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title: matmul与inplaceAdd融合
description: "| 硬件型号 | 是否支持 |"
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# matmul与inplaceAdd融合

#### 产品支持情况

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


#### 功能说明

矩阵乘matmul与inplaceAdd融合，将矩阵乘结果累加到累加矩阵上，相较于算子拼接的方案，性能较优。


#### 计算公式

矩阵乘输入两个张量A（x）和B（weight），累加张量为C（accum），同时也是输出张量：


#### 参数配置

| 成员名称 | 取值范围 | 特殊说明 |
| --- | --- | --- |
| transposeA | false/true | 取值为true时，不支持部分场景，详见规格说明。 当输入数据类型为float16时，不支持transposeA为true。 |
| transposeB | false/true | \- |
| hasBias | false | \- |
| outDataType | ACL\_DT\_UNDEFINED | \- |
| enAccum | true | \- |
| matmulType | MATMUL\_UNDEFINED | \- |
| quantMode | QUANT\_UNDEFINED | \- |


#### 输入

| 参数 | 维度 | 数据类型 | 格式 | 描述 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| x | [m, k]/[batch, m, k] | float16/bf16 | ND | 矩阵乘的A矩阵。 |
| weight | [k, n]/[batch, k, n] | float16/bf16 | ND | 矩阵乘的B矩阵，权重。 |
| accum | [m, n]/[batch, m, n] | float | ND | 累加矩阵。 |


#### 输出

| 参数 | 维度 | 数据类型 | 格式 | 描述 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| output | [m, n]/[batch, m, n] | float | ND | 累加矩阵，与accum为同一个Tensor，即计算结果原地写。 |


#### 规格说明

由于输入输出的排列组合约束较复杂，下表列举了所有输入输出属性的组合，表格中没有的组合即不支持：

图1 输入输出属性排列组合

“transposeA”取值为true时，不支持组合2、5、8、11。


#### OP使用与典型场景

OP使用时，可参考算子使用指导（ATB C++ API）中的使用流程部分，其中，单算子构造Operation参数的构造方法参考以下参数构造部分。

```
//
参数构造
atb::infer::LinearParam param;
param.transposeA = false;
param.transposeB = false;
param.hasBias = false;
param.outDataType = ACL_DT_UNDEFINED;
param.enAccum = true;
param.matmulType = MATMUL_UNDEFINED;
param.quantMode = QUANT_UNDEFINED;
```

```
#
计算示例
>>> x
tensor([[1, 2],
[3, 4]])
>>> weight
tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
>>> accum
tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6])
>>> output
tensor([[10, 14, 18],
[23, 31, 39]])
# 10 = 1 * 1 + 2 * 4 + 1
# 14 = 1 * 2 + 2 * 5 + 2
# 18 = 1 * 3 + 2 * 6 + 3
# 23 = 3 * 1 + 4 * 4 + 4
# 31 = 3 * 2 + 4 * 5 + 5
# 39 = 3 * 3 + 4 * 6 + 6
```


#### 功能约束

- “transposeA”为true时不支持部分场景。
- “hasBias”为false。
- “outDataType”为ACL_DT_UNDEFINED。
- “enAccum”为true。