torch_npu.npu_mm_all_reduce_base

功能描述

TP切分场景下，实现mm和all_reduce的融合，融合算子内部实现计算和通信流水并行。

接口原型

npu_mm_all_reduce_base(Tensor x1, Tensor x2, str hcom, *, str reduce_op='sum', Tensor? bias=None, Tensor? antiquant_scale=None, Tensor? antiquant_offset=None, Tensor? x3=None, Tensor? dequant_scale=None, int comm_turn=0, int antiquant_group_size=0) -> Tensor

参数说明

• x1：Device侧的Tensor类型，支持float16、bfloat16、int8，支持ND，输入shape支持2维或者3维。
• x2：Device侧的Tensor类型，支持float16、bfloat16、int8，支持ND，非量化场景，数据类型需要和x1保持一致，输入shape维度第0维和x1的最后一维保持一致。
• hcom：Host侧的String类型，通信域handle名，通过get_hccl_comm_name接口获取。
• *：代表其之前的变量是位置相关，按照顺序输入，必选；之后的变量是键值对赋值的，位置无关，可选（不输入会使用默认值）。
• reduce_op：Host侧的String类型，reduce操作类型，当前版本仅支持'sum'，默认值：'sum'。
• bias：Device侧的Tensor类型，可选输入，支持int32、float16、bfloat16，支持ND格式。bias当前仅支持一维，且维度大小与output/x2的最后一维大小相同。
• antiquant_scale：Device侧的Tensor类型，可选输入，伪量化场景对x2进行去量化的系数，支持float16、bfloat16，支持ND格式。伪量化场景数据类型需要和x1保持一致。antiquant_scale当前per-tensor场景shape为[1],per-channel场景支持shape为[1,n]或者[n]。其中n为x2最后一维的大小。per-group场景支持shape为[ceil(k, antiquant_group_size), n]（具体计算逻辑见约束说明）。其中k为x2第一维的大小，n为x2最后一维的大小，antiquant_group_size为伪量化场景对输入x2进行反量化计算的groupSize输入。
• antiquant_offset：Device侧的Tensor类型，可选输入，伪量化场景对x2进行去量化的系数，支持float16、bfloat16，支持ND格式。数据类型需要和antiquant_scale保持一致。shape与antiquant_scale保持一致。
• x3：Device侧的Tensor类型，可选输入，matmul计算后的偏移。支持float16、bfloat16。支持ND格式。数据类型需要和输出output保持一致。shape与output的shape相同。伪量化场景暂不支持处理x3。
• dequant_scale：Device侧的Tensor类型，可选输入，matmul计算后的去量化系数。支持int64、uint64、bfloat16，支持ND格式。shape在per-tensor场景为[1]，per-channel场景为[n]/[1,n]，其中n为x2最后一维的大小。
• comm_turn：Host侧的int类型，表示rank间通信切分粒度，默认值：0，表示默认的切分方式。当前版本仅支持输入0。
• antiquant_group_size：Host侧的int类型，表示伪量化pre-group算法模式下，对输入x2进行反量化计算的groupSize输入，描述一组反量化参数对应的待反量化数据量在k轴方向的大小。当伪量化算法模式不为pre_group时传入0；当伪量化算法模式为pre_group时传入值的范围为[32, min(k-1, INT_MAX)]且值要求是32的倍数，其中k为x2第一维的大小。默认值0，为0则表示非per-group场景。

输出说明

Tensor类型，数据类型非量化场景以及伪量化场景与x1保持一致，全量化场景为float16或者bfloat16。shape第0维度和x1的0维保持一致，若x1为2维，shape第1维度和x2的1维保持一致，若x1为3维，shape第1维度和x1的1维保持一致，shape第2维度和x2的1维保持一致。

约束说明

• 输入x1可为2维或者3维、x2必须是2维，分别为(b, s, k)/(m, k), (k, n)，k轴满足mm算子入参要求，k轴相等。bias当前仅支持一维，且维度大小与output的最后一维大小相同。x3的shape与output的shape相同。antiquant_scale当前per-tensor场景shape为[1]，per-channel场景支持shape为[1,n]或者[n]，per-group场景支持shape为(ceil(k, antiquant_group_size), n)。antiquant_offset的shape与antiquant_scale一致。dequant_scale的shape在per-tensor场景为[1]，per-channel场景为[n]/[1,n]。伪量化场景：m、k、n的范围为[1, 65535]。
• [ceil(k, antiquant_group_size), n]中的ceil(k, antiquant_group_size)计算逻辑为：(k + antiquant_group_size - 1) / antiquant_group_size，并对计算结果取整数部分。
• x1、x2不能为空tensor。
• 非量化场景，x1、x2、bias、output的数据类型保持一致，可为float16或者bfloat16，antiquant_scale、antiquant_offset、dequant_scale为None。
• 伪量化场景，x1、bias、x3、antiquant_scale、antiquant_offset，output的数据类型保持一致，可为float16或者bfloat16，x2的数据类型为int8，dequant_scale为None。
• 全量化场景，x1、x2的数据类型为int8，dequant_scale的数据类型为int64、uint64或者bfloat16。dequant_scale类型为int64、uint64时，output数据类型为float16；dequant_scale类型为bfloat16时，output数据类型为bfloat16；bias数据类型为int32；antiquant_scale、antiquant_offset为None。仅输出为bfloat16时，支持传入x3。另外，若dequant_scale需要以int64类型传入，在调用torch_npu.npu_mm_all_reduce_base()前，需通过torch_npu.npu_trans_quant_param()接口对dequant_scale进行处理（处理方法见对应的接口使用说明）。
• antiquant_group_size中k值的范围与matmul一致，为[1,65535]，INT_MAX大于(k-1)。
• x1不支持输入转置后的tensor，x2转置后输入，需要满足shape的第一维大小与x1的最后一维相同，满足matmul的计算条件。
• Atlas A2 训练系列产品支持2、4、8卡。
• 增量场景不使能MC2，全量场景使能MC2。

支持的PyTorch版本

• PyTorch 2.1
• PyTorch 1.11.0

支持的型号

Atlas A2 训练系列产品

调用示例

import torch
import torch_npu
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
def run_mm_all_reduce_base(rank, world_size, master_ip, master_port, x1_shape, x2_shape, dtype):
    torch_npu.npu.set_device(rank)
    init_method = 'tcp://' + master_ip + ':' + master_port
    dist.init_process_group(backend="hccl", rank=rank, world_size=world_size, init_method=init_method)
    from torch.distributed.distributed_c10d import _get_default_group
    default_pg = _get_default_group()
    if torch.__version__ > '2.0.1':
        hcom_info = default_pg._get_backend(torch.device("npu")).get_hccl_comm_name(rank)
    else:
        hcom_info = default_pg.get_hccl_comm_name(rank)

    input_ = torch.randn(x1_shape, dtype=dtype).npu()
    weight = torch.randn(x2_shape, dtype=dtype).npu()
    output = torch_npu.npu_mm_all_reduce_base(input_, weight, hcom_info, reduce_op='sum')
    print("output: ", output)

if __name__ == "__main__":
    worksize = 8
    master_ip = '127.0.0.1'
    master_port = '50001'
    x1_shape = [128, 512]
    x2_shape = [512, 64]
    dtype = torch.float16

    mp.spawn(run_mm_all_reduce_base, args=(worksize, master_ip, master_port, x1_shape, x2_shape, dtype), nprocs=worksize)