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title: matmul反量化与叠加偏置
description: "| 硬件型号 | 是否支持 | 特殊说明 |"
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# matmul反量化与叠加偏置

#### 产品支持情况

| 硬件型号 | 是否支持 | 特殊说明 |
| --- | --- | --- |
| 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 | √ | 不支持transposeA配置为true。 不支持transposeB配置为false。 不支持hasBias为false。 不支持outDataType为ACL\_BF16。 |
| Atlas 推理系列产品 | √ | 不支持transposeA配置为true。 不支持transposeB配置为false。 不支持hasBias为false。 不支持outDataType为ACL\_BF16。 |
| Atlas 200I/500 A2 推理产品 | √ | 不支持输入输出tensor数据类型为bf16的场景。 |


#### 功能说明

矩阵乘matmul加反量化处理，通过hasBias参数控制是否叠加偏置。


#### 计算公式

矩阵乘输入两个张量A（x）和B（weight），反量化步长为deqScale，输出张量为C，dequant为反量化处理函数：


叠加偏置的场景下，偏置矩阵为bias：


#### 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。 |
| transposeB | false/true | 受硬件约束。 |
| hasBias | false/true | 受硬件约束。 |
| outDataType | ACL\_FLOAT16/ACL\_BF16 | 受硬件约束。该参数对应输出tensor的数据类型。 |
| enAccum | false | \- |
| matmulType | MATMUL\_UNDEFINED | \- |
| quantMode | QUANT\_UNDEFINED/PER\_CHANNEL | \- |


#### 输入

| 参数 | 维度 | 数据类型 | 格式 | 描述 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| x | [m, k]/[batch, m, k] | int8 | ND | 矩阵乘的A矩阵。 |
| weight | [k, n]/[batch, k, n]/[1, n / 16, k, 16]/[batch, n / 16, k, 16] | int8 | ND/NZ | 矩阵乘的B矩阵，权重。 |
| bias | [1, n]/[n]/[batch, n] | int32 | ND | 叠加的偏置矩阵。当hasBias取值为true时输入。 |
| deqScale | [1, n]/[n]/[batch, n] | int64/uint64/float | ND | 反量化步长。实际占用内存需要是32byte对齐。 |


#### 输出

| 参数 | 维度 | 数据类型 | 格式 | 描述 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| output | [m, n]/[batch, m, n] | float16/bf16 | ND | 矩阵乘反量化计算结果。 |


#### 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- Atlas 推理系列产品不支持组合7-15。
- Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品和Atlas A3 推理系列产品 / Atlas A3 训练系列产品不支持组合10-15。
- transposeA取值为true时，不支持组合2、5、8、11、14。


- 当weight维度为4维时，若“transposeB”为false，n为32的整数倍，k为16的整数倍；若“transposeB”为true，k为32的整数倍，n为16的整数倍。
- Atlas 训练系列产品不支持组合1-9。


#### 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 = true;
param.outDataType = ACL_FLOAT16;
param.enAccum = false;
param.matmulType = MATMUL_UNDEFINED;
param.quantMode = PER_CHANNEL;
```

```
#
计算示例
>>> x
tensor([[1, 2],
[3, 4]])
>>> weight
tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
>>> bias
tensor([1, 2, 3])
>>> deqScale
tensor([1, 2, 3])
>>> output
tensor([[10, 28, 54],
[20, 56, 108]])
# 10 = (1 * 1 + 2 * 4 + 1) * 1
# 28 = (1 * 2 + 2 * 5 + 2) * 2
# 54 = (1 * 3 + 2 * 6 + 3) * 3
# 20 = (3 * 1 + 4 * 4 + 1) * 1
# 56 = (3 * 2 + 4 * 5 + 2) * 2
# 108 = (3 * 3 + 4 * 6 + 3) * 3
```