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昇腾小AI

Fixpipe

功能说明

矩阵计算完成后，对结果进行处理，例如对计算结果进行量化操作，并把数据从CO1搬迁到Global Memory中。

函数原型

  • 通路CO1->GM，不使能tensor量化功能： 
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    template <typename DstT, typename SrcT, const FixpipeConfig& config = CFG_ROW_MAJOR>
void Fixpipe(const GlobalTensor<DstT>& dstGlobal, const LocalTensor<SrcT>& srcLocal, const FixpipeParamsV220& intriParams)
  • 通路CO1->GM，使能tensor量化功能： 
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    template <typename DstT, typename SrcT, const FixpipeConfig& config = CFG_ROW_MAJOR>
void Fixpipe(const GlobalTensor<DstT>& dstGlobal, const LocalTensor<SrcT>& srcLocal, const LocalTensor<uint64_t>& cbufWorkspace, const FixpipeParamsV220& intriParams)
  • 通路CO1->UB，不使能tensor量化功能： 
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    template <typename DstT, typename SrcT, const FixpipeConfig& config = CFG_ROW_MAJOR>
void Fixpipe(const LocalTensor<DstT>& dstGlobal, const LocalTensor<SrcT>& srcLocal, const FixpipeParamsV220& intriParams)
  • 通路CO1->UB，使能tensor量化功能： 
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    template <typename DstT, typename SrcT, const FixpipeConfig& config = CFG_ROW_MAJOR>
void Fixpipe(const LocalTensor<DstT>& dstGlobal, const LocalTensor<SrcT>& srcLocal, const LocalTensor<uint64_t>& cbufWorkspace, const FixpipeParamsV220& intriParams)

参数说明

表1 模板参数说明

参数名

描述

DstT

目的操作数数据类型。

SrcT

源操作数数据类型。

config

Fixpipe相关配置参数，类型为FixpipeConfig。取值如下：

  • CFG_ROW_MAJOR（默认取值）：使能NZ2ND，输出数据格式为ND格式。
  • CFG_NZ: 不使能NZ2ND，输出数据格式为NZ格式。
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struct FixpipeConfig {
    CO2Layout format;
};
enum class CO2Layout : uint8_t {
    NZ = 0, // 不使能NZ2ND，输出数据格式仍为NZ格式。
    ROW_MAJOR, // 使能NZ2ND，输出数据格式为ND格式。
};
constexpr FixpipeConfig CFG_NZ = {CO2Layout::NZ};
constexpr FixpipeConfig CFG_ROW_MAJOR = {CO2Layout::ROW_MAJOR};
表2 参数说明

参数名称

输入/输出

含义

dstGlobal

输出

目的操作数，类型为GlobalTensor。支持的数据类型为half/bfloat16_t/float/int32_t/int8_t/uint8_t。

数据格式为NZ或ND格式。经过fixpipe处理，在量化操作之后，会将矩阵计算中多申请的数据删除。

srcLocal

输入

源操作数，支持的QuePosition为CO1，为Mmad接口计算的结果，类型为LocalTensor数据结构的定义请参考LocalTensor。支持的数据类型为float/int32_t，支持的QuePosition为CO1，数据格式为NZ格式。起始地址需要满足64B对齐。

intriParams

输入

Fixpipe搬运参数，类型为FixpipeParamsV220结构体，具体请参考表2 FixpipeParamsV220 结构体内参数定义。

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struct FixpipeParamsV220 {
    uint16_t nSize;
    uint16_t mSize;
    uint16_t srcStride;
    uint32_t dstStride;
    QuantMode_t quantPre;
    uint64_t deqScalar;
    uint16_t ndNum;
    uint16_t srcNdStride;
    uint16_t dstNdStride;
    bool reluEn;
    uint8_t unitFlag;
    bool isChannelSplit;
};

cbufWorkspace

输入

量化参数，类型为LocalTensor<uint64_t>，支持的QuePosition为A1。仅当quantPre为VDEQF16/VQF322B8_PRE/VREQ8时支持，quantPre介绍请参考FixpipeParamsV220结构体中quantPre部分。
表3 FixpipeParamsV220 结构体内参数定义

参数名称

数据类型

含义

nSize

输入

srcLocal的N方向的size大小。

  • 不使能NZ2ND功能

    若使能channelSplit功能，nSize必须为8的倍数，取值范围：nSize∈[1, 4095]。

    若不使能channelSplit功能，nSize必须为16的倍数，取值范围：nSize∈[1, 4095]。

  • 使能NZ2ND功能

    nSize取值范围 ∈[1, 4095]。

mSize

输入

srcLocal的M方向的size大小。

  • 不使能NZ2ND功能

    取值范围：mSize∈[1, 65535]。

  • 使能NZ2ND功能

    取值范围：mSize∈[1, 8192]。

srcStride

输入

srcLocal相邻连续数据片段间隔（前面一个数据块的头与后面数据块的头的间隔），取值范围：srcStride∈[0, 65535]， 单位：C0_Size(16*sizeof(T), T为srcLocal的数据类型)。

dstStride

输入
  • 不使能NZ2ND功能

    dstLocal相邻连续数据片段间隔（前面一个数据块的头与后面数据块的头的间隔），取值不为0， 单位：datablock(32Bytes)。

  • 使能NZ2ND功能

    dstLocal同一nd矩阵的相邻行的偏移(头与头)，取值不为0 ，单位：element。

quantPre

输入

默认值为QuantMode_t::NoQuant，即不使能量化功能。

QuantMode_t是一个枚举类型，用以控制量化模式，具体定义为： 
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enum QuantMode_t
{
    NoQuant, // 不使能量化功能
    F322F16, // float量化成half
    F322BF16, // float量化成bf16
    DEQF16,  // int32 量化成half, scalar量化
    VDEQF16, // int32 量化成half，tensor量化
    QF322B8_PRE, // float量化成B8，scalar量化
    VQF322B8_PRE, // float量化成B8，tensor量化
    REQ8, // int32 量化成B8，scalar量化
    VREQ8, // int32 量化成B8，tensor量化
};

deqScalar

输入

scalar量化参数, 表示单个scale值，支持的数据类型为uint64_t, 仅当mode为DEQF16/QF322B8_PRE/REQ8时支持。

注：当mode为F322F16/F322BF16时不需要设置deqScalar。

ndNum

输入

传输nd矩阵的数目，取值范围：ndNum∈[1, 65535]

srcNdStride

输入

不同nd矩阵在L0C上的起始地址之间的间隔，取值范围：srcNdStride∈[1, 512]，单位：1024B。当ndNum配置为1时，srcNdStride配置为0即可，不生效。

dstNdStride

输入

目的相邻nd矩阵起始地址间的偏移，取值范围：dstNdstride∈[1, 65535]，单位：element。当ndNum配置为1时，dstNdStride配置为0即可，不生效。

reluEn

输入

是否使能relu的开关，false：不使能relu功能；true：使能relu功能。

unitFlag

输入

预留参数，用户无需关心，使用默认值0即可。

isChannelSplit

输入

是否使能通道拆分的功能。默认为false，不使能该功能。仅在src和dst都为float时才能使能通道拆分，且不能同时使能ChannelSplit和NZ2ND功能。

支持的型号

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

Atlas 200/500 A2推理产品

注意事项

  • ndNum=0 表示不执行，此指令将视为NOP并报warning。
  • 对于量化输入为float32数据类型的说明如下：
    • 标准的IEEE 754 float32格式为：1bit符号位，8bits指数位，23bits尾数位；当前AI处理器支持的float32格式为：1bit符号位，8bits指数位，10bits尾数位。
    • 如果用户提供的是标准的IEEE 754 float32输入，API内部会处理成处理器支持的float32格式进行计算，此时如果golden数据生成过程中使用的是标准的IEEE 754 float32数据，则可能引入精度不匹配问题，需要修正golden数据的生成，将量化参数的23bits尾数位的低13bits数据位清零再参与量化计算。

调用示例

  • 示例一：通路CO1->GM，不使能tensor量化功能接口。输入A矩阵和B矩阵的数据类型为half，输出C矩阵为half，默认配置使能Nz2Nd的格式转换，使能F322F16量化将mmad计算出的结果由float量化成half。 
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    #ifdef ASCENDC_CPU_DEBUG
#include "tikicpulib.h"
#endif
#include "kernel_operator.h"

template <typename C_T, typename A_T, typename B_T, typename dstCO1_T>
class KernelMatmul {
public:
    __aicore__ inline KernelMatmul(uint16_t mIn, uint8_t kIn, uint8_t nIn)
    {
        m = mIn;
        k = kIn;
        n = nIn;
        aSize = m * k;
        bSize = k * n;
        cSize = m * n;
        mBlocks = m / AscendC::BLOCK_CUBE;
        nBlocks = n / AscendC::BLOCK_CUBE;
        kBlocks = k / (AscendC::ONE_BLK_SIZE / sizeof(A_T));
    }
    __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t *a, __gm__ uint8_t *b, __gm__ uint8_t *c)
    {
        aGM.SetGlobalBuffer((__gm__ A_T *)a);
        bGM.SetGlobalBuffer((__gm__ B_T *)b);
        cGM.SetGlobalBuffer((__gm__ C_T *)c);
        pipe.InitBuffer(inQueueA1, 1, aSize * sizeof(A_T));
        pipe.InitBuffer(inQueueA2, 1, aSize * sizeof(A_T));
        pipe.InitBuffer(inQueueB1, 1, bSize * sizeof(B_T));
        pipe.InitBuffer(inQueueB2, 2, bSize * sizeof(B_T));
        pipe.InitBuffer(outQueueCO1, 1, cSize * sizeof(dstCO1_T));
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
        CopyIn();
        SplitA();
        SplitB();
        Compute();
        CopyOut();
    }

private:
    __aicore__ inline void CopyIn()
    {
        AscendC::LocalTensor<A_T> a1Local = inQueueA1.AllocTensor<A_T>();
        AscendC::LocalTensor<B_T> b1Local = inQueueB1.AllocTensor<B_T>();

        AscendC::Nd2NzParams dataCopyA1Params;
        dataCopyA1Params.ndNum = 1;
        dataCopyA1Params.nValue = m;
        dataCopyA1Params.dValue = k;
        dataCopyA1Params.srcNdMatrixStride = 0;
        dataCopyA1Params.srcDValue = k;
        dataCopyA1Params.dstNzC0Stride = m;
        dataCopyA1Params.dstNzNStride = 1;
        dataCopyA1Params.dstNzMatrixStride = 0;

        AscendC::Nd2NzParams dataCopyB1Params;
        dataCopyB1Params.ndNum = 1;
        dataCopyB1Params.nValue = k;
        dataCopyB1Params.dValue = n;
        dataCopyB1Params.srcNdMatrixStride = 0;
        dataCopyB1Params.srcDValue = n;
        dataCopyB1Params.dstNzC0Stride = k;
        dataCopyB1Params.dstNzNStride = 1;
        dataCopyB1Params.dstNzMatrixStride = 0;

        // AscendC::DataCopy GM->L1:ND->大N小z
        AscendC::DataCopy(a1Local, aGM, dataCopyA1Params);
        AscendC::DataCopy(b1Local, bGM, dataCopyB1Params);

        inQueueA1.EnQue(a1Local);
        inQueueB1.EnQue(b1Local);
    }
    __aicore__ inline void SplitA()
    {
        AscendC::LocalTensor<A_T> a1Local = inQueueA1.DeQue<A_T>();
        AscendC::LocalTensor<A_T> a2Local = inQueueA2.AllocTensor<A_T>();
        // AscendC::LoadData L1->L0A
        AscendC::LoadData2dParams loadL0AParams;
        loadL0AParams.repeatTimes = mBlocks;
        loadL0AParams.srcStride = 1;
        loadL0AParams.dstGap = kBlocks - 1;
        loadL0AParams.ifTranspose = false;
        for (int i = 0; i < kBlocks; i++) {
            AscendC::LoadData(a2Local[i * 16 * (32 / sizeof(A_T))], a1Local[i * m * (32 / sizeof(A_T))], loadL0AParams);
        }
        inQueueA2.EnQue<A_T>(a2Local);
        inQueueA1.FreeTensor(a1Local);
    }
    __aicore__ inline void SplitB()
    {
        AscendC::LocalTensor<B_T> b1Local = inQueueB1.DeQue<B_T>();
        AscendC::LocalTensor<B_T> b2Local = inQueueB2.AllocTensor<B_T>();

        // Load2d transpose L1->L0B
        AscendC::LoadData2dTransposeParams loadDataParams;
        loadDataParams.startIndex = 0;
        loadDataParams.srcStride = 1;
        loadDataParams.addrMode = 0;
        loadDataParams.repeatTimes = k * n / B32_B16_SIZE;
        loadDataParams.dstGap = 0;
        loadDataParams.dstFracGap = n / n_block - 1;
        AscendC::LoadDataWithTranspose(b2Local, b1Local, loadDataParams);
        inQueueB1.FreeTensor(b1Local);
        inQueueB2.EnQue<B_T>(b2Local);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        AscendC::LocalTensor<A_T> a2Local = inQueueA2.DeQue<A_T>();
        AscendC::LocalTensor<B_T> b2Local = inQueueB2.DeQue<B_T>();
        AscendC::LocalTensor<dstCO1_T> c1Local = outQueueCO1.AllocTensor<dstCO1_T>();
        AscendC::MmadParams mmadParams;
        mmadParams.m = m;
        mmadParams.n = n;
        mmadParams.k = k;
        AscendC::Mmad(c1Local, a2Local, b2Local, mmadParams);  // m*n
        outQueueCO1.EnQue<dstCO1_T>(c1Local);
        inQueueA2.FreeTensor(a2Local);
        inQueueB2.FreeTensor(b2Local);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        AscendC::LocalTensor<dstCO1_T> c1Local = outQueueCO1.DeQue<dstCO1_T>();
        AscendC::FixpipeParamsV220 fixpipeParams;
        fixpipeParams.nSize = n;
        fixpipeParams.mSize = m;
        fixpipeParams.srcStride = m;
        fixpipeParams.dstStride = n;
        fixpipeParams.ndNum = 1;
        fixpipeParams.srcNdStride = 2;
        fixpipeParams.dstNdStride = m*n;
        fixpipeParams.quantPre = QuantMode_t::F322F16;
        AscendC::Fixpipe(cGM, c1Local, fixpipeParams);
        outQueueCO1.FreeTensor(c1Local);
    }

private:
    AscendC::TPipe pipe;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::A1, 1> inQueueA1;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::A2, 1> inQueueA2;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::B1, 1> inQueueB1;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::B2, 1> inQueueB2;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::CO1, 1> outQueueCO1;
    AscendC::GlobalTensor<A_T> aGM;
    AscendC::GlobalTensor<B_T> bGM;
    AscendC::GlobalTensor<C_T> cGM;
    uint16_t m, k, n;
    uint16_t B32_B16_SIZE = 16 * 16;
    uint8_t n_block = 16;

    uint16_t aSize, bSize, cSize, mBlocks, nBlocks, kBlocks;
};
#define KERNEL_MATMUL(c_type, a_type, b_type, co1_type, mIn, kIn, nIn)   \
    extern "C" __global__ __aicore__ void cube_matmul_loaddata_operator( \
        __gm__ uint8_t *a, __gm__ uint8_t *b, __gm__ uint8_t *c)         \
    {                                                                    \
        if (g_coreType == AscendC::AIV) {                                \
            return;                                                      \
        }                                                                \
        KernelMatmul<c_type, a_type, b_type, co1_type> op(mIn, kIn, nIn);\
        op.Init(a, b, c);                                                \
        op.Process();                                                    \
    }

KERNEL_MATMUL(half, half, half, float, 32, 32, 16);
    示例结果： 
    输入数据A矩阵:
 [[6. 3. 9. 4. 5. 3. 9. 7. 3. 6. 2. 7. 3. 8. 8. 1. 8. 8. 5. 6. 6. 8. 2. 2.
  3. 6. 4. 8. 9. 6. 6. 1.]
 [2. 5. 7. 2. 4. 2. 5. 2. 4. 6. 4. 8. 5. 7. 1. 4. 3. 1. 8. 6. 4. 6. 9. 1.
  8. 2. 9. 5. 3. 7. 7. 8.]
 [5. 8. 2. 1. 4. 5. 7. 7. 4. 6. 8. 5. 6. 5. 4. 2. 5. 4. 7. 9. 5. 4. 7. 4.
  2. 2. 1. 7. 8. 4. 6. 6.]
 [8. 2. 4. 7. 6. 9. 7. 7. 4. 5. 6. 7. 6. 6. 5. 3. 7. 6. 7. 4. 5. 4. 1. 9.
  6. 7. 8. 9. 4. 9. 5. 5.]
 [4. 9. 4. 2. 7. 8. 3. 4. 1. 5. 3. 8. 8. 5. 5. 8. 3. 8. 5. 3. 9. 4. 5. 4.
  2. 4. 3. 8. 9. 8. 4. 3.]
 [1. 3. 8. 3. 1. 9. 9. 5. 5. 6. 3. 2. 3. 4. 3. 3. 5. 9. 6. 7. 1. 3. 4. 2.
  8. 5. 9. 1. 9. 5. 8. 9.]
 [3. 3. 1. 3. 5. 2. 7. 8. 8. 9. 6. 9. 3. 6. 5. 5. 2. 3. 2. 3. 5. 1. 6. 1.
  7. 8. 7. 2. 2. 7. 8. 1.]
 [4. 4. 6. 4. 6. 5. 1. 2. 7. 8. 3. 2. 9. 9. 7. 7. 7. 1. 2. 7. 2. 1. 5. 2.
  1. 3. 2. 1. 3. 3. 2. 9.]
 [4. 6. 3. 5. 8. 4. 1. 1. 2. 5. 8. 8. 8. 3. 9. 6. 5. 6. 7. 9. 2. 1. 9. 3.
  2. 5. 4. 1. 7. 5. 3. 9.]
 [7. 2. 3. 4. 9. 5. 6. 3. 4. 5. 4. 7. 4. 1. 9. 4. 2. 1. 7. 4. 9. 2. 4. 5.
  4. 5. 8. 7. 2. 2. 8. 3.]
 [5. 7. 6. 2. 9. 4. 7. 1. 8. 6. 2. 1. 6. 5. 5. 6. 3. 8. 1. 5. 2. 1. 8. 3.
  1. 9. 3. 3. 5. 2. 2. 5.]
 [4. 7. 5. 9. 9. 6. 7. 3. 1. 9. 2. 6. 5. 2. 6. 7. 1. 7. 6. 9. 3. 7. 6. 1.
  3. 9. 2. 4. 1. 9. 4. 8.]
 [2. 4. 3. 1. 1. 2. 2. 7. 2. 3. 7. 9. 8. 8. 3. 4. 1. 2. 9. 2. 9. 4. 4. 8.
  5. 7. 7. 3. 9. 9. 5. 3.]
 [3. 1. 1. 6. 1. 8. 3. 3. 6. 3. 4. 4. 3. 8. 2. 1. 1. 1. 6. 5. 8. 8. 5. 8.
  5. 1. 2. 2. 1. 3. 7. 4.]
 [4. 2. 8. 4. 4. 1. 9. 6. 9. 9. 5. 4. 3. 1. 3. 8. 1. 2. 8. 2. 5. 8. 9. 3.
  2. 5. 9. 7. 7. 4. 2. 1.]
 [2. 6. 7. 1. 3. 9. 9. 9. 6. 4. 5. 8. 1. 3. 7. 3. 8. 7. 3. 4. 8. 6. 9. 6.
  8. 9. 4. 4. 7. 6. 1. 4.]
 [2. 8. 2. 1. 2. 6. 2. 8. 5. 9. 9. 8. 6. 4. 4. 1. 4. 1. 4. 4. 4. 7. 5. 9.
  9. 8. 9. 1. 8. 4. 7. 3.]
 [3. 6. 2. 5. 1. 2. 9. 2. 6. 7. 4. 5. 9. 6. 5. 9. 7. 9. 5. 5. 6. 7. 4. 7.
  7. 6. 3. 6. 5. 2. 8. 3.]
 [1. 7. 3. 2. 4. 8. 1. 7. 3. 4. 1. 6. 1. 4. 4. 1. 6. 7. 9. 3. 9. 2. 2. 2.
  2. 8. 1. 1. 6. 3. 6. 1.]
 [4. 3. 9. 5. 2. 2. 1. 8. 5. 8. 9. 2. 4. 3. 2. 1. 8. 6. 6. 2. 9. 2. 9. 3.
  9. 5. 3. 7. 9. 7. 6. 2.]
 [9. 4. 8. 1. 3. 7. 9. 5. 2. 4. 9. 9. 6. 9. 6. 4. 6. 3. 3. 9. 6. 8. 1. 5.
  5. 1. 6. 5. 1. 9. 3. 9.]
 [2. 5. 2. 1. 8. 9. 9. 8. 1. 6. 1. 1. 9. 8. 3. 5. 6. 4. 2. 1. 3. 7. 8. 9.
  6. 6. 1. 9. 1. 7. 6. 8.]
 [4. 7. 6. 6. 2. 2. 1. 8. 7. 1. 1. 2. 1. 1. 9. 8. 9. 4. 9. 5. 7. 8. 9. 9.
  5. 1. 6. 8. 9. 6. 7. 5.]
 [1. 1. 6. 9. 9. 3. 7. 6. 5. 6. 5. 1. 5. 5. 3. 7. 6. 7. 4. 8. 8. 2. 2. 5.
  7. 8. 8. 2. 9. 1. 5. 1.]
 [5. 4. 6. 8. 8. 3. 7. 7. 5. 7. 8. 7. 4. 8. 2. 9. 4. 8. 1. 3. 8. 5. 3. 7.
  3. 7. 1. 9. 1. 5. 4. 7.]
 [6. 3. 1. 2. 8. 3. 2. 6. 8. 2. 8. 4. 1. 9. 4. 7. 5. 1. 7. 5. 5. 1. 1. 1.
  2. 8. 1. 7. 9. 8. 5. 4.]
 [2. 8. 5. 1. 3. 4. 9. 8. 6. 9. 6. 2. 4. 2. 2. 7. 8. 2. 1. 3. 7. 1. 4. 6.
  4. 6. 3. 3. 1. 6. 8. 3.]
 [5. 1. 5. 5. 9. 7. 9. 2. 1. 4. 7. 8. 1. 9. 8. 1. 2. 4. 3. 9. 9. 6. 7. 9.
  1. 5. 1. 9. 2. 5. 6. 9.]
 [1. 9. 9. 6. 5. 7. 9. 5. 4. 1. 2. 8. 3. 8. 1. 9. 6. 1. 7. 9. 3. 2. 2. 4.
  7. 9. 9. 4. 7. 1. 5. 8.]
 [3. 2. 2. 5. 9. 3. 6. 9. 2. 4. 4. 8. 4. 2. 6. 1. 2. 8. 8. 8. 9. 7. 7. 1.
  9. 6. 5. 8. 3. 3. 3. 4.]
 [9. 1. 6. 1. 3. 7. 8. 1. 2. 6. 5. 9. 4. 4. 7. 2. 3. 9. 8. 7. 8. 2. 6. 4.
  5. 6. 5. 4. 9. 6. 1. 9.]
 [4. 3. 2. 7. 8. 1. 7. 2. 9. 7. 7. 4. 2. 8. 2. 5. 6. 9. 5. 1. 3. 9. 8. 2.
  4. 8. 4. 7. 4. 1. 3. 7.]]
输入数据B矩阵: 
[[3. 5. 9. 6. 2. 9. 3. 6. 5. 9. 5. 5. 3. 8. 5. 2.]
 [5. 1. 5. 7. 5. 4. 2. 2. 4. 8. 1. 1. 3. 3. 7. 2.]
 [6. 7. 4. 6. 1. 4. 8. 3. 9. 2. 2. 3. 4. 6. 5. 3.]
 [4. 8. 2. 6. 4. 8. 6. 7. 3. 8. 6. 7. 3. 8. 1. 1.]
 [6. 7. 8. 6. 1. 9. 9. 3. 9. 9. 2. 1. 3. 3. 3. 3.]
 [7. 2. 4. 7. 5. 8. 9. 2. 1. 7. 9. 6. 8. 7. 1. 3.]
 [3. 3. 9. 2. 3. 9. 4. 1. 8. 2. 5. 1. 2. 6. 5. 5.]
 [6. 4. 8. 8. 7. 5. 9. 6. 7. 6. 8. 8. 2. 6. 1. 2.]
 [4. 2. 3. 8. 6. 1. 1. 1. 7. 9. 5. 2. 2. 5. 7. 6.]
 [4. 5. 9. 5. 6. 8. 1. 2. 1. 9. 2. 7. 8. 6. 6. 1.]
 [4. 8. 6. 6. 3. 1. 7. 8. 7. 3. 2. 9. 8. 6. 9. 8.]
 [3. 2. 5. 5. 7. 9. 7. 7. 4. 8. 3. 5. 2. 7. 1. 2.]
 [3. 8. 2. 8. 9. 5. 1. 5. 7. 4. 1. 3. 4. 1. 4. 6.]
 [9. 5. 2. 2. 4. 6. 3. 3. 7. 1. 9. 6. 8. 6. 4. 7.]
 [2. 3. 8. 1. 5. 9. 8. 4. 5. 4. 6. 5. 4. 5. 3. 2.]
 [3. 5. 4. 2. 1. 2. 9. 2. 3. 8. 9. 8. 8. 1. 2. 7.]
 [1. 4. 5. 1. 3. 8. 2. 5. 9. 9. 5. 5. 5. 6. 4. 2.]
 [7. 6. 7. 7. 6. 9. 1. 3. 8. 1. 9. 8. 8. 5. 1. 6.]
 [5. 3. 8. 9. 8. 2. 6. 6. 1. 3. 2. 1. 2. 9. 3. 9.]
 [1. 1. 4. 9. 8. 6. 6. 5. 6. 8. 4. 2. 2. 7. 2. 1.]
 [8. 1. 3. 5. 8. 7. 5. 7. 4. 6. 7. 4. 8. 2. 2. 3.]
 [5. 8. 6. 8. 1. 8. 6. 8. 3. 9. 1. 1. 3. 8. 3. 2.]
 [7. 7. 5. 1. 5. 4. 6. 1. 1. 6. 8. 8. 1. 7. 7. 2.]
 [1. 7. 7. 7. 7. 6. 1. 7. 3. 3. 8. 9. 3. 8. 9. 8.]
 [4. 9. 5. 6. 9. 6. 8. 9. 1. 1. 6. 5. 1. 4. 3. 5.]
 [4. 1. 8. 9. 6. 5. 5. 7. 8. 9. 8. 2. 7. 5. 5. 3.]
 [9. 8. 4. 9. 5. 4. 7. 5. 7. 6. 9. 8. 5. 7. 2. 9.]
 [6. 6. 5. 1. 4. 5. 9. 6. 7. 5. 5. 2. 3. 7. 6. 5.]
 [5. 2. 5. 7. 9. 2. 2. 3. 2. 3. 1. 4. 6. 5. 3. 1.]
 [5. 1. 9. 3. 2. 4. 1. 6. 7. 7. 4. 9. 8. 8. 6. 1.]
 [3. 7. 5. 6. 7. 8. 2. 2. 8. 7. 6. 1. 3. 5. 3. 2.]
 [7. 6. 7. 8. 6. 5. 2. 2. 8. 2. 2. 6. 6. 4. 9. 6.]]
输出数据C矩阵: 
[[ 807.  767. 1007.  925.  853. 1079.  837.  782.  977.  960.  838.  746.
   767. 1013.  642.  594.]
 [ 778.  775.  850.  874.  801.  853.  767.  682.  808.  852.  719.  709.
   651.  891.  663.  635.]
 [ 734.  705.  927.  901.  865.  906.  742.  687.  840.  892.  725.  718.
   692.  911.  702.  601.]
 [ 877.  895. 1099. 1070.  954. 1136.  926.  912. 1028. 1057.  983.  930.
   859. 1119.  760.  768.]
 [ 818.  722.  931.  904.  857.  969.  809.  724.  846.  948.  812.  786.
   811.  885.  644.  619.]
 [ 780.  750.  907.  964.  865.  905.  738.  638.  861.  808.  816.  759.
   735.  913.  627.  640.]
 [ 697.  671.  865.  810.  780.  863.  729.  656.  803.  892.  798.  734.
   664.  819.  593.  561.]
 [ 619.  633.  716.  734.  667.  767.  612.  515.  749.  794.  641.  652.
   650.  705.  596.  518.]
 [ 716.  738.  908.  907.  838.  902.  767.  684.  829.  907.  726.  787.
   728.  872.  671.  609.]
 [ 692.  710.  876.  838.  779.  926.  812.  692.  791.  894.  767.  660.
   629.  844.  588.  597.]
 [ 671.  639.  812.  787.  684.  815.  637.  511.  806.  819.  714.  627.
   652.  734.  628.  546.]
 [ 779.  764. 1011.  962.  806. 1042.  845.  728.  883. 1027.  794.  762.
   764.  949.  667.  576.]
 [ 750.  690.  856.  907.  875.  801.  716.  772.  771.  803.  760.  772.
   724.  865.  633.  656.]
 [ 598.  605.  649.  731.  678.  741.  591.  593.  577.  694.  662.  591.
   536.  750.  508.  508.]
 [ 754.  750.  902.  869.  746.  815.  807.  669.  780.  912.  750.  719.
   658.  905.  658.  633.]
 [ 844.  758. 1037.  971.  920. 1038.  903.  800.  920.  983.  937.  863.
   791. 1011.  726.  648.]
 [ 754.  782.  935. 1018.  936.  909.  770.  795.  799.  947.  796.  811.
   726.  937.  708.  644.]
 [ 744.  828.  940.  936.  914. 1014.  753.  760.  893.  946.  874.  777.
   768.  920.  699.  706.]
 [ 615.  467.  719.  754.  714.  750.  601.  560.  637.  739.  650.  544.
   598.  699.  434.  437.]
 [ 785.  791.  906.  889.  868.  866.  766.  768.  836.  871.  787.  814.
   738.  920.  693.  592.]
 [ 814.  822. 1006.  963.  831. 1062.  868.  826.  991.  950.  834.  853.
   809. 1021.  745.  700.]
 [ 782.  812.  957.  847.  800.  998.  773.  688.  882.  890.  854.  770.
   730.  889.  721.  642.]
 [ 792.  815.  966.  947.  895.  942.  858.  786.  859.  995.  884.  827.
   701. 1006.  711.  657.]
 [ 758.  791.  878.  960.  861.  938.  818.  735.  889.  906.  861.  763.
   751.  869.  588.  649.]
 [ 830.  853.  990.  936.  817. 1044.  862.  796.  990.  994.  902.  865.
   834.  953.  744.  698.]
 [ 679.  586.  833.  792.  716.  754.  713.  653.  816.  856.  708.  654.
   698.  802.  608.  566.]
 [ 636.  642.  844.  775.  723.  821.  652.  600.  809.  864.  743.  693.
   671.  763.  652.  546.]
 [ 804.  789.  987.  887.  824. 1084.  868.  766.  933.  924.  859.  786.
   762. 1002.  735.  639.]
 [ 813.  765.  906. 1016.  889.  947.  902.  735.  933.  949.  870.  738.
   737.  943.  664.  708.]
 [ 790.  769.  946.  935.  877.  996.  899.  798.  840.  903.  807.  718.
   651.  919.  579.  605.]
 [ 803.  725. 1003.  949.  900. 1002.  792.  749.  860.  863.  818.  812.
   790.  972.  686.  657.]
 [ 787.  813.  910.  873.  751.  927.  751.  688.  874.  914.  795.  733.
   721.  903.  697.  664.]]
  • 示例二：通路CO1->GM，使能tensor量化功能接口。输入A矩阵和B矩阵的数据类型为int8，输出C矩阵为half，默认配置使能Nz2Nd的格式转换，使能tensor量化（VDEQF16）将mmad计算出的结果由int32 量化成half。 
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    #ifdef ASCENDC_CPU_DEBUG
#include "tikicpulib.h"
#endif
#include "kernel_operator.h"

template <typename c_T, typename a_T, typename b_T, typename dstCO1_T>
class KernelMatmul {
public:
    __aicore__ inline KernelMatmul(uint16_t mIn, uint8_t kIn, uint8_t nIn)
    {
        m = mIn;
        k = kIn;
        n = nIn;
        aSize = m * k;
        bSize = k * n;
        cSize = m * n;
        mBlocks = m / AscendC::BLOCK_CUBE;
        nBlocks = n / AscendC::BLOCK_CUBE;
        kBlocks = k / (AscendC::ONE_BLK_SIZE / sizeof(a_T));
        deqTensorLen = n;
    }
    __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t *a, __gm__ uint8_t *b, __gm__ uint8_t *c, __gm__ uint8_t *deqTensor)
    {
        aGM.SetGlobalBuffer((__gm__ a_T *)a);
        bGM.SetGlobalBuffer((__gm__ b_T *)b);
        cGM.SetGlobalBuffer((__gm__ c_T *)c);
        deqTensorGM.SetGlobalBuffer((__gm__ uint64_t *)deqTensor);
        pipe.InitBuffer(inQueueA1, 1, aSize * sizeof(a_T));
        pipe.InitBuffer(inQueueA2, 1, aSize * sizeof(a_T));
        pipe.InitBuffer(inQueueB1, 1, bSize * sizeof(b_T));
        pipe.InitBuffer(inQueueB2, 2, bSize * sizeof(b_T));
        pipe.InitBuffer(outQueueCO1, 1, cSize * sizeof(dstCO1_T));
        pipe.InitBuffer(deqQueue, 1, deqTensorLen * sizeof(uint64_t));
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
        CopyIn();
        SplitA();
        SplitB();
        Compute();
        CopyOut();
    }

private:
    __aicore__ inline void CopyIn()
    {
        AscendC::LocalTensor<a_T> a1Local = inQueueA1.AllocTensor<a_T>();
        AscendC::LocalTensor<b_T> b1Local = inQueueB1.AllocTensor<b_T>();
        AscendC::LocalTensor<uint64_t> deqLocal = deqQueue.AllocTensor<uint64_t>();

        AscendC::Nd2NzParams dataCopyA1Params;
        dataCopyA1Params.ndNum = 1;
        dataCopyA1Params.nValue = m;
        dataCopyA1Params.dValue = k;
        dataCopyA1Params.srcNdMatrixStride = 0;
        dataCopyA1Params.srcDValue = k;
        dataCopyA1Params.dstNzC0Stride = m;
        dataCopyA1Params.dstNzNStride = 1;
        dataCopyA1Params.dstNzMatrixStride = 0;

        AscendC::Nd2NzParams dataCopyB1Params;
        dataCopyB1Params.ndNum = 1;
        dataCopyB1Params.nValue = k;
        dataCopyB1Params.dValue = n;
        dataCopyB1Params.srcNdMatrixStride = 0;
        dataCopyB1Params.srcDValue = n;
        dataCopyB1Params.dstNzC0Stride = k;
        dataCopyB1Params.dstNzNStride = 1;
        dataCopyB1Params.dstNzMatrixStride = 0;

        // AscendC::DataCopy GM->L1:ND->大N小z
        AscendC::DataCopy(a1Local, aGM, dataCopyA1Params);
        AscendC::DataCopy(b1Local, bGM, dataCopyB1Params);
        AscendC::DataCopy(deqLocal, deqTensorGM, deqTensorLen);
        inQueueA1.EnQue(a1Local);
        inQueueB1.EnQue(b1Local);
        deqQueue.EnQue(deqLocal);
    }
    __aicore__ inline void SplitA()
    {
        AscendC::LocalTensor<a_T> a1Local = inQueueA1.DeQue<a_T>();
        AscendC::LocalTensor<a_T> a2Local = inQueueA2.AllocTensor<a_T>();

        AscendC::LoadData2dParams loadL0AParams;
        loadL0AParams.repeatTimes = mBlocks;
        loadL0AParams.srcStride = 1;
        loadL0AParams.dstGap = kBlocks - 1;
        loadL0AParams.ifTranspose = false;
        for (int i = 0; i < kBlocks; i++) {
            AscendC::LoadData(a2Local[i * AscendC::BLOCK_CUBE * (AscendC::ONE_BLK_SIZE / sizeof(a_T))], a1Local[i * m * (AscendC::ONE_BLK_SIZE / sizeof(a_T))], loadL0AParams);
        }

        inQueueA2.EnQue<a_T>(a2Local);
        inQueueA1.FreeTensor(a1Local);
    }
    __aicore__ inline void SplitB()
    {
        AscendC::LocalTensor<b_T> b1Local = inQueueB1.DeQue<b_T>();
        AscendC::LocalTensor<b_T> b2Local = inQueueB2.AllocTensor<b_T>();

        // load2d transpose L1->L0B
        AscendC::LoadData2dTransposeParams loadDataParams;
        loadDataParams.startIndex = 0;
        loadDataParams.srcStride = 1;
        loadDataParams.addrMode = 0;

        loadDataParams.repeatTimes = k * n / B8_SIZE;
        n_block = AscendC::ONE_BLK_SIZE;
        loadDataParams.dstGap = n / n_block - 1;
        loadDataParams.dstFracGap = 0;

        AscendC::LoadDataWithTranspose(b2Local, b1Local, loadDataParams);

        inQueueB1.FreeTensor(b1Local);
        inQueueB2.EnQue<b_T>(b2Local);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        AscendC::LocalTensor<a_T> a2Local = inQueueA2.DeQue<a_T>();
        AscendC::LocalTensor<b_T> b2Local = inQueueB2.DeQue<b_T>();
        AscendC::LocalTensor<dstCO1_T> c1Local = outQueueCO1.AllocTensor<dstCO1_T>();
        AscendC::MmadParams mmadParams;
        mmadParams.m = m;
        mmadParams.n = n;
        mmadParams.k = k;
        AscendC::Mmad(c1Local, a2Local, b2Local, mmadParams);  // m*n
        outQueueCO1.EnQue<dstCO1_T>(c1Local);
        inQueueA2.FreeTensor(a2Local);
        inQueueB2.FreeTensor(b2Local);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        AscendC::LocalTensor<dstCO1_T> c1Local = outQueueCO1.DeQue<dstCO1_T>();
        AscendC::LocalTensor<uint64_t> deqTensorLocal = deqQueue.DeQue<uint64_t>();
        AscendC::FixpipeParamsV220 fixpipeParams;
        fixpipeParams.nSize = n;
        fixpipeParams.mSize = m;
        fixpipeParams.srcStride = m;
        fixpipeParams.dstStride = n;
        fixpipeParams.ndNum = 1;
        fixpipeParams.srcNdStride = 4;
        fixpipeParams.dstNdStride = m*n;
        fixpipeParams.quantPre = QuantMode_t::VDEQF16;
        AscendC::Fixpipe(cGM, c1Local, deqTensorLocal, fixpipeParams); // CO1到GM可以进行NZ到ND的转换
        outQueueCO1.FreeTensor(c1Local);
        deqQueue.FreeTensor(deqTensorLocal);
    }
private:
    AscendC::TPipe pipe;

    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::A1, 1> inQueueA1;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::A2, 1> inQueueA2;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::B1, 1> inQueueB1;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::C1, 1> deqQueue;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::B2, 1> inQueueB2;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::CO1, 1> outQueueCO1;

    AscendC::GlobalTensor<a_T> aGM;
    AscendC::GlobalTensor<b_T> bGM;
    AscendC::GlobalTensor<c_T> cGM;
    AscendC::GlobalTensor<uint64_t> deqTensorGM;

    uint16_t m, k, n, n_mmad, startIndex, deqTensorLen;
    uint16_t B32_B16_SIZE = 16 * 16;
    uint16_t B8_SIZE = 32 * 32;
    uint8_t n_block = 16;
    bool L0Atranspose;
    uint8_t L0BtransposeMode;

    uint16_t aSize, bSize, cSize, b2Size, mBlocks, nBlocks, kBlocks;
};

#define KERNEL_MATMUL(c_type, a_type, b_type, dstCO1_type, mIn, kIn, nIn)             \
    extern "C" __global__ __aicore__ void cube_matmul_operator(                       \
        __gm__ uint8_t *a, __gm__ uint8_t *b, __gm__ uint8_t *c, __gm__ uint8_t *deq) \
    {                                                                                 \
        if (g_coreType == AscendC::AIV) {                                             \
            return;                                                                   \
        }                                                                             \
        KernelMatmul<c_type, a_type, b_type, dstCO1_type> op(mIn, kIn, nIn);          \
        op.Init(a, b, c, deq);                                                        \
        op.Process();                                                                 \
    }

KERNEL_MATMUL(half, int8_t, int8_t, int32_t, 32, 32, 32);
    示例结果： 
    输入数据A矩阵:  
[[6 3 9 4 5 3 9 7 3 6 2 7 3 8 8 1 8 8 5 6 6 8 2 2 3 6 4 8 9 6 6 1]
 [2 5 7 2 4 2 5 2 4 6 4 8 5 7 1 4 3 1 8 6 4 6 9 1 8 2 9 5 3 7 7 8]
 [5 8 2 1 4 5 7 7 4 6 8 5 6 5 4 2 5 4 7 9 5 4 7 4 2 2 1 7 8 4 6 6]
 [8 2 4 7 6 9 7 7 4 5 6 7 6 6 5 3 7 6 7 4 5 4 1 9 6 7 8 9 4 9 5 5]
 [4 9 4 2 7 8 3 4 1 5 3 8 8 5 5 8 3 8 5 3 9 4 5 4 2 4 3 8 9 8 4 3]
 [1 3 8 3 1 9 9 5 5 6 3 2 3 4 3 3 5 9 6 7 1 3 4 2 8 5 9 1 9 5 8 9]
 [3 3 1 3 5 2 7 8 8 9 6 9 3 6 5 5 2 3 2 3 5 1 6 1 7 8 7 2 2 7 8 1]
 [4 4 6 4 6 5 1 2 7 8 3 2 9 9 7 7 7 1 2 7 2 1 5 2 1 3 2 1 3 3 2 9]
 [4 6 3 5 8 4 1 1 2 5 8 8 8 3 9 6 5 6 7 9 2 1 9 3 2 5 4 1 7 5 3 9]
 [7 2 3 4 9 5 6 3 4 5 4 7 4 1 9 4 2 1 7 4 9 2 4 5 4 5 8 7 2 2 8 3]
 [5 7 6 2 9 4 7 1 8 6 2 1 6 5 5 6 3 8 1 5 2 1 8 3 1 9 3 3 5 2 2 5]
 [4 7 5 9 9 6 7 3 1 9 2 6 5 2 6 7 1 7 6 9 3 7 6 1 3 9 2 4 1 9 4 8]
 [2 4 3 1 1 2 2 7 2 3 7 9 8 8 3 4 1 2 9 2 9 4 4 8 5 7 7 3 9 9 5 3]
 [3 1 1 6 1 8 3 3 6 3 4 4 3 8 2 1 1 1 6 5 8 8 5 8 5 1 2 2 1 3 7 4]
 [4 2 8 4 4 1 9 6 9 9 5 4 3 1 3 8 1 2 8 2 5 8 9 3 2 5 9 7 7 4 2 1]
 [2 6 7 1 3 9 9 9 6 4 5 8 1 3 7 3 8 7 3 4 8 6 9 6 8 9 4 4 7 6 1 4]
 [2 8 2 1 2 6 2 8 5 9 9 8 6 4 4 1 4 1 4 4 4 7 5 9 9 8 9 1 8 4 7 3]
 [3 6 2 5 1 2 9 2 6 7 4 5 9 6 5 9 7 9 5 5 6 7 4 7 7 6 3 6 5 2 8 3]
 [1 7 3 2 4 8 1 7 3 4 1 6 1 4 4 1 6 7 9 3 9 2 2 2 2 8 1 1 6 3 6 1]
 [4 3 9 5 2 2 1 8 5 8 9 2 4 3 2 1 8 6 6 2 9 2 9 3 9 5 3 7 9 7 6 2]
 [9 4 8 1 3 7 9 5 2 4 9 9 6 9 6 4 6 3 3 9 6 8 1 5 5 1 6 5 1 9 3 9]
 [2 5 2 1 8 9 9 8 1 6 1 1 9 8 3 5 6 4 2 1 3 7 8 9 6 6 1 9 1 7 6 8]
 [4 7 6 6 2 2 1 8 7 1 1 2 1 1 9 8 9 4 9 5 7 8 9 9 5 1 6 8 9 6 7 5]
 [1 1 6 9 9 3 7 6 5 6 5 1 5 5 3 7 6 7 4 8 8 2 2 5 7 8 8 2 9 1 5 1]
 [5 4 6 8 8 3 7 7 5 7 8 7 4 8 2 9 4 8 1 3 8 5 3 7 3 7 1 9 1 5 4 7]
 [6 3 1 2 8 3 2 6 8 2 8 4 1 9 4 7 5 1 7 5 5 1 1 1 2 8 1 7 9 8 5 4]
 [2 8 5 1 3 4 9 8 6 9 6 2 4 2 2 7 8 2 1 3 7 1 4 6 4 6 3 3 1 6 8 3]
 [5 1 5 5 9 7 9 2 1 4 7 8 1 9 8 1 2 4 3 9 9 6 7 9 1 5 1 9 2 5 6 9]
 [1 9 9 6 5 7 9 5 4 1 2 8 3 8 1 9 6 1 7 9 3 2 2 4 7 9 9 4 7 1 5 8]
 [3 2 2 5 9 3 6 9 2 4 4 8 4 2 6 1 2 8 8 8 9 7 7 1 9 6 5 8 3 3 3 4]
 [9 1 6 1 3 7 8 1 2 6 5 9 4 4 7 2 3 9 8 7 8 2 6 4 5 6 5 4 9 6 1 9]
 [4 3 2 7 8 1 7 2 9 7 7 4 2 8 2 5 6 9 5 1 3 9 8 2 4 8 4 7 4 1 3 7]]
输入数据B矩阵:  
[[3 5 9 6 2 9 3 6 5 9 5 5 3 8 5 2 5 1 5 7 5 4 2 2 4 8 1 1 3 3 7 2]
 [6 7 4 6 1 4 8 3 9 2 2 3 4 6 5 3 4 8 2 6 4 8 6 7 3 8 6 7 3 8 1 1]
 [6 7 8 6 1 9 9 3 9 9 2 1 3 3 3 3 7 2 4 7 5 8 9 2 1 7 9 6 8 7 1 3]
 [3 3 9 2 3 9 4 1 8 2 5 1 2 6 5 5 6 4 8 8 7 5 9 6 7 6 8 8 2 6 1 2]
 [4 2 3 8 6 1 1 1 7 9 5 2 2 5 7 6 4 5 9 5 6 8 1 2 1 9 2 7 8 6 6 1]
 [4 8 6 6 3 1 7 8 7 3 2 9 8 6 9 8 3 2 5 5 7 9 7 7 4 8 3 5 2 7 1 2]
 [3 8 2 8 9 5 1 5 7 4 1 3 4 1 4 6 9 5 2 2 4 6 3 3 7 1 9 6 8 6 4 7]
 [2 3 8 1 5 9 8 4 5 4 6 5 4 5 3 2 3 5 4 2 1 2 9 2 3 8 9 8 8 1 2 7]
 [1 4 5 1 3 8 2 5 9 9 5 5 5 6 4 2 7 6 7 7 6 9 1 3 8 1 9 8 8 5 1 6]
 [5 3 8 9 8 2 6 6 1 3 2 1 2 9 3 9 1 1 4 9 8 6 6 5 6 8 4 2 2 7 2 1]
 [8 1 3 5 8 7 5 7 4 6 7 4 8 2 2 3 5 8 6 8 1 8 6 8 3 9 1 1 3 8 3 2]
 [7 7 5 1 5 4 6 1 1 6 8 8 1 7 7 2 1 7 7 7 7 6 1 7 3 3 8 9 3 8 9 8]
 [4 9 5 6 9 6 8 9 1 1 6 5 1 4 3 5 4 1 8 9 6 5 5 7 8 9 8 2 7 5 5 3]
 [9 8 4 9 5 4 7 5 7 6 9 8 5 7 2 9 6 6 5 1 4 5 9 6 7 5 5 2 3 7 6 5]
 [5 2 5 7 9 2 2 3 2 3 1 4 6 5 3 1 5 1 9 3 2 4 1 6 7 7 4 9 8 8 6 1]
 [3 7 5 6 7 8 2 2 8 7 6 1 3 5 3 2 7 6 7 8 6 5 2 2 8 2 2 6 6 4 9 6]
 [4 8 4 7 6 4 1 5 1 7 2 4 1 1 5 5 3 5 2 2 7 5 4 7 5 8 2 4 6 2 8 9]
 [9 2 7 4 1 7 4 4 7 1 9 7 4 5 3 8 7 8 8 4 1 9 9 8 4 9 3 1 1 8 6 3]
 [4 9 2 7 3 9 5 2 6 8 8 7 1 5 6 1 9 4 1 6 1 6 2 1 3 5 2 6 6 8 1 9]
 [8 3 9 4 9 7 7 4 2 8 4 1 7 9 3 9 1 3 8 7 6 1 4 9 1 6 8 7 6 3 2 2]
 [2 3 4 5 4 9 9 3 4 4 7 3 8 7 9 7 7 5 8 5 8 4 1 8 1 9 5 8 8 3 9 5]
 [7 7 5 6 6 1 4 7 9 7 6 2 3 5 7 1 3 5 9 2 2 4 6 9 4 5 9 7 2 3 8 3]
 [2 9 2 4 1 4 7 2 5 4 8 8 2 3 3 3 1 3 5 9 5 8 3 8 6 8 4 1 1 6 1 7]
 [7 1 8 5 2 6 6 6 7 1 7 4 2 1 5 9 6 4 2 8 4 3 2 5 9 1 3 9 1 9 3 9]
 [9 4 4 9 4 9 4 5 4 1 3 2 6 5 6 1 8 2 4 1 7 5 9 3 5 7 9 3 9 4 1 4]
 [1 6 2 1 7 1 5 2 8 8 6 4 4 2 5 2 5 8 1 2 9 3 1 1 8 6 9 4 2 2 1 8]
 [9 1 8 3 8 7 1 6 2 3 8 1 4 8 6 7 4 8 5 9 3 7 4 1 3 8 4 3 3 3 2 4]
 [9 4 5 6 2 2 3 7 2 2 3 3 2 8 5 4 5 5 5 5 1 5 8 4 4 1 1 3 8 5 3 8]
 [6 3 6 7 9 9 4 5 9 2 6 6 4 9 9 2 8 9 4 7 4 7 4 4 6 8 9 6 2 7 3 6]
 [9 1 5 8 8 8 5 9 6 8 4 9 4 2 3 6 2 2 4 8 2 6 6 4 6 7 6 9 5 8 5 9]
 [5 5 5 9 2 4 6 3 1 5 2 2 8 6 3 2 6 2 7 8 7 9 6 2 6 6 1 5 1 3 4 7]
 [6 6 9 1 2 3 4 1 1 5 3 2 3 4 5 5 3 8 6 6 9 1 5 9 2 2 9 4 4 6 2 2]]
输入数据量化Tensor:  
[1065353216 1073741824 1065353216 1073741824 1065353216 1065353216
 1065353216 1073741824 1073741824 1073741824 1065353216 1065353216
 1065353216 1065353216 1065353216 1073741824 1073741824 1065353216
 1073741824 1065353216 1073741824 1073741824 1065353216 1065353216
 1073741824 1065353216 1073741824 1073741824 1065353216 1073741824
 1065353216 1073741824]
输出数据C矩阵: 
[[ 943. 1676.  932. 1962.  893.  941.  817. 1528. 1778. 1740.  823.  715.
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  1596. 1066. 1916. 1842.  822. 1860.  724. 1702.]
 [ 889. 1638.  814. 1730.  757.  863.  772. 1326. 1454. 1592.  780.  620.
   582.  821.  720. 1326. 1430.  715. 1632.  930. 1534. 1790.  751.  762.
  1380.  921. 1736. 1546.  721. 1712.  564. 1524.]
 [ 855. 1614.  847. 1774.  805.  873.  817. 1442. 1548. 1544.  776.  690.
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  1456.  984. 1682. 1630.  731. 1800.  596. 1530.]
 [1033. 1746. 1044. 2034.  940. 1044.  873. 1764. 1860. 1816.  931.  802.
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  1818. 1126. 1934. 1972.  867. 2074.  729. 1890.]
 [ 902. 1650.  872. 1874.  821.  897.  850. 1482. 1736. 1530.  846.  746.
   632.  897.  830. 1496. 1582.  793. 1814.  976. 1564. 1954.  770.  851.
  1546. 1058. 1686. 1766.  749. 1930.  715. 1588.]
 [ 886. 1578.  900. 1740.  799.  913.  756. 1410. 1630. 1492.  737.  643.
   666.  819.  749. 1458. 1612.  762. 1596.  893. 1574. 1878.  832.  759.
  1494.  979. 1866. 1572.  703. 1750.  503. 1498.]
 [ 753. 1364.  754. 1576.  802.  818.  702. 1262. 1416. 1494.  746.  617.
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 [ 677. 1428.  767. 1478.  708.  704.  662. 1154. 1298. 1428.  627.  533.
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  1342.  833. 1472. 1348.  647. 1508.  521. 1106.]
 [ 851. 1560.  858. 1662.  837.  854.  766. 1264. 1496. 1588.  813.  677.
   589.  821.  730. 1388. 1402.  758. 1792.  994. 1588. 1796.  673.  863.
  1472. 1029. 1650. 1616.  687. 1884.  613. 1378.]
 [ 751. 1388.  793. 1644.  755.  802.  683. 1236. 1374. 1494.  723.  569.
   600.  811.  750. 1276. 1482.  652. 1674.  888. 1500. 1702.  591.  673.
  1378.  906. 1442. 1632.  739. 1614.  605. 1420.]
 [ 683. 1436.  740. 1504.  696.  720.  652. 1160. 1588. 1438.  681.  568.
   526.  711.  630. 1306. 1376.  683. 1508.  816. 1456. 1684.  607.  682.
  1422.  866. 1542. 1366.  643. 1590.  511. 1224.]
 [ 873. 1678.  919. 1798.  854.  850.  814. 1350. 1750. 1726.  784.  651.
   619.  864.  775. 1522. 1492.  748. 1870.  977. 1714. 1850.  789.  857.
  1558. 1029. 1886. 1812.  750. 1896.  632. 1446.]
 [ 854. 1464.  787. 1644.  810.  922.  822. 1400. 1542. 1450.  872.  707.
   599.  785.  745. 1294. 1520.  757. 1536.  902. 1398. 1682.  690.  730.
  1500.  946. 1704. 1658.  676. 1736.  611. 1680.]
 [ 657. 1252.  676. 1350.  557.  690.  661. 1132. 1282. 1196.  651.  539.
   538.  654.  614. 1168. 1210.  530. 1388.  705. 1246. 1370.  597.  674.
  1216.  711. 1338. 1362.  524. 1372.  470. 1212.]
 [ 761. 1524.  814. 1636.  805.  906.  706. 1358. 1718. 1606.  797.  590.
   549.  813.  730. 1230. 1568.  737. 1604.  945. 1396. 1830.  676.  670.
  1516.  895. 1726. 1626.  744. 1676.  560. 1574.]
 [ 912. 1756.  910. 1832.  874.  961.  873. 1544. 1906. 1696.  859.  785.
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  1670. 1089. 2064. 1926.  836. 1946.  666. 1806.]
 [ 903. 1526.  879. 1748.  865.  887.  848. 1536. 1604. 1480.  834.  677.
   672.  853.  800. 1386. 1490.  792. 1634.  954. 1610. 1864.  768.  811.
  1610. 1047. 1858. 1710.  677. 1794.  566. 1592.]
 [ 908. 1756.  893. 1928.  866.  944.  805. 1522. 1728. 1538.  847.  664.
   653.  868.  779. 1504. 1772.  805. 1832.  954. 1686. 1930.  801.  870.
  1814.  986. 1836. 1724.  773. 1860.  711. 1700.]
 [ 610. 1272.  634. 1334.  578.  681.  674.  988. 1342. 1236.  636.  585.
   520.  666.  652. 1082. 1238.  615. 1248.  652. 1246. 1472.  570.  612.
  1110.  836. 1324. 1412.  551. 1374.  483. 1278.]
 [ 853. 1486.  856. 1790.  754.  997.  838. 1456. 1616. 1528.  807.  674.
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  1492. 1082. 1710. 1552.  756. 1740.  560. 1640.]
 [1024. 1736.  989. 1946.  916.  966.  862. 1676. 1646. 1832.  833.  722.
   712.  886.  804. 1638. 1594.  783. 1904.  970. 1644. 1860.  852.  933.
  1534. 1041. 1912. 1826.  846. 1946.  753. 1588.]
 [ 853. 1726.  833. 1888.  777.  757.  798. 1534. 1634. 1460.  752.  692.
   594.  749.  748. 1548. 1490.  705. 1644.  850. 1588. 1772.  818.  816.
  1664.  945. 1706. 1618.  753. 1764.  625. 1636.]
 [ 903. 1646.  959. 1848.  781. 1035.  813. 1446. 1828. 1662.  849.  684.
   647.  892.  839. 1332. 1736.  803. 1822. 1004. 1540. 1914.  792.  840.
  1662. 1018. 1802. 1992.  818. 1854.  663. 1820.]
 [ 827. 1442.  887. 1760.  882.  972.  749. 1342. 1744. 1552.  826.  570.
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  1568. 1034. 1812. 1700.  781. 1676.  603. 1512.]
 [ 915. 1642.  953. 1814.  825.  944.  842. 1466. 1836. 1736.  883.  674.
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 [ 699. 1408.  751. 1612.  729.  795.  720. 1298. 1438. 1414.  632.  540.
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 [ 909. 1844.  923. 1772.  851.  962.  825. 1330. 1844. 1736.  823.  639.
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 [ 861. 1508.  839. 1670.  806.  884.  777. 1308. 1542. 1538.  838.  650.
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 [ 916. 1632.  918. 1792.  847.  948.  807. 1450. 1622. 1644.  848.  752.
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 [ 822. 1602.  807. 1662.  757.  812.  678. 1306. 1734. 1624.  840.  633.
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  1578.  921. 1696. 1490.  689. 1740.  622. 1506.]]
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