aclnnTransQuantParamV3

产品支持情况

[object Object]undefined

功能说明

• 接口功能：完成量化计算参数scale数据类型的转换，将FLOAT32的数据类型转换为硬件需要的UINT64，INT64类型。相较于aclnnTransQuantParamV2版本，增加了roundMode输入，用于选择数据类型转换过程中，数据值转换采取的转化模式。

• 计算公式：

  1. [object Object]为64位格式，初始为0。

  2. 若[object Object]为1，[object Object]按bit位round到高19位，[object Object]为0不做处理。

     $$scale = Round(scale)$$

  3. [object Object]按bit位取高19位截断，存储于[object Object]的bit位32位处，并将46位修改为1。

     $$out = out\ |\ (scale\ \&\ 0xFFFFE000)\ |\ (1\ll46)$$

  4. 根据[object Object]取值进行后续计算：

     • 若[object Object]不存在，不再进行后续计算。
     • 若[object Object]存在：

       1. 将[object Object]值处理为int，范围为[-256, 255]。

          $$offset = Max(Min(INT(Round(offset)),255),-256)$$

       2. 再将[object Object]按bit位保留9位并存储于out的37到45位。

          $$out = (out\ \&\ 0x4000FFFFFFFF)\ |\ ((offset\ \&\ 0x1FF)\ll37)$$

函数原型

每个算子分为，必须先调用“aclnnTransQuantParamV3GetWorkspaceSize”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“aclnnTransQuantParamV3”接口执行计算。

aclnnTransQuantParamV3GetWorkspaceSize

• 参数说明：

  [object Object]

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

  第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：

  [object Object]

aclnnTransQuantParamV3

• 参数说明：

  [object Object]

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

约束说明

• [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]、[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]：该接口支持与matmul类算子（如）配套使用。
• [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]、[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]：该接口不支持与grouped matmul类算子（如aclnnGroupedMatmulV4）配套使用。
• 关于scale、offset、out的shape说明如下：
  • 当无offset时，out shape与scale shape一致。
    • 若out作为matmul类算子输入（如），shape支持1维(1,)、(n,)或2维(1, n)，其中n与matmul计算中右矩阵（对应参数x2）的shape n一致。
    • 若out作为grouped matmul类算子输入（如aclnnGroupedMatmulV4），仅在分组模式为m轴分组时使用（对应参数groupType为0），shape支持1维(g,)或2维(g, 1)、(g, n)，其中n与grouped matmul计算中右矩阵（对应参数x2）的shape n一致，g与grouped matmul计算中分组数（对应参数groupListOptional的shape大小）一致。
  • 当有offset时，仅作为matmul类算子输入（如）：
    • offset，scale，out的shape支持1维(1,)、(n,)或2维(1, n)，其中n与matmul计算中右矩阵（对应参数x2）的shape n一致。
    • 当输入scale的shape为1维，out的shape也为1维，且shape大小为scale与offset单维shape大小的最大值。
    • 当输入scale的shape为2维，out的shape与输入scale的shape维度和大小完全一致。
• 确定性计算：
  • aclnnTransQuantParamV3默认确定性实现。

调用示例

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考。