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title: GetMDLConfig
description: "| 产品 | 是否支持 |"
url: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/latest/API/ascendcopapi/atlasascendc_api_07_0622.html
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# GetMDLConfig

#### 产品支持情况

| 产品 | 是否支持 |
| --- | --- |
| Atlas 350 加速卡 | √ |
| Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 | √ |
| Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 | √ |
| Atlas 200I/500 A2 推理产品 | x |
| Atlas 推理系列产品 AI Core | √ |
| Atlas 推理系列产品 Vector Core | x |
| Atlas 训练系列产品 | x |


#### 功能说明

用于配置MDL模板的参数，获取自定义MDL模板。MDL模板的介绍请参考表 模板特性。


#### 函数原型

```
__aicore__ constexpr MatmulConfig GetMDLConfig(const bool intrinsicsLimit = false, const bool batchLoop = false, const uint32_t doMTE2Preload = 0, const bool isVecND2NZ = false, bool isPerTensor = false, bool hasAntiQuantOffset = false, const bool enUnitFlag = false, const bool isMsgReuse = true, const bool enableUBReuse = true, const bool enableL1CacheUB = false, const bool enableMixDualMaster = false, const bool enableKdimReorderLoad = false)
```


#### 参数说明

本接口的所有参数用于设置MatmulConfig结构体中的参数，其中互相对应的参数的功能作用相同。


**表1 接口参数说明**

| 参数名 | 输入/输出 | 描述 |
| --- | --- | --- |
| intrinsicsLimit | 输入 | 用于设置参数intrinsicsCheck。 当左矩阵或右矩阵在单核上内轴（即尾轴）大于等于65535（元素个数）时，是否使能循环执行数据从Global Memory到L1 Buffer的搬入。例如，左矩阵A[M, K]，单核上的内轴数据singleCoreK大于65535，配置该参数为true后，API内部通过循环执行数据的搬入。参数取值如下： false：当左矩阵或右矩阵在单核上内轴大于等于65535时，不使能循环执行数据的搬入（默认值）。 true：当左矩阵或右矩阵在单核上内轴大于等于65535时，使能循环执行数据的搬入。 对于Atlas 350 加速卡，MxMatmul场景不支持此参数。 |
| batchLoop | 输入 | 用于设置参数isNBatch。 是否多Batch输入多Batch输出。仅对BatchMatmul有效，使能该参数后，仅支持Norm模板，且需调用IterateNBatch实现多Batch输入多Batch输出。参数取值如下： false：不使能多Batch（默认值）。 true：使能多Batch。 |
| doMTE2Preload | 输入 | 用于设置参数doMTE2Preload。 在MTE2流水间隙较大，且M/N数值较大时可通过该参数开启对应M/N方向的预加载功能，开启后能减小MTE2间隙，提升性能。预加载功能仅在MDL模板有效（不支持SpecialMDL模板）。参数取值如下： 0：不开启（默认值）。 1：开启M方向preload。 2：开启N方向preload。 注意：开启M/N方向的预加载功能时需保证K全载且M/N方向开启DoubleBuffer(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/programug/Ascendcopdevg/atlas\_ascendc\_10\_0090.html)；其中，M方向的K全载条件为：singleCoreK/baseK <= stepKa；N方向的K全载条件为：singleCoreK/baseK <= stepKb。 该参数的使用样例请参考M方向预加载Matmul算子样例(https://gitcode.com/cann/asc\-devkit/tree/9.0.0/examples/01\_simd\_cpp\_api/03\_libraries/00\_matrix/matmul\_preload)。 |
| isVecND2NZ | 输入 | 用于设置参数enVecND2NZ。 使能通过vector指令进行ND2NZ。使能时需要设置SetLocalWorkspace。参数取值如下： false：不使能通过vector指令进行ND2NZ（默认值）。 true：使能通过vector指令进行ND2NZ。 针对 Atlas 推理系列产品 AI Core，在Unified Buffer空间足够的条件下（Unified Buffer空间大于2倍TCubeTiling的transLength参数），建议优先使能该参数，搬运性能更好。 对于Atlas 350 加速卡，MxMatmul场景不支持此参数。 |
| isPerTensor | 输入 | 用于设置参数isPerTensor。 A矩阵half类型输入且B矩阵int8\_t类型输入场景，使能B矩阵量化时是否为per tensor。 true：per tensor量化。 false：per channel量化。 对于Atlas 350 加速卡，MxMatmul场景不支持此参数。 |
| hasAntiQuantOffset | 输入 | 用于设置参数hasAntiQuantOffset。 A矩阵half类型输入且B矩阵int8\_t类型输入场景，使能B矩阵量化时是否使用offset系数。 对于Atlas 350 加速卡，MxMatmul场景不支持此参数。 |
| enUnitFlag | 输入 | 用于设置参数enUnitFlag。 使能UnitFlag功能，使计算与搬运流水并行，提高性能。Norm, IBShare下默认使能，MDL下默认不使能。参数取值如下： false：不使能UnitFlag功能。 true：使能UnitFlag功能。 注意：对于Atlas 350 加速卡，MxMatmul场景，仅在NORM/MDL模板、A和scaleA不转置、 B和scaleB转置、C为ND格式，输出到GM场景下，使能UnitFlag功能有性能收益。 |
| isMsgReuse | 输入 | 用于设置参数enableReuse。 SetSelfDefineData函数设置的回调函数中的dataPtr是否直接传递计算数据。若未调用SetSelfDefineData设置dataPtr，该参数仅支持默认值true。参数取值如下： true：直接传递计算数据，仅限单个值。 false：传递GM上存储的数据地址信息。 对于Atlas 350 加速卡，MxMatmul场景不支持该参数。 |
| enableUBReuse | 输入 | 用于设置参数enableUBReuse。 是否使能Unified Buffer复用。在Unified Buffer空间足够的条件下（Unified Buffer空间大于4倍TCubeTiling的transLength参数），使能该参数后，Unified Buffer空间分为互不重叠的两份，分别存储Matmul计算相邻前后两轮迭代的数据，后一轮迭代数据的搬入将不必等待前一轮迭代的Unified Buffer空间释放，从而优化流水。参数取值如下： true：使能Unified Buffer复用。 false：不使能Unified Buffer复用。 包括MxMatmul场景，Atlas 350 加速卡不支持该参数。 Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 不支持该参数。 Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 不支持该参数。 Atlas 推理系列产品 AI Core支持该参数。 Atlas 200I/500 A2 推理产品 不支持该参数。 |
| enableL1CacheUB | 输入 | 用于设置参数enableL1CacheUB 。 是否使能L1 Buffer缓存Unified Buffer计算块。建议在MTE3和MTE2流水串行较多的场景使用。参数取值如下： true：使能L1 Buffer缓存Unified Buffer计算块。 false：不使能L1 Buffer缓存Unified Buffer计算块。 若要使能L1 Buffer缓存Unified Buffer计算块，必须在Tiling实现中调用SetMatmulConfigParams接口将参数enableL1CacheUBIn设置为true。 包括MxMatmul场景，Atlas 350 加速卡不支持该参数。 Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 不支持该参数。 Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 不支持该参数。 Atlas 推理系列产品 AI Core支持该参数。 Atlas 200I/500 A2 推理产品 不支持该参数。 |
| enableMixDualMaster | 输入 | 用于设置参数enableMixDualMaster。 是否使能MixDualMaster（双主模式）。区别于MIX模式（包含矩阵计算和矢量计算）通过消息机制驱动AIC运行，双主模式为AIC和AIV独立运行代码，不依赖消息驱动，用于提升性能。该参数默认值为false，仅能在以下场景设置为true： 核函数的类型为MIX，同时AIC核数 : AIV核数为1:1。 核函数的类型为MIX，同时AIC核数 : AIV核数为1:2，且A矩阵和B矩阵同时使能IBSHARE参数。 注意，使能MixDualMaster场景，需要满足： 同一算子中所有Matmul对象的该参数取值必须保持一致。 A/B/Bias矩阵只支持从GM搬入。 获取矩阵计算结果只支持调用IterateAll接口输出到GlobalTensor或者LocalTensor，即计算结果放置于Global Memory或者Local Memory 的地址，不能调用GetTensorC等接口获取结果。 除MxMatmul场景外，Atlas 350 加速卡支持该参数。 Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 支持该参数。 Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 支持该参数。 Atlas 推理系列产品 AI Core不支持该参数。 Atlas 200I/500 A2 推理产品 不支持该参数。 |
| enableKdimReorderLoad | 输入 | 用于设置参数enableKdimReorderLoad。 是否使能K轴错峰加载数据。基于相同Tiling参数，执行Matmul计算时，如果多核的左矩阵或者右矩阵相同，且存储于Global Memory，多个核一般会同时访问相同地址以加载矩阵数据，引发同地址访问冲突，影响性能。使能该参数后，多核执行Matmul时，将尽量在相同时间访问矩阵的不同Global Memory地址，减少地址访问冲突概率，提升性能。该参数功能只支持MDL模板，建议K轴较大且左矩阵和右矩阵均非全载场景使能参数。参数取值如下，具体样例请参考K轴错峰加载数据的算子样例(https://gitcode.com/cann/asc\-devkit/tree/9.0.0/examples/01\_simd\_cpp\_api/03\_libraries/00\_matrix/matmul\_k\_reorder\_load)。 false：默认值，关闭K轴错峰加载数据的功能。 true：开启K轴错峰加载数据的功能。 除MxMatmul场景外，Atlas 350 加速卡支持该参数。 Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 支持该参数。 Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 支持该参数。 Atlas 推理系列产品 AI Core不支持该参数。 Atlas 200I/500 A2 推理产品 不支持该参数。 |


#### 返回值说明

MatmulConfig结构体。


#### 约束说明

无


#### 调用示例

```
// 配置MDL模板的参数，获取自定义MDL模板
constexpr MatmulConfig MM_CFG = GetMDLConfig(
    /* intrinsicsLimit      */ false,
    /* batchLoop            */ false,
    /* doMTE2Preload        */ 0,
    /* isVecND2NZ           */ false,
    /* isPerTensor          */ false,
    /* hasAntiQuantOffset   */ false,
    /* enUnitFlag           */ false, 
    /* isMsgReuse           */ true,
    /* enableUBReuse        */ true,
    /* enableL1CacheUB      */ false,
    /* enableMixDualMaster  */ false,
    /* enableKdimReorderLoad*/ false
);
// 常规Matmul计算，最后输出使用自定义MDL模板的计算结果
AscendC::Matmul<A_TYPE, B_TYPE, C_TYPE, BIAS_TYPE, MM_CFG> mm;
REGIST_MATMUL_OBJ(&pipe, GetSysWorkSpacePtr(), mm, &tiling);
mm.SetTensorA(gm_a);
mm.SetTensorB(gm_b);
if (tiling.isBias) {
    mm.SetBias(gmBias);
}
mm.IterateAll(gm_c);
mm.End();
```