、FIRST_RANK_ID。

    运行前需要将示例代码中的IS_TEST_A3设置为true,确保执行A3分支。

  • Atlas 350 加速卡:

    无需配置ranktable文件以及环境变量RANK_TABLE_FILE、FIRST_RANK_ID。

    运行前需要将示例代码中的IS_TEST_A5设置为true,确保执行Atlas 350 加速卡分支。

示例代码如下,仅供参考,具体编译和执行过程请参考

  • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]、Atlas 350 加速卡:

    [object Object]