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昇腾小AI

TCubeTiling结构体

TCubeTiling结构体包含Matmul Tiling切分算法的相关参数,被传递给Matmul kernel侧,用于Matmul的切块、搬运和计算过程等。TCubeTiling结构体的参数说明见表1

表1 TCubeTiling结构说明

参数名称

数据类型

说明

usedCoreNum

int

使用的AI处理器核数,请根据实际情况设置。取值范围为:[1, AI处理器最大核数]。该参数与shape相关参数的关系为:usedCoreNum = (M / singleCoreM) * (N / singlecoreN)。

M, N, Ka, Kb

int

A、B、C矩阵原始输入的shape大小,以元素为单位。M,Ka为A矩阵原始输入的Shape, Kb, N为B矩阵原始输入的Shape。

  • 大小约束
    • 若A矩阵为ND格式,不进行转置时,Ka取值范围为[1,65535],M无大小限制;进行转置时,M取值范围为[1,65535],Ka无大小限制。
    • 若B矩阵为ND格式,不进行转置时,N取值范围为[1,65535],Kb无大小限制;进行转置时,Kb取值范围为[1,65535],N无大小限制。
  • 对齐约束
    • 若A矩阵以NZ格式输入,则M需要以16个元素对齐,K需要以C0_size对齐;若B矩阵以NZ格式输入,则K需要以C0_size对齐,N需要以16个元素对齐。
    • 若A、B矩阵为ND格式,无对齐约束。

    注意:NZ格式的输入,half/bfloat16_t数据类型的C0_size为16,float数据类型的C0_size为8,int8_t数据类型的C0_size为32,int4_t数据类型的C0_size为64。

singleCoreM, singleCoreN, singleCoreK

int

A、B、C矩阵单核内shape大小,以元素为单位。

singleCoreK = K,多核处理时不对K进行切分;singleCoreM <= M;singleCoreN <= N。

注意:若A矩阵以NZ格式输入,则singleCoreM需要以16个元素对齐,singleCoreK需要以C0_size * fractal_num对齐;若B矩阵以NZ格式输入,则singleCoreK需要以C0_size * fractal_num对齐,singleCoreN需要以16个元素对齐。

NZ格式的输入,half/bfloat16_t数据类型的C0_size为16,float数据类型的C0_size为8,int8_t数据类型的C0_size为32,int4_t数据类型的C0_size为64。

baseM, baseN, baseK

int

A、B、C矩阵参与一次矩阵乘指令的shape大小,以元素为单位。

  • baseM * baseN * sizeof(l0c_dtype) <= L0C_size,其中l0c_dtype为int32_t或者float数据类型
  • baseM * baseK * sizeof(Input_dtype) <= L0A_size
  • baseK * baseN * sizeof(Input_dtype) <= L0B_size

A、B、C矩阵参与一次矩阵乘的shape大小需要按分形对齐,其含义请参考Mmad中的数据格式说明。

depthA1, depthB1

int

A、B矩阵片全载A2/B2的份数,depthA1为baseM * baseK的整数倍,depthB1为baseN * baseK的整数倍。取值大于0。

stepM, stepN,stepKa,stepKb

int

stepM为左矩阵在A1中缓存的bufferM方向上baseM的倍数。

stepN为右矩阵在B1中缓存的bufferN方向上baseN的倍数。

stepKa为左矩阵在A1中缓存的bufferKa方向上baseK的倍数。

stepKb为右矩阵在B1中缓存的bufferKb方向上baseK的倍数。

取值大于0。

isBias

int

是否使能Bias,0代表不使能Bias,1代表使能Bias。

transLength

int

max(A1Length, B1Length, C1Length,BiasLength)。其中,A1Length, B1Length, C1Length,BiasLength分别表示A/B/C/Bias矩阵在计算过程中需要临时占用的UB空间大小。

iterateOrder

int

一次Iterate计算出[baseM, baseN]大小的C矩阵分片,Iterate完成后,Matmul会自动偏移下一次Iterate输出的C矩阵位置,iterOrder表示自动偏移的顺序。参数取值如下:

  • 0:先往M轴方向偏移再往N轴方向偏移
  • 1:先往N轴方向偏移再往M轴方向偏移

dbL0A, dbL0B,

dbL0C

int

MTE1是否开启double buffer。

dbL0A:左矩阵MTE1是否开启double buffer;dbL0B:右矩阵MTE1是否开启double buffer;dbL0C:MMAD是否开启double buffer。参数取值如下:

  • 1:不开启double buffer
  • 2:开启double buffer

shareMode

int

该参数预留,开发者无需关注。

shareL1Size

int

该参数预留,开发者无需关注。

shareL0CSize

int

该参数预留,开发者无需关注。

shareUbSize

int

该参数预留,开发者无需关注。

batchM

int

该参数预留,开发者无需关注。

batchN

int

该参数预留,开发者无需关注。

singleBatchM

int

该参数预留,开发者无需关注。

singleBatchN

int

该参数预留,开发者无需关注。

用户通过调用GetTiling接口获取TCubeTiling结构体,具体流程请参考使用说明。若用户需要修改调整Tiling,请参考如下TCubeTiling参数约束和性能调优推荐取值,进行参数的设置。

  • TCubeTiling参数约束
    一组合法的TCubeTiling参数需要同时满足表2中的所有约束条件。若Matmul对象的MatmulConfig模板为MDL模板,除表2外,还同时需要满足表3 MDL模板补充约束条件
    表2 TCubeTiling约束条件

    约束条件

    说明

    usedCoreNum <= aiCoreCnt

    使用核数小于等于当前AI处理器的最大核数

    baseM * baseK * sizeof(A_type) * dbL0A< l0a_size

    A矩阵base块不超过l0a buffer大小

    baseN * baseK * sizeof(B_type) * dbL0B < l0b_size

    B矩阵base块不超过l0b buffer大小

    baseM * baseN * sizeof(int32_t) * dbL0C < l0c_size

    C矩阵base块不超过l0c buffer大小

    baseN * sizeof(Bias_type) < biasT_szie

    Bias的base块不超过BiasTable buffer大小

    stepM * stepKa * db = depthA1

    db这里表示为左矩阵MTE2是否开启double buffer,即L1是否开启double buffer,取值1(不开启double buffer)或2(开启double buffer)

    depthA1的取值与stepM * stepKa * db相同

    stepN * stepKb * db = depthB1

    db这里表示为右矩阵MTE2是否开启double buffer,即L1是否开启double buffer,取值1(不开启double buffer)或2(开启double buffer)

    depthB1的取值与stepN * stepKb * db相同

    baseM * baseK * depthA1 * sizeof(A_type) + baseN * baseK * depthB1 * sizeof(B_type) <= L1_size

    A矩阵和B矩阵在L1缓存块满足L1 buffer大小限制

    baseM * baseK, baseK * baseN和baseM * baseN按照NZ格式的分形对齐

    A矩阵、B矩阵、C矩阵的base块需要满足对齐约束:

    • baseM和baseN需要以16个元素对齐,baseK需要以C0_size对齐;

    注意:half/bfloat16_t数据类型的C0_size为16,float数据类型的C0_size为8,int8_t数据类型的C0_size为32,int4_t数据类型的C0_size为64。

    表3 MDL模板补充约束条件

    约束条件

    说明

    Ka不全载时,即Ka / baseK > stepKa,stepM = 1

    K方向非全载时,M方向只能逐块搬运

    Kb不全载时,即Kb / baseK > stepKb,stepN = 1

    K方向非全载时,N方向只能逐块搬运

    kaStepIter_ % kbStepIter_ = 0或者kbStepIter_ % kaStepIter_ = 0

    kaStepIter_ = CeilDiv(tiling_->singleCoreK_, tiling_->baseK * tiling_->stepKa)

    kbStepIter_ = CeilDiv(tiling_->singleCoreK_, tiling_->baseK * tiling_->stepKb)

    MDL模板K方向循环搬运要求Ka和Kb方向迭代次数为倍数关系

    kaStepIter_ :Ka方向循环搬运迭代次数

    kbStepIter_ :Kb方向循环搬运迭代次数

  • 性能调优推荐取值

    根据Tiling调优经验,部分TCubeTiling参数值或取值方式推荐如下:

    • base块推荐(baseM, baseN, baseK):(128, 256, 64)
    • dbl0a / dbl0b = 2
    • depthA1 / (stepM * stepKa) = 2
    • depthB1 / (stepN * stepKb) = 2
    • 优先设置参数stepKa/stepKb,使得K方向全载,再考虑M方向或N方向全载
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