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

• 接口功能：

  [object Object]算子实现基于共享KV（Key=Value）的稀疏注意力计算，支持SWA（Sliding Window Attention）、CSA（Compressed Sparse Attention）、HCA（Heavily Compressed Attention）三类Attention计算场景。该算子适用于大语言模型训练、推理场景，通过滑动窗口和KV压缩机制大幅降低长序列注意力计算的开销。调用时需要使用[object Object]生成的任务列表[object Object]。

  该算子不建议单独使用，建议与aclnnSparseFlashMla算子配合使用，形成完整的工作流。

  典型调用流程如下：

  1. 准备[object Object]、[object Object]、[object Object]、序列长度、[object Object]、[object Object]等输入。
  2. 调用[object Object]生成[object Object]。
  3. 调用[object Object]，将上一步得到的[object Object]传入主算子。

• 计算公式：

  $$O = \text{softmax}(Q \cdot \tilde{K}^T \cdot \text{softmax\_scale}) \cdot \tilde{V}$$

  其中$\tilde{K} = \tilde{V}$（共享KV），$\tilde{K}$由滑动窗口内的原始KV和因果边界内的压缩KV拼接而成，具体参与计算的KV范围由模板模式和mask参数决定：

  • 滑动窗口部分（oriKv）：对第$i_{S1}$个Query token，其因果对角线位置为$\text{ori\_threshold} = S2_{act} - S1_{act} + i_{S1} + 1$，窗口范围为$[\max(\text{ori\_threshold} - \text{ori\_win\_left} - 1, 0), \text{ori\_threshold} + \text{ori\_win\_right})$。

  • 压缩KV部分（cmpKv）：因果边界阈值为$\text{cmp\_threshold} = \lfloor \frac{\text{ori\_threshold}}{\text{cmp\_ratio}} \rfloor$。HCA场景取$[0, \text{cmp\_threshold})$内的连续压缩KV；CSA场景通过TopK索引从压缩KV中按需收集，仅保留$\text{begin\_idx} < \text{cmp\_threshold}$的块。

  注意力计算采用Online Softmax（Flash Attention V2），S2方向按512分块循环，sinks作为每行softmax的初始最大值：

  $$\text{row\_max}^{(0)} = \text{sinks}[g], \quad \text{row\_sum}^{(0)} = 1.0, \quad O^{(0)} = 0$$ $$S^{(t)} = Q \cdot K_{tile}^{(t)T} \cdot \text{softmax\_scale}$$ $$\text{row\_max}^{(t+1)} = \max(\text{row\_max}^{(t)}, \max(S^{(t)}, \text{dim}=-1))$$ $$\text{row\_sum}^{(t+1)} = \exp(\text{row\_max}^{(t)} - \text{row\_max}^{(t+1)}) \cdot \text{row\_sum}^{(t)} + \sum \exp(S^{(t)} - \text{row\_max}^{(t+1)})$$ $$O^{(t+1)} = \exp(\text{row\_max}^{(t)} - \text{row\_max}^{(t+1)}) \cdot O^{(t)} + \exp(S^{(t)} - \text{row\_max}^{(t+1)}) \cdot V_{tile}^{(t)}$$ $$O_{final} = O^{(T_{s2})} / \text{row\_sum}^{(T_{s2})}$$

• 符号说明

  [object Object]undefined

[object Object]

每个算子分为，必须先调用[object Object]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[object Object]执行实际计算。

[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]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：N1/N2支持1、2、4、8、16、32、64、128；cmp_ratio在SWA场景保持默认值1，CSA支持传入4，HCA支持传入128；block_size取值为16的倍数，最大支持1024；ori_sparse_indices当前暂不支持，cmp_sparse_indices的最后一维K2当前支持512或1024。
  • [object Object]Ascend 950PR/Ascend 950DT[object Object]：N1/N2支持2、4、8、16、32、64、128，不支持1。

• 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]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]：

    [object Object]

  • [object Object]Ascend 950PR/Ascend 950DT[object Object]：

    [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

  • aclnnSparseFlashMla默认采用确定性实现，相同输入多次调用结果一致。

• 使用约束

  • 资料支持范围内暂不支持对[object Object]进行稀疏计算，设置[object Object]无效。
  • 除[object Object]和[object Object]等预留输入可传入nullptr或空Tensor外，其余已传入Tensor不支持为空。
  • [object Object]参数必须传入，由[object Object]算子生成，shape固定为(1024,)。
  • [object Object]为主算子和[object Object]的可选入参；传入后用于按[object Object]恢复cmp侧mask使用的压缩前长度。

• 三种Attention场景输入要求

  [object Object]undefined

• Layout约束

  • [object Object]和[object Object]组合仅支持"BSND"/"BSND"、"TND"/"TND"、"BSND"/"PA_BBND"、"TND"/"PA_BBND"；非PA_BBND场景下[object Object]和[object Object]必须一致。
  • 当[object Object]为TND时，[object Object]必须传入。
  • 当[object Object]为PA_BBND时，[object Object]必须传入，[object Object]必须传入。BSND场景可选传入[object Object]覆盖每个batch的oriKv有效长度；TND场景使用[object Object]表达oriKv序列边界。
  • 当[object Object]为TND时，[object Object]必须传入。
  • 当[object Object]为TND且存在[object Object]时，[object Object]必须传入。
  • [object Object]为所有layoutKvOptional下的可选输入，显式传入时用于覆盖cmp侧逻辑有效长度。

[object Object]

调用示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考。