[object Object][object Object]

• [object Object]Ascend 950PR/Ascend 950DT[object Object]：不支持
• [object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：支持
• [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：支持
• [object Object]Atlas 200I/500 A2 推理产品[object Object]：不支持
• [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：不支持
• [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：不支持

[object Object]

• 接口功能：

  实现MHC Post组件的前向计算，用于Transformer模型中多层残差连接的后处理阶段。该算子将残差矩阵变换与输出状态投影融合为单次计算，避免多次独立算子调用带来的额外开销。

• 计算公式：

  • MHC Post算子的核心计算公式为：

    $$x_{l+1} = (H_{l}^{res})^{T} \cdot x_{l} + h_{l}^{out} \cdot H_{t}^{post}$$

    其中：

    • $(H_{l}^{res})^{T} \cdot x_{l}$ 表示对输入$x_{l}$进行残差矩阵的转置矩阵乘法。对于输出中的第$i$行（对应第$i$个head），计算过程为：

      $$x_{l+1}[i] = \sum_{j=0}^{n-1} H_{l}^{res}[j, i] \cdot x_{l}[j]$$

      即将$H_{l}^{res}$矩阵按转置方式与$x_{l}$做矩阵乘法，$H_{l}^{res}[j, i]$为标量，对$x_{l}$的第$j$行做标量乘法后累加到第$i$行输出。

    • $h_{l}^{out} \cdot H_{t}^{post}$ 表示输出状态$h_{l}^{out}$与后处理权重$H_{t}^{post}$的逐元素乘法与广播。对于第$i$个head：

      $$x_{l+1}[i] += H_{t}^{post}[i] \cdot h_{l}^{out}$$

      即$H_{t}^{post}[i]$为标量，对$h_{l}^{out}$整行做标量乘法后加到第$i$行输出。

  • 综合完整计算过程为：

    $$x_{l+1}[i, :] = H_{t}^{post}[i] \cdot h_{l}^{out}[:] + \sum_{j=0}^{n-1} H_{l}^{res}[j, i] \cdot x_{l}[j, :]$$

    其中，$x_{l}$表示参数[object Object]，$H_{l}^{res}$表示参数[object Object]，$h_{l}^{out}$表示参数[object Object]，$H_{t}^{post}$表示参数[object Object]，$x_{l+1}$表示输出[object Object]。

  [object Object]

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

• 该接口支持训练、推理场景下使用。

• 该接口支持单算子模式调用。

• 数据类型约束：

  • [object Object]和[object Object]的数据类型必须相同。
  • 输出[object Object]的数据类型与[object Object]保持一致。

• 维度约束：

  • [object Object]的维度需与[object Object]维度格式匹配：4维时为(B, S, n, n)，3维时为(T, n, n)。

• Shape一致性约束：

  • 4维（BSND）格式下：
    • [object Object]的(B, S)维度需与[object Object]的(B, S)维度一致，[object Object]的后两维为(n, n)，其中n与[object Object]的第3维一致。
    • [object Object]的(B, S)维度需与[object Object]的(B, S)维度一致，[object Object]的D维度需与[object Object]的D维度一致。
    • [object Object]的(B, S)维度需与[object Object]的(B, S)维度一致，[object Object]的n维度需与[object Object]的n维度一致。
  • 3维（TND）格式下：
    • [object Object]的T维度需与[object Object]的T维度一致，后两维为(n, n)。
    • [object Object]的T维度需与[object Object]的T维度一致，D维度需与[object Object]的D维度一致。
    • [object Object]的T维度需与[object Object]的T维度一致，n维度需与[object Object]的n维度一致。

• 所有输入Tensor的shape各维度值必须为正数（大于0）。

[object Object]

默认支持确定性计算。

[object Object]

• 单算子模式调用：

  [object Object]