aclnnConvertWeightToINT4Pack
支持的产品型号
CPU实现不涉及
接口原型
每个算子分为,必须先调用“aclnnConvertWeightToINT4PackGetWorkspaceSize”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“aclnnConvertWeightToINT4Pack”接口执行计算。
[object Object][object Object]
功能描述
算子功能:将int32的输入weight打包为int4,并进行交叠排放。当输出weightInt4Pack的为FRACTAL_NZ时,会将数据格式从ND转为FRACTAL_NZ之后输出。
- weightInt4Pack的数据类型为INT32时:输入weight的shape为[dim0, dim1],按int4Pack打包后输出weightInt4Pack的shape为[dim0, dim1/8], 当weightInt4Pack的format为FRACTAL_NZ时,接口内部会将输出数据的数据格式转为FRACTAL_NZ,weightInt4Pack storage shape为[ceil_div(dim1/8, 8), ceil_div(k, 16), 16, 8]。
- weightInt4Pack的数据类型为INT4时:输入weight的shape为[dim0, dim1],按int4Pack打包后输出weightInt4Pack的shape为[dim0, dim1], 当weightInt4Pack的format为FRACTAL_NZ时,接口内部会将输出数据的数据格式转为FRACTAL_NZ,weightInt4Pack storage shape为[ceil_div(dim1, 64), ceil_div(k, 16), 16, 64]。
aclnnConvertWeightToINT4PackGetWorkspaceSize
参数说明
weight(aclTensor*, 计算输入):输入的weight,数据类型支持INT32,支持ND,维度支持2维,shape支持[k, n]、[n, k]。 当输出weightInt4Pack数据类型为INT4时,要求最后一维度为2对齐。当输出weightInt4Pack数据类型为INT32时,要求最后一维度为8对齐。 输入weight中元素的值需要在int4的表示范围内,即[-8, 7]。不支持非连续Tensor。
weightInt4Pack(aclTensor*, 计算输出):INT4打包后的输出,数据类型为INT4或INT32(用1个INT32数据承载8个INT4数据)。支持ND、FRACTAL_NZ。不支持非连续Tensor。
对于weightInt4Pack不同的数据格式,weightInt4Pack的shape要求如下:
- 数据格式为ND时:
- weightInt4Pack数据类型为INT4时,shape需要和输入weight保持一致为(dim0, dim1)。
- weightInt4Pack数据类型为INT32时,shape的最后一维度为weight最后一维度的1/8为(dim0, dim1/8);
- 数据格式为FRACTAL_NZ时:
- weightInt4Pack数据类型为INT4时,shape需要和输入weight保持一致为(dim0, dim1),storage shape为(ceil_div(dim1, 64), ceil_div(dim0, 16), 16, 64)。
- weightInt4Pack数据类型为INT32时,view shape的最后一维度为weight最后一维度的1/8为(dim0, dim1/8),storage shape为(ceil_div(n, 64), ceil_div(k, 16), 16, 8)。
- 数据格式为ND时:
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:
[object Object]
aclnnConvertWeightToINT4Pack
参数说明
- workspace(void*, 入参):在Device侧申请的workspace内存地址。
- workspaceSize(uint64_t, 入参):在Device侧申请的workspace大小,由第一段接口aclnnConvertWeightToINT4PackGetWorkspaceSize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:
约束与限制
无
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。 伪量化有aclnnWeightQuantBatchMatmulV2和aclnnWeightQuantBatchMatmulV3接口, 这里以aclnnWeightQuantBatchMatmulV2为例