aclnnFlashAttentionVarLenScoreV2
支持的产品型号
产品形态详细说明请参见昇腾产品形态说明。
接口原型
每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnFlashAttentionVarLenScoreV2GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnFlashAttentionVarLenScoreV2”接口执行计算。
aclnnStatus aclnnFlashAttentionVarLenScoreV2GetWorkspaceSize(const aclTensor *query,const aclTensor *key,const aclTensor *value,const aclTensor *realShiftOptional,const aclTensor *dropMaskOptional,const aclTensor *paddingMaskOptional,const aclTensor *attenMaskOptional,const aclIntArray *prefixOptional,const aclIntArray *actualSeqQLenOptional,const aclIntArray *actualSeqKvLenOptional,const aclIntArray *qStartIdxOptional,const aclIntArray *kvStartIdxOptional,double scaleValue,double keepProb,int64_t preTokens,int64_t nextTokens,int64_t headNum,char *inputLayout,int64_t innerPrecise,int64_t sparseMode,int64_t pseType,const aclTensor *softmaxMaxOut,const aclTensor *softmaxSumOut,const aclTensor *softmaxOutOut,const aclTensor *attentionOutOut,uint64_t *workspaceSize,aclOpExecutor **executor)aclnnStatus aclnnFlashAttentionVarLenScoreV2(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)
功能描述
算子功能：训练场景下，使用FlashAttention算法实现self-attention（自注意力）的计算。跟aclnnFlashAttentionScoreV2的区别是该接口支持可变长S的计算，即可以一次传入多个长度不相等的sequence。使用此接口时，query，key和value使用TND的格式传入数据，其中T意为total number，表示其所有sequence的length总和，同时使用actualSeqQLenOptional与actualSeqKvLenOptional输入传入每个sequence依次的累积长度以区分不同sequence。每个sequence单独计算其注意力结果。
计算公式：
注意力的正向计算公式如下：
psetype=1时，与aclnnFlashAttentionVarLenScore计算公式相同。
psetype=其他取值时，公式如下：
aclnnFlashAttentionVarLenScoreV2GetWorkspaceSize
参数说明：
query（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，数据类型与key/value的数据类型一致，数据格式支持ND；综合约束请见约束与限制。
key（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，数据类型与query/value的数据类型一致，数据格式支持ND；综合约束请见约束与限制。
value（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，数据类型与query/key的数据类型一致，数据格式支持ND；综合约束请见约束与限制。
realShiftOptional（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，公式中的输入pse，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，数据类型与query的数据类型一致，数据格式支持ND；varlen场景为多个batch的pse连续内存排布，其中sq表示每个batch上query的sequence length，skv表示每个batch上key、value的sequence length。每个batch的Sq与Skv等长且是sparseMode为0、2、3的下三角掩码场景，可使能alibi位置编码压缩，此时只需要输入原始PSE最后1024行进行内存优化，即alibi_compress = ori_pse[:, :, -1024:, :]，参数每个batch不相同时，输入BNHSkv(H=1024)，每个batch相同时，输入1NHSkv(H=1024)。后续章节如无特殊说明，S表示query或key、value的sequence length，Sq表示query的sequence length，Skv表示key、value的sequence length，SS表示Sq*Skv。如果psetype为2或3的时候，数据类型需为FLOAT32, 对应shape支持范围是[B,N],[N]。如不使用该参数可传入nullptr。
dropMaskOptional（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，公式中的dropout，数据类型支持UINT8（标识8个1bit BOOL），数据格式支持ND。如不使用该参数可传入nullptr。
paddingMaskOptional（aclTensor*，计算输入）：预留参数，暂未使用。
attenMaskOptional（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，公式中的mask，数据类型支持BOOL、UINT8，数据格式支持ND，输入shape类型需为[maxSq,maxSkv]。如不使用该参数可传入nullptr。
prefixOptional（aclIntArray*，计算输入）：Host侧的aclIntArray，数据类型支持INT64，代表prefix稀疏计算场景每个Batch的N值，数据格式支持ND；综合约束请见约束与限制。如不使用该参数可传入nullptr。
actualSeqQLenOptional（aclIntArray*，计算输入）：Host侧的aclIntArray，数据类型支持INT64，数据格式支持ND，描述了每个Batch对应的query S大小。
actualSeqKvLenOptional（aclIntArray*，计算输入）：Host侧的aclIntArray，数据类型支持INT64，数据格式支持ND，描述了每个Batch对应的key/value S大小。
qStartIdxOptional（aclIntArray*，计算输入）：Host侧的aclIntArray，数据类型支持INT64，代表外切场景，当前分块的query的sequence在全局中的起始索引，默认值为0，数据格式支持ND；综合约束请见约束与限制。
kvStartIdxOptional（aclIntArray*，计算输入）：Host侧的aclIntArray，数据类型支持INT64，代表外切场景，当前分块的query的sequence在全局中的起始索引，默认值为0，数据格式支持ND；综合约束请见约束与限制。
scaleValue（double，计算输入）：Host侧的double，公式中的scale，代表缩放系数，作为计算流中Muls的scalar值，数据类型支持DOUBLE，一般设置为D^-0.5。
keepProb（double，计算输入）：Host侧的double，数据类型支持DOUBLE，代表dropMaskOptional中1的比例。用户不特意指定时可传入默认值1.0。
preTokens（int64_t，计算输入）：Host侧的int64_t，数据类型支持INT64，用于稀疏计算，表示slides window的左边界；综合约束请见约束与限制。用户不特意指定时可传入默认值2147483647。
nextTokens（int64_t，计算输入）：Host侧的int64_t，数据类型支持INT64，用于稀疏计算，表示slides window的右边界；综合约束请见约束与限制。用户不特意指定时可传入默认值2147483647。
headNum（int64_t，计算输入）：Host侧的int64_t，数据类型支持INT64，代表单卡的head个数。
inputLayout（string*，计算输入）：Host侧的string，数据类型支持String，代表输入query、key、value的数据排布格式，支持TND。
说明： query、key、value数据排布格式仅支持TND，T是B和S合轴紧密排列的数据（每个batch的SeqLenQ和SeqLenKV），其中B（Batch）表示输入样本批量大小、S（Seq-Length）表示输入样本序列长度、H（Head-Size）表示隐藏层的大小、N（Head-Num）表示多头数、D（Head-Dim）表示隐藏层最小的单元尺寸，且满足D=H/N。
innerPrecise（int64_t，计算输入）：Host侧的int64_t，数据类型支持INT64，用于提升精度，默认配置为0即可。
说明： 当前0、1为保留配置值，当计算过程中存在整行mask进而导致精度有损失时，可以尝试将该参数配置为2以提升精度，但是该配置会导致性能下降。
sparseMode（int64_t，计算输入）：Host侧的int64_t。数据类型支持：INT64。用户不特意指定时可传入默认值：0，支持配置值为0、1、2、3、4、6、7、8。当整网的attenMaskOptional都相同且shape小于2048*2048时，建议使用defaultMask模式，来减少内存使用量；sparse不同模式的详细说明请参见sparse模式说明。
pseType（int64_t，计算输入）：Host侧的int64_t，数据类型支持INT64，可选参数，用户不特意指定时可传入1，跟当前aclnnFlashAttentionVarLenScore实现一致，支持配置值为0、1、2、3。
pseType 含义 备注 0 外部传入pse 先mul再add - 1 外部传入pse 先add再mul 跟aclnnFlashAttentionVarLenScore实现一致 2 内部生成pse 先mul再add - 3 内部生成pse 先mul再add再sqrt - softmaxMaxOut（aclTensor*，计算输出）：Device侧的aclTensor，Softmax计算的Max中间结果，用于反向计算。数据类型支持FLOAT，输出的shape类型为[T,N,8]，注：T=B*S。数据格式支持ND。
softmaxSumOut（aclTensor*，计算输出）：Device侧的aclTensor，Softmax计算的Sum中间结果，用于反向计算。数据类型支持FLOAT，输出的shape类型为[T,N,8]，注：T=B*S。数据格式支持ND。
softmaxOutOut（aclTensor*，计算输出）：预留参数，暂未使用。
attentionOutOut（aclTensor*，计算输出）：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，数据类型和shape类型与query保持一致，数据格式支持ND。
workspaceSize（uint64_t*，出参）：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
executor（aclOpExecutor**，出参）：返回op执行器，包含了算子计算流程。
返回值：
返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。
第一段接口完成入参校验，若出现以下错误码，则对应原因为： - 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：如果传入参数是必选输入，输出或者必选属性，且是空指针，则返回161001。 - 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：query、key、value、realShiftOptional、dropMaskOptional、paddingMaskOptional、attenMaskOptional、softmaxMaxOut、softmaxSumOut、softmaxOutOut、attentionOutOut的数据类型和数据格式不在支持的范围内。
aclnnFlashAttentionVarLenScoreV2
参数说明：
- workspace（void*，入参）：在Device侧申请的workspace内存起址。
- workspaceSize（uint64_t，入参）：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnFlashAttentionVarLenScoreV2GetWorkspaceSize获取。
- executor（aclOpExecutor*，入参）：op执行器，包含了算子计算流程。
- stream（aclrtStream，入参）：指定执行任务的AscendCL stream流。
返回值：
返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。
约束与限制
- 该接口与pytorch配合使用时，需要保证CANN相关包与PyTorch相关包的版本匹配
- 输入query、key、value的B：batchsize必须相等。
- 输入query、key、value的D：Head-Dim必须相等。
- 输入query、key、value的input_layout必须一致。
- 输入key/value的shape必须一致。
- 关于数据shape的约束，其中：
- T(B*S)：取值范围为1~1M。
- B：取值范围为1~2K。带prefixOptional的时候B最大支持1K。
- N：取值范围为1~256。
- S：取值范围为1~1M。
- D：取值范围为1~512。
- 部分场景下，如果计算量过大可能会导致算子执行超时(aicore error类型报错，errorStr为：timeout or trap error)，此时建议做轴切分处理，注：这里的计算量会受B、S、N、D等参数的影响，值越大计算量越大。
- band场景，preTokens和nextTokens之间必须要有交集。
- prefixOptional稀疏计算场景即sparseMode=6，当Sq > Skv时，prefix的N值取值范围[0, Skv]，当Sq <= Skv时，prefix的N值取值范围[Skv-Sq, Skv]。
- sparse_mode=7时，不支持可选输入realShiftOptional。
- sparse_mode=8时，当每个sequence的q、kv等长时支持可选输入realShiftOptional，针对全局做pse生成。支持q方向进行外切，需要外切前每个sequence的q、kv等长，外切后传入的actualSeqQLenOptional[0] - actualSeqKvLenOptional[0] + qStartIdxOptional - kvStartIdxOptional == 0（本功能属实验性功能）。
- actualSeqQLenOptional输入支持某个Batch上的S长度为0，此时不支持可选输入realShiftOptional。
- attenMaskOptional输入不支持补pad，即attenMaskOptional中不能存在某一行全1的场景。
- 支持actualSeqQLenOptional中某个Batch上的S长度为0；如果存在S为0的情况，不支持pse输入， 假设真实的S长度为[2,2,0,2,2]，则传入的actualSeqQLenOptional为[2,4,4,6,8]。
- pseType为2或3的时候，当前只支持Sq和Skv等长。
调用示例
示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考编译与运行样例。
#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_flash_attention_score.h"
#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
do { \
if (!(cond)) { \
return_expr; \
} \
} while (0)
#define LOG_PRINT(message, ...) \
do { \
printf(message, ##__VA_ARGS__); \
} while (0)
int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) {
int64_t shapeSize = 1;
for (auto i : shape) {
shapeSize *= i;
}
return shapeSize;
}
void PrintOutResult(std::vector<int64_t> &shape, void** deviceAddr) {
auto size = GetShapeSize(shape);
std::vector<float> resultData(size, 0);
auto ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]),
*deviceAddr, size * sizeof(resultData[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return);
for (int64_t i = 0; i < size; i++) {
LOG_PRINT("mean result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
}
}
int Init(int32_t deviceId, aclrtStream* stream) {
// 固定写法，AscendCL初始化
auto ret = aclInit(nullptr);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclInit failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
ret = aclrtSetDevice(deviceId);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
ret = aclrtCreateStream(stream);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
return 0;
}
template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
aclDataType dataType, aclTensor** tensor) {
auto size = GetShapeSize(shape) * sizeof(T);
// 调用aclrtMalloc申请device侧内存
auto ret = aclrtMalloc(deviceAddr, size, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMalloc failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
// 调用aclrtMemcpy将host侧数据拷贝到device侧内存上
ret = aclrtMemcpy(*deviceAddr, size, hostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMemcpy failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
// 计算连续tensor的strides
std::vector<int64_t> strides(shape.size(), 1);
for (int64_t i = shape.size() - 2; i >= 0; i--) {
strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
}
// 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor
*tensor = aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_ND,
shape.data(), shape.size(), *deviceAddr);
return 0;
}
int main() {
// 1. （固定写法）device/stream初始化，参考AscendCL对外接口列表
// 根据自己的实际device填写deviceId
int32_t deviceId = 0;
aclrtStream stream;
auto ret = Init(deviceId, &stream);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
// 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口自定义构造
std::vector<int64_t> qShape = {256, 1, 128};
std::vector<int64_t> kShape = {256, 1, 128};
std::vector<int64_t> vShape = {256, 1, 128};
std::vector<int64_t> attenmaskShape = {256, 256};
std::vector<int64_t> attentionOutShape = {256, 1, 128};
std::vector<int64_t> softmaxMaxShape = {256, 1, 8};
std::vector<int64_t> softmaxSumShape = {256, 1, 8};
void* qDeviceAddr = nullptr;
void* kDeviceAddr = nullptr;
void* vDeviceAddr = nullptr;
void* attenmaskDeviceAddr = nullptr;
void* attentionOutDeviceAddr = nullptr;
void* softmaxMaxDeviceAddr = nullptr;
void* softmaxSumDeviceAddr = nullptr;
aclTensor* q = nullptr;
aclTensor* k = nullptr;
aclTensor* v = nullptr;
aclTensor* pse = nullptr;
aclTensor* dropMask = nullptr;
aclTensor* padding = nullptr;
aclTensor* attenmask = nullptr;
aclTensor* attentionOut = nullptr;
aclTensor* softmaxMax = nullptr;
aclTensor* softmaxSum = nullptr;
aclTensor* softmaxOut = nullptr;
std::vector<short> qHostData(32768, 1);
std::vector<short> kHostData(32768, 1);
std::vector<short> vHostData(32768, 1);
std::vector<uint8_t> attenmaskHostData(65536, 0);
std::vector<short> attentionOutHostData(32768, 0);
std::vector<float> softmaxMaxHostData(2048, 3.0);
std::vector<float> softmaxSumHostData(2048, 3.0);
ret = CreateAclTensor(qHostData, qShape, &qDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT16, &q);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
ret = CreateAclTensor(kHostData, kShape, &kDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT16, &k);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
ret = CreateAclTensor(vHostData, vShape, &vDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT16, &v);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
ret = CreateAclTensor(attenmaskHostData, attenmaskShape, &attenmaskDeviceAddr, aclDataType::ACL_UINT8, &attenmask);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
ret = CreateAclTensor(attentionOutHostData, attentionOutShape, &attentionOutDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT16, &attentionOut);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
ret = CreateAclTensor(softmaxMaxHostData, softmaxMaxShape, &softmaxMaxDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &softmaxMax);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
ret = CreateAclTensor(softmaxSumHostData, softmaxSumShape, &softmaxSumDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &softmaxSum);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
std::vector<int64_t> prefixOp = {0};
aclIntArray *prefix = aclCreateIntArray(prefixOp.data(), 1);
std::vector<int64_t> qStartIdxOp = {0};
std::vector<int64_t> kvStartIdxOp = {0};
aclIntArray *qStartIdx = aclCreateIntArray(qStartIdxOp.data(), 1);
aclIntArray *kvStartIdx = aclCreateIntArray(kvStartIdxOp.data(), 1);
std::vector<int64_t> acSeqQLenOp = {256};
std::vector<int64_t> acSeqKvLenOp = {256};
aclIntArray* acSeqQLen = aclCreateIntArray(acSeqQLenOp.data(), acSeqQLenOp.size());
aclIntArray* acSeqKvLen = aclCreateIntArray(acSeqKvLenOp.data(), acSeqKvLenOp.size());
double scaleValue = 0.088388;
double keepProb = 1;
int64_t preTokens = 65536;
int64_t nextTokens = 65536;
int64_t headNum = 1;
int64_t innerPrecise = 0;
int64_t sparseMod = 0;
int64_t pseType = 1;
char layOut[5] = {'T', 'N', 'D', 0};
// 3. 调用CANN算子库API，需要修改为具体的Api名称
uint64_t workspaceSize = 0;
aclOpExecutor* executor;
// 调用aclnnFlashAttentionVarLenScore第一段接口
ret = aclnnFlashAttentionVarLenScoreV2GetWorkspaceSize(
q, k, v, pse, dropMask, padding, attenmask, prefix, acSeqQLen, acSeqKvLen, qStartIdx, kvStartIdx,
scaleValue, keepProb, preTokens, nextTokens, headNum, layOut, innerPrecise,
sparseMod, pseType, softmaxMax, softmaxSum, softmaxOut, attentionOut, &workspaceSize, &executor);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnFlashAttentionVarLenScoreV2GetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret);
return ret);
// 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存
void* workspaceAddr = nullptr;
if (workspaceSize > 0) {
ret = aclrtMalloc(&workspaceAddr, workspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
}
// 调用aclnnFlashAttentionVarLenScoreV2第二段接口
ret = aclnnFlashAttentionVarLenScoreV2(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnFlashAttentionVarLenScoreV2 failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
// 4. （固定写法）同步等待任务执行结束
ret = aclrtSynchronizeStream(stream);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
// 5. 获取输出的值，将device侧内存上的结果拷贝至host侧，需要根据具体API的接口定义修改
PrintOutResult(attentionOutShape, &attentionOutDeviceAddr);
PrintOutResult(softmaxMaxShape, &softmaxMaxDeviceAddr);
PrintOutResult(softmaxSumShape, &softmaxSumDeviceAddr);
// 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
aclDestroyTensor(q);
aclDestroyTensor(k);
aclDestroyTensor(v);
aclDestroyTensor(attenmask);
aclDestroyTensor(attentionOut);
aclDestroyTensor(softmaxMax);
aclDestroyTensor(softmaxSum);
// 7. 释放device资源
aclrtFree(qDeviceAddr);
aclrtFree(kDeviceAddr);
aclrtFree(vDeviceAddr);
aclrtFree(attenmaskDeviceAddr);
aclrtFree(attentionOutDeviceAddr);
aclrtFree(softmaxMaxDeviceAddr);
aclrtFree(softmaxSumDeviceAddr);
if (workspaceSize > 0) {
aclrtFree(workspaceAddr);
}
aclrtDestroyStream(stream);
aclrtResetDevice(deviceId);
aclFinalize();
return 0;
}