aclnnFusedInferAttentionScoreV4

产品支持情况

[object Object]undefined

功能说明

• 接口功能：适配decode & prefill场景的FlashAttention算子，既可以支持prefill计算场景（PromptFlashAttention），也可支持decode计算场景（IncreFlashAttention）。相比于FusedInferAttentionScoreV3，本接口新增dequantScaleQueryOptional、queryQuantMode参数。

  说明：

decode场景下特有KV Cache：KV Cache是大模型推理性能优化的一个常用技术。采样时，Transformer模型会以给定的prompt/context作为初始输入进行推理（可以并行处理），随后逐一生成额外的token来继续完善生成的序列（体现了模型的自回归性质）。在采样过程中，Transformer会执行自注意力操作，为此需要给当前序列中的每个项目（无论是prompt/context还是生成的token）提取键值（KV）向量。这些向量存储在一个矩阵中，通常被称为kv缓存（KV Cache）。

• 计算公式：

  self-attention（自注意力）利用输入样本自身的关系构建了一种注意力模型。其原理是假设有一个长度为$n$的输入样本序列$x$，$x$的每个元素都是一个$d$维向量，可以将每个$d$维向量看作一个token embedding，将这样一条序列经过3个权重矩阵变换得到3个维度为$n*d$的矩阵。

  self-attention的计算公式一般定义如下，其中$Q、K、V$为输入样本的重要属性元素，是输入样本经过空间变换得到，且可以统一到一个特征空间中。公式及算子名称中的"Attention"为"self-attention"的简写。

  $$Attention(Q,K,V)=Score(Q,K)V$$

  本算子中Score函数采用Softmax函数，self-attention计算公式为：

  $$Attention(Q,K,V)=Softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d}})V$$

  其中$Q$和$K^T$的乘积代表输入$x$的注意力，为避免该值变得过大，通常除以$d$的开根号进行缩放，并对每行进行softmax归一化，与$V$相乘后得到一个$n*d$的矩阵。

  说明：

  [object Object]

函数原型

算子执行接口为，必须先调用“aclnnFusedInferAttentionScoreV4GetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnFusedInferAttentionScoreV4”接口执行计算。

aclnnFusedInferAttentionScoreV4GetWorkspaceSize

• 参数说明：

  [object Object]

• 返回值：

  返回aclnnStatus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]

aclnnFusedInferAttentionScoreV4

• 参数说明：

  [object Object]

• 返回值：

  返回aclnnStatus状态码，具体参见。

约束说明

• 确定性计算：

  • aclnnFusedInferAttentionScoreV4默认确定性实现。

• 公共约束

  • 入参为空的场景处理：
    • query为空Tensor：直接返回
    • 参数query不为空Tensor，参数key、value为空tensor（即S2为0）：attentionOut填充为全零
    • attentionOut为空Tensor：框架会处理
    • 上述参数说明中标注了“可传入nullptr”的入参为空指针时：不进行处理

• [object Object][object Object]Mask

  [object Object]

• [object Object][object Object]PagedAttention

  • PagedAttention的使能必要条件是blocktable存在且有效，同时key、value是按照blocktable中的索引在一片连续内存中排布，在该场景下key、value的inputLayout参数无效。

  • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：

    [object Object]

• [object Object][object Object]innerPrecise

  说明：

  [object Object][object Object]

• [object Object][object Object]pseShift：

  [object Object]

• [object Object][object Object]int8量化场景：

  • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：[object Object]

• [object Object][object Object]伪量化参数约束：

  • 当伪量化参数 和 KV分离量化参数同时传入时，以KV分离量化参数为准。

  • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：

    [object Object]

• [object Object][object Object]TND、TND_NTD、NTD_TND场景下query，key，value输入的综合限制：

  • actualSeqLengths和actualSeqLengthsKv必须传入

  • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：

    [object Object]

• [object Object][object Object]MLA场景（queryRope和keyRope输入不为空时）

  [object Object]

• [object Object][object Object]GQA/MHA/MQA伪量化场景下key/value shape为五维时的参数约束如下：

  [object Object]

• 当Q_S大于1时：

  • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：

    [object Object]

• 当Q_S等于1时（IFA非MTP场景）：

  • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：[object Object]

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。