aclnnQuantMatmulV3

支持的产品型号

• [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]
• [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]

接口原型

每个算子分为undefined，必须先调用“aclnnQuantMatmulV3GetWorkspaceSize”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“aclnnQuantMatmulV3”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnQuantMatmulV3GetWorkspaceSize(const aclTensor* x1, const aclTensor* x2, const aclTensor* scale, const aclTensor* offset, const aclTensor* bias, bool transposeX1, bool transposeX2, const aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)

• aclnnStatus aclnnQuantMatmulV3(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

• 算子功能：完成量化的矩阵乘计算，最小支持输入维度为2维，最大支持输入维度为6维。相似接口有aclnnMm（仅支持2维Tensor作为输入的矩阵乘）和aclnnBatchMatMul（仅支持三维的矩阵乘，其中第一维是Batch维度）。

• 计算公式：

  • 无bias：

    $$out = x1@x2 * scale + offset$$

  • bias int32：

    $$out = (x1@x2 + bias) * scale + offset$$

  • bias bfloat16/float32（此场景无offset）：

    $$out = x1@x2 * scale + bias$$

aclnnQuantMatmulV3GetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • x1（aclTensor*，计算输入）：公式中的输入x1，device侧的aclTensor。undefined支持ND。支持最后两根轴转置情况下的非连续tensor，其他场景的undefined不支持。shape支持2~6维，在transposeX1为false情况下各个维度表示：（batch，m，k），在transposeX1为true情况下各个维度表示：（batch，k，m），batch可不存在。

    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持INT8。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]：数据类型支持INT8、INT32、INT4。当数据类型为INT32、INT4时，为INT4量化场景，当前仅支持transposeX1为false情况。其中当x1数据类型为INT4时，维度表示：（batch，m，k），要求k为偶数，当x1数据类型为INT32时，每个INT32数据存放8个INT4数据，对应维度表示：（batch，m，k // 8），要求k为8的倍数。

  • x2（aclTensor*，计算输入）：公式中的输入x2，device侧的aclTensor。undefined支持ND格式和昇腾亲和数据排布格式。支持最后两根轴转置情况下的非连续tensor，其他场景的undefined不支持。

    • ND格式下，shape支持2~6维，在transposeX2为false情况下各个维度表示：（batch，k，n），在transposeX2为true情况下各个维度表示：（batch，n，k），batch可不存在，其中k与x1的shape中的k一致。
    • 昇腾亲和数据排布格式下，shape支持4~8维。在transposeX2为true情况下各个维度表示：（batch，k1，n1，n0，k0），batch可不存在，其中k0 = 32，n0 = 16，x1 shape中的k和x2 shape中的k1需要满足以下关系：ceilDiv（k，32） = k1。在transposeX2为false情况下各个维度表示：（batch，n1，k1，k0，n0），batch可不存在，其中k0 = 16，n0 = 32，x1 shape中的k和x2 shape中的k1需要满足以下关系：ceilDiv（k，16） = k1。 可使用aclnnCalculateMatmulWeightSizeV2接口以及aclnnTransMatmulWeight接口完成输入Format从ND到昇腾亲和数据排布格式的转换。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持INT8。当输入x2为昇腾亲和数据排布格式时，不支持transposeX2为false的场景。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]：数据类型支持INT8、INT32、INT4。当数据类型为INT32、INT4时，为INT4量化场景，当前仅支持2维ND格式。
      • 数据类型为INT4时，在transposeX2为true情况下各个维度表示：（n，k），要求k为偶数；在transposeX2为false情况下各个维度表示：（k，n），要求n为偶数。
      • 数据类型为INT32时，每个INT32数据存放8个INT4数据，在transposeX2为true情况下各个维度表示：（n，k // 8），要求k为8的倍数；在transposeX2为false情况下各个维度表示：（k，n // 8），要求n为8的倍数。
      • 可使用aclnnConvertWeightToINT4Pack接口完成x2从INT32（1个int32在0~3bit位存储1个int4）到INT32（1个int32存储8个int4）或INT4（1个int4表示1个int4）的数据格式转换，具体参见undefined。

  • scale（aclTensor*，计算输入）：表示量化参数，公式中的输入scale，device侧的aclTensor。undefined支持ND。shape是1维（t，），t = 1或n，其中n与x2的n一致。

    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持UINT64、INT64。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]：数据类型支持UINT64、INT64、FLOAT32、BFLOAT16。
    • 当原始输入类型不满足约束与限制中的数据类型组合时，需要提前调用TransQuantParamV2算子的aclnn接口来将scale转成INT64、UINT64数据类型。

  • offset（aclTensor*，计算输入）：公式中的输入offset，device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT32，undefined支持ND，shape是1维（t，），t = 1或n，其中n与x2的n一致。

  • bias（aclTensor*，计算输入）：公式中的输入bias，device侧的aclTensor。可选参数，undefined支持ND。shape支持1维（n，）或3维（batch，1，n），n与x2的n一致。当out的shape为2、4、5、6维时，bias的shape只支持1维（n，）。

    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持INT32。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]：数据类型支持INT32、BFLOAT16、FLOAT32。当x1和x2为int32、int4时，bias的shape只支持1维（n，）。

  • transposeX1（bool，计算输入）：表示x1的输入shape是否包含transpose。在transposeX1为false情况下各个维度表示：（batch，m，k），在transposeX1为true情况下各个维度表示：（batch，k，m），batch可不存在。

    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]：x1和x2为int32、int4时，transposeX1仅支持false。

  • transposeX2（bool，计算输入）：表示x2的输入shape是否包含transpose。

    • ND格式下，在transposeX2为false情况下各个维度表示：（batch，k，n），在transposeX2为true情况下各个维度表示：（batch，n，k），batch可不存在，其中k与x1的shape中的k一致。
    • 昇腾亲和数据排布格式下，在transposeX2为true情况下各个维度表示：（batch，k1，n1，n0，k0），batch可不存在，其中k0 = 32，n0 = 16，x1 shape中的k和x2 shape中的k1需要满足以下关系：ceilDiv（k，32） = k1。在transposeX2为false情况下各个维度表示：（batch，n1，k1，k0，n0），batch可不存在，其中k0 = 16，n0 = 32，x1 shape中的k和x2 shape中的k1需要满足以下关系：ceilDiv（k，16） = k1。

  • out（aclTensor*，计算输出）：公式中的输出out，device侧的aclTensor。undefined支持ND。支持undefined，shape支持2~6维，（batch，m，n），batch可不存在，支持x1与x2的batch维度broadcast，输出batch与broadcast之后的batch一致，m与x1的m一致，n与x2的n一致。

    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT16、INT8。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]：数据类型支持FLOAT16、INT8、BFLOAT16。

  • workspaceSize（uint64_t*，出参）：返回需要在Device侧申请的workspace大小。

  • executor（aclOpExecutor**，出参）：返回op执行器，包含了算子计算流程。

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见undefined。

  [object Object]

aclnnQuantMatmulV3

• 参数说明：

  • workspace(void*, 入参)：在Device侧申请的workspace内存地址。
  • workspaceSize(uint64_t, 入参)：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnQuantMatmulV3GetWorkspaceSize获取。
  • executor(aclOpExecutor*, 入参)：op执行器，包含了算子计算流程。
  • stream(aclrtStream, 入参)：指定执行任务的AscendCL Stream流。

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见undefined。

约束与限制

输入和输出支持以下数据类型组合：

• [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：

  x1	x2	scale	offset	bias	out
  int8	int8	uint64/int64	null	int32	float16
  int8	int8	uint64/int64	float32	int32	int8

• [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]：

  x1	x2	scale	offset	bias	out
  int8	int8	uint64/int64	null	int32	float16
  int8	int8	uint64/int64	float32	int32	int8
  int8	int8	float32/bfloat16	null	int32/bfloat16/float32	bfloat16
  int4/int32	int4/int32	uint64	null	int32	float16

调用示例

• [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]： 示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考undefined。

  [object Object]

• [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]：x2为昇腾亲和数据排布格式场景的示例代码如下(transposeX2=false)，仅供参考，具体编译和执行过程请参考undefined。

  [object Object]
  • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：x2为昇腾亲和数据排布格式场景的示例代码如下(transposeX2=true)，仅供参考，具体编译和执行过程请参考undefined。
  [object Object]

• [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]：INT4量化场景示例代码如下(x1和x2数据类型为int4，transposeX2=false)，仅供参考，具体编译和执行过程请参考undefined。

  [object Object]