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title: 单次矩阵乘局部输出
description: "单次矩阵乘局部输出，又称Partial Output。如基础知识中所述，一次Iterate(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/API/ascendcopapi/atlasascendc_api_07_0638.html)计算过程中，会按K方向进行一次或多次基本块计算，其中的一次基本块计算为baseM*baseK和baseK*baseN大小的输入数据进行计算得到baseM*baseN大小的结果；每次基本块计算的结果进行累加后，便得到baseM*singleCoreK和singleCoreK*baseN大小的输入数据计算得到的结果baseM*baseN，并将其作为一次Iterate的最终结果输出。"
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# 单次矩阵乘局部输出

#### 功能介绍

单次矩阵乘局部输出，又称Partial Output。如基础知识中所述，一次Iterate(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/API/ascendcopapi/atlasascendc_api_07_0638.html)计算过程中，会按K方向进行一次或多次基本块计算，其中的一次基本块计算为baseM*baseK和baseK*baseN大小的输入数据进行计算得到baseM*baseN大小的结果；每次基本块计算的结果进行累加后，便得到baseM*singleCoreK和singleCoreK*baseN大小的输入数据计算得到的结果baseM*baseN，并将其作为一次Iterate的最终结果输出。

开启Partial Output功能后，调用Iterate接口不会进行K轴累加，只进行单次基本块计算。用户可以通过GetTensorC接口获取对应的单片数据，最后自行进行K轴上的累加。

图1 未开启Partial Output功能计算示意图

图2 开启Partial Output功能计算示意图


#### 使用场景

矩阵乘计算结果不需要累加，只需要输出baseM*baseK和baseK*baseN的计算结果baseM*baseN。例如需要先获取单次基本块计算的数据进行反量化，再累加得到最终结果。


#### 约束说明

- 该功能仅支持  MDL模板(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/API/ascendcopapi/atlasascendc_api_07_0616.html)
。
- 获取矩阵乘计算结果时，仅支持调用Iterate和GetTensorC接口的连续写模式，不支持非连续写模式以及IterateAll接口获取计算结果，连续写模式的介绍请参考  GetTensorC(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/API/ascendcopapi/atlasascendc_api_07_0639.html)
。
- 该功能不支持带有Bias矩阵的Matmul计算，即不支持输入Bias矩阵。


#### 调用示例

完整的算子样例请参考开启Partial Output功能的算子样例(https://gitcode.com/cann/asc-devkit/tree/9.0.0/examples/01_simd_cpp_api/03_libraries/00_matrix/matmul_partial_output)。

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// 配置MDL模板，使能Partial Output
constexpr static MatmulConfigMode configMode = MatmulConfigMode::CONFIG_MDL;
constexpr static MatmulFuncParams funcParams = {
  false, false, false, false, 0, IterateOrder::UNDEF, ScheduleType::INNER_PRODUCT, true, true,
  true /* isPartialOutput */
};
constexpr static MatmulConfig CFG_PARTIAL = GetMMConfig<configMode>(funcParams);
Matmul<A_TYPE, B_TYPE, C_TYPE, BIAS_TYPE, CFG_PARTIAL> mm;
REGIST_MATMUL_OBJ(&pipe, GetSysWorkSpacePtr(), mm);
mm.Init(&tiling);
mm.SetTensorA(gmA, isTransposeA);
mm.SetTensorB(gmB, isTransposeB);
while (mm.Iterate()) {
    mm.GetTensorC(tmpGmC[dstOffset], false, true);
    dstOffset += baseM * baseN;
    // 其他操作
}
```