--- title: AntiQuantize description: "| 产品 | 是否支持 |" url: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/latest/API/ascendcopapi/atlasascendc_api_07_10166.html sourcePath: /source/zh/canncommercial/900/API/ascendcopapi/atlasascendc_api_07_10166.html indexId: 1006e992dd9cc6404942b9a5ed3a85c18d757c410e274072cf8b0d0e13922fbd77 --- # AntiQuantize #### 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 | x | | Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 | x | | Atlas 200I/500 A2 推理产品 | x | | Atlas 推理系列产品 AI Core | x | | Atlas 推理系列产品 Vector Core | x | | Atlas 训练系列产品 | x | #### 功能说明 按元素做伪量化计算，比如将int8_t数据类型伪量化为half数据类型。本接口最多支持输入为二维数据，不支持更高维度的输入。 AntiQuantize与AscendAntiQuant的功能类似，本接口在不同量化场景下的形式更统一，因此推荐使用本接口。 本接口的伪量化策略包括PER_TENSOR，PER_CHANNEL，PER_TOKEN，PER_GROUP四种，反量化系数scale、offset在PER_TENSOR场景下为标量，其余场景下为矢量，计算公式如下： - PER_TENSOR场景 （按张量量化）：scale和offset的shape为[1]。 - PER_CHANNEL场景（按通道量化）：srcTensor的shape为[m, n]，每个channel维度对应一个量化参数，scale和offset的shape为[1, n]。 - PER_TOKEN场景 （按token量化）：srcTensor的每组token（token为n方向，共有m组token）中的元素共享一个量化参数，srcTensor的shape为[m, n]时，scale和offset的shape为[m, 1]。 - PER_GROUP场景 （按组量化）：定义group的计算方向为k方向，srcTensor在k方向上每groupSize个元素共享一组scale和offset。srcTensor的shape为[m, n]时，如果kDim=0，表示k是m方向，scale和offset的shape为[(m + groupSize - 1) / groupSize, n]；如果kDim=1，表示k是n方向，scale和offset的shape为[m，(n + groupSize - 1) / groupSize]。 根据输入数据类型的不同，PER_GROUP分为两种场景：fp4x2_e2m1_t/fp4x2_e1m2_t场景（后续内容中简称为float4场景）和int8_t/hifloat8_t/fp8_e5m2_t/fp8_e4m3fn_t场景（后续内容中简称为b8场景）。 - fp4x2_e2m1_t/fp4x2_e1m2_t场景（float4场景） - k为m方向，即公式中i轴为group的计算方向（kDim=0）： - k为n方向，即公式中j轴为group的计算方向（kDim=1）： - int8_t/hifloat8_t/fp8_e5m2_t/fp8_e4m3fn_t场景（b8场景） - k为m方向，即公式中i轴为group的计算方向（kDim=0）： - k为n方向，即公式中j轴为group的计算方向（kDim=1）： #### 函数原型 - 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间 1 2 template __aicore__ inline void AntiQuantize(const LocalTensor& dstTensor, const LocalTensor& srcTensor, const ScaleT& scale, const OffsetT& offset, const LocalTensor& sharedTmpBuffer, const AntiQuantizeParams& params) - 接口框架申请临时空间 1 2 template __aicore__ inline void AntiQuantize(const LocalTensor& dstTensor, const LocalTensor& srcTensor, const ScaleT& scale, const OffsetT& offset, const AntiQuantizeParams& params) 由于该接口的内部实现中涉及复杂的数学计算，需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持接口框架申请和开发者通过sharedTmpBuffer入参传入两种方式。 - 接口框架申请临时空间，开发者无需申请，但是需要预留临时空间的大小。 - 通过sharedTmpBuffer入参传入，使用该tensor作为临时空间进行处理，接口框架不再申请。该方式开发者可以自行管理sharedTmpBuffer内存空间，并在接口调用完成后，复用该部分内存，内存不会反复申请释放，灵活性较高，内存利用率也较高。 接口框架申请的方式，开发者需要预留临时空间；通过sharedTmpBuffer传入的情况，开发者需要为sharedTmpBuffer申请空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下：通过GetAntiQuantizeMaxMinTmpSize中提供的接口获取需要预留空间的范围大小。 #### 参数说明 **表1 模板参数说明** | 参数名 | 描述 | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | config | 用于配置伪量化相关信息，AntiQuantizeConfig类型，具体定义如下。 1 2 3 4 5 struct AntiQuantizeConfig { AntiQuantizePolicy policy; bool hasOffset; int32\_t kDim = 1; } policy：用于配置量化策略，枚举类型，具体定义如下。 1 2 3 4 5 6 enum class AntiQuantizePolicy : int32\_t { PER\_TENSOR, PER\_CHANNEL, PER\_TOKEN, PER\_GROUP } hasOffset：用于配置offset是否参与计算。 true：表示offset参与计算。 false：表示offset不参与计算。 kDim：group的计算方向，即k方向。仅在PER\_GROUP场景有效，支持的取值如下。 0：k轴是第0轴，即m方向为group的计算方向。 1：k轴是第1轴，即n方向为group的计算方向。 | 1 2 3 4 5 | struct AntiQuantizeConfig { AntiQuantizePolicy policy; bool hasOffset; int32\_t kDim = 1; } | 1 2 3 4 5 6 | enum class AntiQuantizePolicy : int32\_t { PER\_TENSOR, PER\_CHANNEL, PER\_TOKEN, PER\_GROUP } | | 1 2 3 4 5 | struct AntiQuantizeConfig { AntiQuantizePolicy policy; bool hasOffset; int32\_t kDim = 1; } | | | | | | 1 2 3 4 5 6 | enum class AntiQuantizePolicy : int32\_t { PER\_TENSOR, PER\_CHANNEL, PER\_TOKEN, PER\_GROUP } | | | | | | DstT | 目的操作数的数据类型。接口内根据入参dstTensor自动推导数据类型，开发者无需配置该参数，保证dstTensor满足表3 输入输出支持的数据类型组合即可。 | | | | | | SrcT | 源操作数的数据类型。接口内根据入参srcTensor自动推导数据类型，开发者无需配置该参数，保证srcTensor满足表3 输入输出支持的数据类型组合即可。 | | | | | | ScaleT | scale的数据类型。接口内根据入参scale自动推导数据类型，开发者无需配置该参数。ScaleT可以为标量数据类型或LocalTensor类型。 注意： 对于PER\_TENSOR场景，scale为标量，ScaleT只能为标量数据类型。 对于PER\_CHANNEL、PER\_TOKEN、PER\_GROUP场景，scale为矢量，ScaleT只能为LocalTensor类型。 | | | | | | OffsetT | offset的数据类型。接口内根据入参offset自动推导数据类型，开发者无需配置该参数。OffsetT可以为标量数据类型或LocalTensor类型。 注意： 对于PER\_TENSOR量化策略，offset为标量，OffsetT只能为标量数据类型。 对于PER\_CHANNEL、PER\_TOKEN、PER\_GROUP量化策略，offset为矢量，OffsetT只能为LocalTensor类型。 | | | | | **表2 接口参数说明** | 参数名 | 输入/输出 | 描述 | | | | --- | --- | --- | --- | --- | | dstTensor | 输出 | 目的操作数。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 | | | | srcTensor | 输入 | 源操作数。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 | | | | scale | 输入 | 输入数据伪量化时的缩放因子。 | | | | offset | 输入 | 输入数据伪量化时的偏移量。 Atlas 350 加速卡，对于PER\_GROUP量化的float4场景，offset不生效。 | | | | sharedTmpBuffer | 输入 | 临时缓存。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 临时空间大小BufferSize的获取方式请参考GetAntiQuantizeMaxMinTmpSize。 | | | | params | 输入 | 量化接口的参数，AntiQuantizeParams类型，具体定义如下。 1 2 3 4 5 struct AntiQuantizeParams { uint32\_t m; uint32\_t n; uint32\_t groupSize = 0; } m：m方向元素个数。 n：n方向元素个数。n值对应的数据大小需满足32字节对齐的要求，即shape最后一维为n的输入或输出均需要满足该维度上32字节对齐的要求。 groupSize：PER\_GROUP场景有效，表示groupSize行/列数据共用一个scale/offset。groupSize的取值必须大于0且是32的整倍数。 | 1 2 3 4 5 | struct AntiQuantizeParams { uint32\_t m; uint32\_t n; uint32\_t groupSize = 0; } | | 1 2 3 4 5 | struct AntiQuantizeParams { uint32\_t m; uint32\_t n; uint32\_t groupSize = 0; } | | | | **表3 输入输出支持的数据类型组合** | 量化策略 | SrcT | ScaleT/OffsetT | DstT | | --- | --- | --- | --- | | PER\_TENSOR/PER\_CHANNEL | fp8\_e4m3fn\_t | half | half | | PER\_TENSOR/PER\_CHANNEL | fp8\_e5m2\_t | half | half | | PER\_TENSOR/PER\_CHANNEL | hifloat8\_t | half | half | | PER\_TENSOR/PER\_CHANNEL | int8\_t | half | half | | PER\_TENSOR/PER\_CHANNEL | fp8\_e4m3fn\_t | bfloat16\_t | bfloat16\_t | | PER\_TENSOR/PER\_CHANNEL | fp8\_e5m2\_t | bfloat16\_t | bfloat16\_t | | PER\_TENSOR/PER\_CHANNEL | hifloat8\_t | bfloat16\_t | bfloat16\_t | | PER\_TENSOR/PER\_CHANNEL | int8\_t | bfloat16\_t | bfloat16\_t | | PER\_TOKEN/PER\_GROUP | int8\_t | half | half | | PER\_TOKEN/PER\_GROUP | int8\_t | bfloat16\_t | bfloat16\_t | | PER\_TOKEN/PER\_GROUP | int8\_t | float | float | | PER\_TOKEN/PER\_GROUP | int8\_t | float | half | | PER\_TOKEN/PER\_GROUP | int8\_t | float | bfloat16\_t | | PER\_TOKEN/PER\_GROUP | hifloat8\_t | half | half | | PER\_TOKEN/PER\_GROUP | hifloat8\_t | bfloat16\_t | bfloat16\_t | | PER\_TOKEN/PER\_GROUP | hifloat8\_t | float | float | | PER\_TOKEN/PER\_GROUP | hifloat8\_t | float | half | | PER\_TOKEN/PER\_GROUP | hifloat8\_t | float | bfloat16\_t | | PER\_TOKEN/PER\_GROUP | fp8\_e5m2\_t/fp8\_e4m3fn\_t | half | half | | PER\_TOKEN/PER\_GROUP | fp8\_e5m2\_t/fp8\_e4m3fn\_t | bfloat16\_t | bfloat16\_t | | PER\_TOKEN/PER\_GROUP | fp8\_e5m2\_t/fp8\_e4m3fn\_t | float | float | | PER\_TOKEN/PER\_GROUP | fp8\_e5m2\_t/fp8\_e4m3fn\_t | float | half | | PER\_TOKEN/PER\_GROUP | fp8\_e5m2\_t/fp8\_e4m3fn\_t | float | bfloat16\_t | | PER\_TOKEN/PER\_GROUP | fp4x2\_e1m2\_t/fp4x2\_e2m1\_t （当前均只支持PER\_GROUP场景） | fp8\_e8m0\_t | half | | PER\_TOKEN/PER\_GROUP | fp4x2\_e1m2\_t/fp4x2\_e2m1\_t （当前均只支持PER\_GROUP场景） | fp8\_e8m0\_t | bfloat16\_t | #### 返回值说明 无 #### 约束说明 - 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。 - 操作数地址对齐要求请参见 通用地址对齐约束 。 - 输入输出操作数参与计算的数据长度要求32字节对齐。 - 连续计算方向（即n方向）的数据量要求32字节对齐。 - PER_GROUP量化的float4场景不支持offset，该场景下模板参数config中的hasOffset参数必须配置为false。 #### 调用示例 - PER_CHANNEL、PER_TOKEN、PER_GROUP模式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 constexpr static AntiQuantizePolicy tokenPolicy = AntiQuantizePolicy::PER_TOKEN; constexpr static AntiQuantizePolicy channelPolicy = AntiQuantizePolicy::PER_CHANNEL; constexpr static AntiQuantizePolicy groupPolicy = AntiQuantizePolicy::PER_GROUP; // 此处以PER_TOKEN模式为例，使能offset；kDim仅PER_GROUP场景有效，表示group计算方向为n方向 constexpr static AntiQuantizeConfig config = {tokenPolicy, true, 1}; AntiQuantizeParams params; // m,n为外部传入参数，表示srcLocal实际参与的m、n方向的元素个数 params.m = m; params.n = n; params.groupSize = n; // 仅PER_GROUP场景有效，此处表示n方向所有元素共享一组scale和offset // srcLocal为int8_t类型的LocalTensor，dstLocal、scale、offset为half类型的LocalTensor AntiQuantize(dstLocal, srcLocal, scale, offset, params); - PER_TENSOR模式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 constexpr static AntiQuantizePolicy tensorPolicy = AntiQuantizePolicy::PER_TENSOR; // 使能offset constexpr static AntiQuantizeConfig config = {tensorPolicy, true, -1}; AntiQuantizeParams params; // m,n为外部传入参数，表示srcLocal实际参与的m、n方向的元素个数 params.m = m; params.n = n; params.groupSize = 0; // 仅PER_GROUP场景有效 // srcLocal为int8_t类型的LocalTensor，dstLocal为half类型的LocalTensor，scale、offset为half类型的标量 AntiQuantize(dstLocal, srcLocal, scale, offset, params); 结果示例如下： ``` 输入数据（srcLocal）: [-4, 2, -2, -3, -1, -4, 1, 3, 4, 1, -2, 0, ... 1] 输入数据（scale矢量）: [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, ... 1] 输入数据（scale标量）: [1] 输入数据（offset矢量）: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, ... 0] 输入数据（offset标量）: [0] 输出数据（dstLocal），此时dstLocal = srcLocal: [-4, 2, -2, -3, -1, -4, 1, 3, 4, 1, -2, 0, ... 1] ```