在Batch Matmul场景中，Matmul API可以一次性计算出多个大小为singleCoreM * singleCoreN的C矩阵。当Batch Matmul场景有Bias输入时，默认的Bias输入矩阵包含Batch轴，即Bias的大小为Batch * N。通过开启Bias复用功能，当每个Batch计算使用的Bias数据相同时，只需输入一个不带Batch轴的Bias矩阵。Batch Matmul的Bias矩阵复用功能默认不启用，用户需要设置中的isBiasBatch参数为false来开启此功能。
图 1 带有Batch轴的Bias计算示意图[object Object][object Object]
如上图所示，Batch Matmul中未复用Bias矩阵的场景，每计算出一个singleCoreM * singleCoreN大小的C矩阵，都会与1 * singleCoreN大小的Bias矩阵相加。若不同Batch的计算使用的Bias数据相同，则多Batch计算可以复用同一个Bias矩阵，如下图所示，此场景中调用接口时，只需设置一个1 * singleCoreN大小的Bias矩阵。
图 2 复用Bias计算示意图[object Object][object Object]
Batch Matmul中每个Batch的Matmul计算可以使用相同的Bias矩阵。
A、B、C矩阵的Layout类型都为NORMAL时，不支持参数设为SINGLE_LARGE_THAN_L1，即Bias复用场景下，单Batch的A、B矩阵数据总和不得超过L1 Buffer的大小。
[object Object]