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aclnnFlashAttentionUnpaddingScoreGrad

支持的产品型号

Atlas A2训练系列产品。

接口原型

每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnFlashAttentionUnpaddingScoreGradGetWorkspaceSize”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“aclnnFlashAttentionUnpaddingScoreGrad”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnFlashAttentionUnpaddingScoreGradGetWorkspaceSize(const aclTensor* query, const aclTensor* keyIn, const aclTensor* value, const aclTensor* dy, const aclTensor* pseShiftOptional, const aclTensor* dropMaskOptional, const aclTensor* paddingMaskOptional, const aclTensor* attenMaskOptional, const aclTensor* softmaxMaxOptional, const aclTensor* softmaxSumOptional, const aclTensor* softmaxInOptional, const aclTensor* attentionInOptional, const aclIntArray* prefixOptional, const aclIntArray* actualSeqQLenOptional, const aclIntArray* actualSeqKvLenOptional, double scaleValueOptional, double keepProbOptional, int64_t preTockensOptional, int64_t nextTockensOptional, int64_t headNum, char* inputLayout, int64_t innerPreciseOptional, int64_t sparseModeOptional, const aclTensor* dqOut, const aclTensor* dkOut, const aclTensor* dvOut, const aclTensor* dpseOut, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
  • aclnnStatus aclnnFlashAttentionUnpaddingScoreGrad(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

  • 算子功能：训练场景下计算注意力的反向输出，即的反向计算。

  • 计算公式：

    已知注意力的正向计算公式为：

    Y=Dropout(Softmax(Mask(QKT+psed)))VY=Dropout(Softmax(Mask(\frac{QK^T+pse}{\sqrt{d}})))V

    为方便表达，以变量SS和PP表示计算公式：

    S=Mask(QKT+psed)S=Mask(\frac{QK^T+pse}{\sqrt{d}}) P=Dropout(Softmax(S))P=Dropout(Softmax(S)) Y=PVY=PV

    则注意力的反向计算公式为：

    dV=PTdYdV=P^TdY dQ=((dS)∗K)ddQ=\frac{((dS)*K)}{\sqrt{d}} dK=((dS)T∗Q)ddK=\frac{((dS)^T*Q)}{\sqrt{d}} d(pse)=dS∗dd(pse)=dS*\sqrt{d}

aclnnFlashAttentionUnpaddingScoreGradGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • query（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，公式中的输入Q，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16，数据格式支持ND。综合约束请见约束与限制。

    • keyIn（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，公式中的输入K，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16，数据格式支持ND。综合约束请见约束与限制。

    • value（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，公式中的输入V，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16，数据格式支持ND。综合约束请见约束与限制。

    • dy（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，公式中的输入dY，数据类型支持、FLOAT16、BFLOAT16，数据格式支持ND。综合约束请见约束与限制。

    • pseShiftOptional（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，公式中的输入pse，可选参数，表示位置编码。数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16，数据格式支持ND，支持shape范围为[B,N,H,S]、[1,N,H,S]，H固定为1024。alibi位置编码场景，preTockens和nextTockens必须配置下三角。

    • dropMaskOptional（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，可选属性，数据类型支持UINT8(标识8个1bit BOOL)，数据格式支持ND。

    • paddingMaskOptional（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，暂不支持该传参。

    • attenMaskOptional（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，可选属性，数据类型支持BOOL(8bit的BOOL)、UINT8，数据格式支持ND，支持shape范围为[S1Max,S2Max]。综合约束请见约束与限制。

    • softmaxMaxOptional（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，注意力正向计算的中间输出，数据类型支持FLOAT，数据格式支持ND。综合约束请见约束与限制。

    • softmaxSumOptional（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，注意力正向计算的中间输出，数据类型支持FLOAT，数据格式支持ND。综合约束请见约束与限制。

    • softmaxInOptional（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，注意力正向计算的中间输出，数据类型支持FLOAT16，数据格式支持ND。综合约束请见约束与限制。

    • attentionInOptional（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，注意力正向计算的最终输出，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16，数据格式支持ND。综合约束请见约束与限制。

    • prefixOptional（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，可选属性，代表prefix稀疏计算场景每个Batch的N值。数据类型支持INT64，数据格式支持ND。综合约束请见约束与限制。

    • actualSeqQLenOptional（aclIntArray*，计算输入）：数据类型支持：INT64。数据格式支持ND。描述了每个Batch对应的query S大小。综合约束请见约束与限制。

    • actualSeqKvLenOptional（aclIntArray*，计算输入）：数据类型支持：INT64。数据格式支持ND。描述了每个Batch对应的key/value S大小。综合约束请见约束与限制。

    • dqOut（aclTensor*，计算输出）：Device侧的aclTensor，公式中的dQ，表示query的梯度，计算输出，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16，数据格式支持ND。综合约束请见约束与限制。

    • dkOut（aclTensor*，计算输出）：Device侧的aclTensor，公式中的dK，表示keyIn的梯度，计算输出，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16，数据格式支持ND。综合约束请见约束与限制。

    • dvOut（aclTensor*，计算输出）：Device侧的aclTensor，公式中的dV，表示value的梯度，计算输出，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16，数据格式支持ND。综合约束请见约束与限制。

    • dpseOut（aclTensor*，计算输出）：Device侧的aclTensor，公式中的d(pse)，表示pse的梯度，计算输出，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16，数据格式支持ND。

    • scaleValueOptional（double，计算输入）：Host侧的double，公式中d开根号的倒数，代表缩放系数，作为计算流中Muls的scalar值，数据类型支持DOUBLE。

    • keepProbOptional（double，计算输入）：Host侧的double，可选参数，代表dropMaskOptional中1的比例，数据类型支持DOUBLE。综合约束请见约束与限制。

    • preTockensOptional（int64_t，计算输入）：Host侧的int64_t，用于稀疏计算的参数，可选参数，数据类型支持INT64。综合约束请见约束与限制。

    • nextTockensOptional（int64_t，计算输入）：Host侧的int64_t，用于稀疏计算的参数，可选参数，数据类型支持INT64。综合约束请见约束与限制。

    • headNum（int64_t，计算输入）：Host侧的int64_t，代表head个数，数据类型支持INT64。综合约束请见约束与限制。

    • inputLayout（string*，计算输入）：Host侧的string，代表输入query、keyIn、value的数据排布格式，支持TND。综合约束请见约束与限制。

      说明： query、keyIn、value数据排布格式支持从多种维度解读，其中T (Total S Length) 表示所有batch对应的S的总长、B（Batch）表示输入样本批量大小、S（Seq-Length）表示输入样本序列长度、H（Head-Size）表示隐藏层的大小、N（Head-Num）表示多头数、D（Head-Dim）表示隐藏层最小的单元尺寸，且满足D=H/N。

    • innerPreciseOptional（int32_t，计算输入）：保留参数，暂未使用。

    • sparseModeOptional（int64_t，计算输入）：Host侧的int，表示sparse的模式。数据类型支持：INT64。

      • sparseModeOptional为0时，代表defaultMask模式，如果attenMaskOptional未传入则不做mask操作，忽略preTockensOptional和nextTockensOptional(内部赋值为INT_MAX)；如果传入，则需要传入完整的attenMaskOptional矩阵（S1Max * S2Max），表示preTockensOptional和nextTockensOptional之间的部分需要计算。
      • sparseModeOptional为1时，代表allMask，即传入完整的attenMaskOptional矩阵。
      • sparseModeOptional为2时，代表leftUpCausal模式的mask，对应以左顶点为划分的下三角场景，需要传入优化后的attenMaskOptional矩阵（2048*2048）。
      • sparseModeOptional为3时，代表rightDownCausal模式的mask，对应以右下顶点为划分的下三角场景，需要传入优化后的attenMaskOptional矩阵（2048*2048）。
      • sparseModeOptional为4时，代表band场景，即计算preTockensOptional和nextTockensOptional之间的部分。
      • sparseModeOptional为5时，不支持。
      • sparseModeOptional为6时，代表prefix压缩场景，需要传入shape为[3072, 2048]的attenMaskOptional矩阵；分为两部分：[2048, 2048]的下三角矩阵；[1024, 2048]的矩阵，左半部分全0，右半部分全1。
      • sparseModeOptional为7时，代表rightDownCausal_Band场景，该场景由长序列外切产生，需要正确配置preTockensOptional和nextTockensOptional参数；传入shape为[2048, 2048]的下三角attenMaskOptional矩阵。
      • sparseModeOptional为8时，代表band_LeftUpCausal场景，该场景由长序列外切产生，需要正确配置preTockensOptional和nextTockensOptional参数；传入shape为[2048, 2048]的下三角attenMaskOptional矩阵。

      用户不特意指定时可传入默认值0。

      说明： 当所有的attenmask的shape小于2048且相同的时候，建议使用default模式，来减少内存使用量；sparse_mode配置为1、2、3、5、6时，用户配置的preTokens、nextTokens不会生效；sparse_mode配置为0、4时，须保证attenmask与preTokens、nextTokens的范围一致。

    • workspaceSize（uint64_t*，出参）：返回用户需要在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：

    返回aclnnStatus状态码，具体参见。

    说明： 第一段接口完成入参校验，若出现以下错误码，则对应原因为：

    • 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：如果传入参数是必选输入，输出或者必选属性，且是空指针，则返回161001。
    • 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：query、keyIn、value、dy、pseShiftOptional、dropMaskOptional、paddingMaskOptional、attenMaskOptional、softmaxMaxOptional、softmaxSumOptional、softmaxInOptional、attentionInOptional、dqOut、dkOut、dvOut的数据类型和数据格式不在支持的范围内。

aclnnFlashAttentionUnpaddingScoreGrad

  • 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aclnnFlashAttentionGradGetWorkspaceSize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：

    返回aclnnStatus状态码，具体参见。

约束与限制

  • 该接口与pytorch配合使用时，需要保证CANN相关包与PyTorch相关包的版本匹配

  • 关于数据shape的约束，以inputLayout的TND为例，其中：

    • B：取值范围为1~2K。
    • N：取值范围为1~256，支持N不等长。
    • S：取值范围为1~512K，支持S不等长。
    • D：取值范围为1~512。
    • KeepProb: 取值范围为0~1。

  • prefix稀疏计算仅支持压缩场景，即sparse_mode=6，同时batch数不超过32。

  • sparse_mode=7或者8时，不支持可选输入pseShiftOptional。

  • actualSeqQLenOptional输入支持某个Batch上的S长度为0，此时不支持可选输入pseShiftOptional。

  • 关于softmaxMax与softmaxSum参数的约束：输入格式固定为[B, N, S, 8],TND的输入格式除外，此时为[T, N, 8],注：T=B*S。

  • headNum的取值必须和传入的Query中的N值保持一致。

调用示例

[object Object]