输入输出

input

[m, k]/[batch, m, k]

• 浮点：float16/bf16
• 量化：
  • “quantType”为“per_group”时：float16/bf16
  • 其它场景：int8

ND

矩阵乘运算的A矩阵。

• 当type为ALL_GATHER_LINEAR_REDUCE_SCATTER时，不支持量化。
• 当type为LINEAR_REDUCE_SCATTER时：
  • 当batch＞1时，需满足batch能整除rackSize。
  • 其它情况需满足m能整除rankSize。
• mc2时仅支持2维，k在[256, 65535)之间。

weight

ND：[k, n]

NZ：

• 非量化：[1,n/16, k,16]或[k, n]
• 量化：[1,n/32, k, 32]或[k, n]

mc2时：

• ND：[k, n]
• NZ：[k, n]

• 浮点：float16/bf16
• 量化：int8

ND/NZ

权重，矩阵乘的B矩阵。

• “backend”为“lcoc”时，type为LINEAR_ALL_REDUCE，
  • 非量化场景float16/bf16支持NZ。
  • 量化场景支持NZ时，input的数据类型必须为int8，bias和deqScale必须为W8A8场景。
• “backend”为“hccl”或“lccl”时仅float16支持NZ。
• NZ格式时：
  • k需要为16的倍数。
  • hasResidual不支持配置为true。
  • 不支持“quantType”“为”“per_group”。
  • 不支持“keepIntermediate”为“true”的场景。
  • 不支持转置，即不支持“transWeight”为true。
• ALL_GATHER_LINEAR_REDUCE_SCATTER时，不支持量化。
• mc2时仅支持2维，k在[256, 65535)之间。

bias

• “quantType”为“per_tensor”时支持：[1]
• “quantType”为“per_channel”时支持：[1, n]/[n]
• “quantType”“为”“per_group”时支持：[]
• “quantType”“为”“per_token”时支持：[1,n]/[n]

• W8A16量化场景：float16/bf16
• W8A8量化场景：int32

ND

叠加的偏置矩阵。

ALL_GATHER_LINEAR_REDUCE_SCATTER时，不支持。

deqScale

• “quantType”为“per_tensor”时支持：[1]
• “quantType”为“per_channel”时支持：[1, n]/[n]
• “quantType”为“per_group”时支持：[k/quantGroupSize, n]
• “quantType”为“per_token”时支持：[1, n]/[n]

• W8A16量化场景：float16/bf16
• W8A8量化场景：
  • 输出是float16的时候，deqScale为int64
  • 输出是bf16的时候，同时支持int64和float

ND

反量化的scale。

仅量化时需要此参数。

当type为ALL_GATHER_LINEAR_REDUCE_SCATTER时不支持。

allgatherV2不支持量化，allgatherV2是指type为ALL_GATHER_LINEAR，keepIntermediate参数为true的场景。

residual

[n]

float16/bf16

ND

残差，用于叠加到最后的输出结果上。

当type为ALL_GATHER_LINEAR_REDUCE_SCATTER时不支持。

非量化不支持残差。

perTokenScale

[m]

float

ND

perToken反量化scale，量化时输入，只有当quantType是QUANT_TYPE_PER_TOKEN的时候才需要。

output

• 当type为linear_all_reduce/pure_linear：[m, n]/[batch, m, n]
• 当type为linear_reduce_scatter：[m/rankSize, n]/[batch/rankSize, m, n]
• 当type为all_gather_linear：[m*rankSize, n]/[batch*rankSize, m, n];
• 当type为ALL_GATHER_LINEAR_REDUCE_SCATTER：[m*agDim/rsDim, n]

float16/bf16

ND

输出tensor，维度数与x一致。

intermediateOutput

[m*rankSize, n]/[batch*rankSize, m, n]

float16/bf16

ND

输出tensor，维度数与x一致。

“keepIntermediate”为true且“ParallelType”使用“ALL_GATHER_LINEAR”时生效。