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[object Object]

[object Object][object Object]undefined
[object Object]
  • 接口功能:根据传入的分组索引的起始值,对传入的数据进行分组的float8的动态量化。

  • 计算公式:

    • 场景1,当scaleAlg为0时:

      • 将输入x在第0维上先按照groupIndex进行分组,每个group内按k = blocksize个数分组,一组k个数 {{x[object Object]i[object Object]}[object Object]i=1[object Object][object Object]k[object Object]} 计算出这组数对应的量化尺度mxscale_pre, {mxscale_pre, {P[object Object]i[object Object]}[object Object]i=1[object Object][object Object]k[object Object]},计算公式为下面公式(1)(2)。
      shared_exp=floor(log2(maxi(Vi)))emax(1)shared\_exp = floor(log_2(max_i(|V_i|))) - emax \tag{1} mxscale_pre=2shared_exp(2)mxscale\_pre = 2^{shared\_exp} \tag{2}
      • 这组数每个数都除以mxscale,根据round_mode转换到对应的dst_type,得到量化结果y,计算公式为下面公式(3)。
      Pi=cast_to_dst_type(Vi/mxscale,round_mode), i from 1 to blocksize(3)P_i = cast\_to\_dst\_type(V_i/mxscale, round\_mode), \space i\space from\space 1\space to\space blocksize \tag{3}
      • ​量化后的 PiP_{i} 按对应的 ViV_{i} 的位置组成输出y,mxscale_pre按对应的groupIndex分组,分组内第一个维度pad为偶数,组成输出mxscale。

      • emax:对应数据类型的最大正则数的指数位。

        [object Object]undefined
    • 场景2,当scaleAlg为1时:

      • 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Sfp32bS_{fp32}^b,再把块内所有元素用同一个Sfp32bS_{fp32}^b映射到目标低精度类型FP8。如果最后一块不足k个元素,把缺失值视为0,按照完整块处理。

      • 找到该块中数值的最大绝对值:

        Amax(Dfp32b)=max({di}i=1k)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,其中Amax(DType)Amax(DType)是目标精度能表示的最大值。

        Sfp32b=Amax(Dfp32b)Amax(DType)S_{fp32}^b = \frac{Amax(D_{fp32}^b)}{Amax(DType)}
      • 将块缩放因子Sfp32bS_{fp32}^b转换为FP8格式下可表示的缩放值Sue8m0bS_{ue8m0}^b

      • 从块的浮点缩放因子Sfp32bS_{fp32}^b中提取无偏指数EintbE_{int}^b和尾数MfixpbM_{fixp}^b

      • 为保证量化时不溢出,对指数进行向上取整,且在FP8可表示的范围内:

        Eintb={Eintb+1,如果Sfp32b为正规数,且Eintb<254Mfixpb>0Eintb+1,如果Sfp32b为非正规数,且Mfixpb>0.5Eintb,否则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:Sue8m0b=2EintbS_{ue8m0}^b=2^{E_{int}^b}

      • 计算块转换因子:Rfp32b=1fp32(Sue8m0b)R_{fp32}^b=\frac{1}{fp32(S_{ue8m0}^b)}

      • 应用到量化的最终步骤,对于每个块内元素,di=DType(dfp32iRfp32n)d^i = DType(d_{fp32}^i \cdot R_{fp32}^n),最终输出的量化结果是(Sb,[di]i=1k)\left(S^b, [d^i]_{i=1}^k\right),其中SbS^b代表块的缩放因子,这里指Sue8m0bS_{ue8m0}^b[di]i=1k[d^i]_{i=1}^k代表块内量化后的数据。

[object Object]

每个算子分为,必须先调用“aclnnGroupedDynamicMxQuantV2GetWorkspaceSize”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“aclnnGroupedDynamicMxQuantV2”接口执行计算。

[object Object]
[object Object]
[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]
  • 确定性计算:
    • aclnnGroupedDynamicMxQuantV2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

[object Object]