aclnnMultiScaleDeformableAttnFunction
产品支持情况
功能说明
算子功能： 通过采样位置（sample location）、注意力权重（attention weights）、映射后的value特征、多尺度特征起始索引位置、多尺度特征图的空间大小（便于将采样位置由归一化的值变成绝对位置）等参数来遍历不同尺寸特征图的不同采样点。
计算公式：
将采样点的归一化坐标 映射到第 层特征图的像素坐标系：
确定采样点落在哪四个整数网格点之间：
$$ x_0 = \lfloor x \rfloor,\quad x_1 = x_0 + 1,\qquad y_0 = \lfloor y \rfloor,\quad y_1 = y_0 + 1 $$ 计算采样点相对于左上角网格点的偏移，用于插值权重： $$\alpha_x = x - x_0, \qquad \alpha_y = y - y_0 $$
计算双线性插值权重，四个邻点的和为1
计算得到采样点对应的特征向量（长度为 ）:
$$ \operatorname{bilinear}(V;\,b,h,\ell,x,y) = w_{00} \, V_{b,\ell,y_0,x_0,h,:} + w_{10} \, V_{b,\ell,y_0,x_1,h,:} + w_{01} \, V_{b,\ell,y_1,x_0,h,:} + w_{11} \, V_{b,\ell,y_1,x_1,h,:} $$ 所有层、所有采样点的双线性采样结果，加权求和得到最终输出： $$O_{b,q,h,:} = \sum_{\ell=0}^{L-1} \sum_{p=0}^{N_p-1} A_{b,q,h,\ell,p} \cdot \operatorname{bilinear}!\left(V;,b,h,\ell, x_{b,q,h,\ell,p}, y_{b,q,h,\ell,p}\right) $$
函数原型
每个算子分为，必须先调用“aclnnMultiScaleDeformableAttnFunctionGetWorkspaceSize”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“aclnnMultiScaleDeformableAttnFunction”接口执行计算。
aclnnMultiScaleDeformableAttnFunctionGetWorkspaceSize
参数说明：
[object Object]- Atlas推理系列产品：不支持BFLOAT16
返回值：
第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
[object Object]
aclnnMultiScaleDeformableAttnFunction
约束说明
确定性计算：
- aclnnMultiScaleDeformableAttnFunction默认确定性实现。
[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：
- 通道数channels%32 = 0，且channels <= 256
- 查询的数量32 <= num_queries< 500000
- 特征图的数量num_levels <= 16
- 头的数量num_heads = [2, 4, 8]
- 采样点的数量num_points = [4, 8]
[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]：
- 通道数channels%8 = 0，且channels <= 256
- 查询的数量32 <= num_queries < 500000
- 特征图的数量num_levels <= 16
- 头的数量num_heads <= 16
- 采样点的数量num_points <= 16