torch_npu.npu_weight_quant_batchmatmul

功能描述

该接口用于实现矩阵乘计算中的weight输入和输出的量化操作，支持pertensor、perchannel、pergroup多场景量化（Atlas 推理系列加速卡产品当前仅支持perchannel）。

接口原型

npu_weight_quant_batchmatmul(Tensor x, Tensor weight, Tensor antiquant_scale, Tensor? antiquant_offset=None, Tensor? quant_scale=None, Tensor? quant_offset=None, Tensor? bias=None, int antiquant_group_size=0) -> Tensor

参数说明

x : Device侧Tensor类型，即矩阵乘中的x。数据格式支持ND，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16，支持带transpose的非连续的Tensor，支持输入维度为两维(M,K) ；Atlas 推理系列加速卡产品上数据类型仅支持FLOAT16，支持输入维度为2-6维，支持batch轴但不支持broadcast。
weight：Device侧Tensor类型，即矩阵乘中的weight。数据格式支持ND，FRACTAL_NZ（仅Atlas 推理系列加速卡产品支持），数据类型支持INT8、INT32（通过INT32承载INT4的输入，可以参考torch_npu.npu_convert_weight_to_int4pack接口示例），支持带transpose的非连续的Tensor，支持输入维度为两维(K,N)；Atlas 推理系列加速卡产品上数据类型仅支持FLOAT16，支持输入维度为2-6维，支持batch轴但不支持broadcast，维度需与x保持一致。perchannel场景为提高性能，推荐使用transpose后的weight输入。
antiquant_scale：Device侧Tensor类型，反量化的scale，用于weight矩阵反量化。数据格式支持ND，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16，支持带transpose的非连续的Tensor，支持输入维度为两维(1, N)或一维(N, )、(1, )，pergroup场景为（ceil_div(K，antiquant_group_size), N）；Atlas 推理系列加速卡产品上数据类型仅支持FLOAT16。
antiquant_offset：Device侧Tensor类型，反量化的offset，用于weight矩阵反量化。数据格式支持ND，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16，支持带transpose的非连续的Tensor，支持输入维度为两维(1, N)或一维(N, )、(1, ），pergroup场景为（ceil_div(K，antiquant_group_size), N）；Atlas 推理系列加速卡产品上数据类型仅支持FLOAT16。
quant_scale：Device侧Tensor类型，量化的scale，用于输出矩阵的量化。数据格式支持ND，数据类型支持FLOAT32、INT64，支持输入维度为两维(1, N) 或一维（N, )、(1, ）；Atlas 推理系列加速卡产品暂不支持此参数。
quant_offset: Device侧Tensor类型，量化的offset，用于输出矩阵的量化。数据格式支持ND，数据类型支持FLOAT32，支持输入维度为两维(1, N) 或一维（N, )、(1, )；Atlas 推理系列加速卡产品暂不支持此参数。
bias：Device侧Tensor类型，即矩阵乘中的bias，数据格式支持ND，数据类型支持FLOAT16、FLOAT32，不支持非连续的Tensor，支持输入维度为两维(1, N) 或一维（N, )、(1, )。
antiquant_group_size：int类型，用于控制pergroup场景下的group大小，当前默认为0。

输出说明

输出为Tensor类型，代表计算结果。当输入存在quant_scale时输出数据类型为INT8，当输入不存在quant_scale时输出数据类型和输入x一致。

约束说明

x和weight后两维必须为(M,K)和(K,N)格式，M、K、N的范围为[1, 65535]；在x为非转置时，M不受65535的限制。
不支持空Tensor输入。
antiquant_scale和antiquant_offset的输入shape要保持一致。
quant_scale和quant_offset的输入shape要保持一致，且quant_offset不能独立于quant_scale存在。
当x输入类型为BFLOAT16类型时候，bias的输入类型为FLOAT32；当x输入类型为FLOAT16类型时候，bias的输入类型为FLOAT16。
如需传入INT64数据类型的quant_scale, 需要提前调用torch_npu.npu_trans_quant_param接口将数据类型为FLOAT32的quant_scale和quant_offset转换为数据类型为INT64的quant_scale输入，可参考调用示例。
weight FRACTAL_NZ格式传入需要依赖接口torch_npu.npu_format_cast，可参考调用示例。

支持的PyTorch版本

PyTorch 2.3
PyTorch 2.2
PyTorch 2.1
PyTorch 1.11.0

支持的芯片型号

Atlas A2 训练系列产品
Atlas 推理系列加速卡产品

调用示例

单算子调用

# 单算子模式：
import torch
import torch_npu

cpu_x = torch.randn((8192, 320),dtype=torch.float16)
cpu_weight = torch.randint(low=-8, high=8, size=(320, 256),dtype=torch.int8)
cpu_antiquantscale = torch.randn((1, 256),dtype=torch.float16)
cpu_antiquantoffset = torch.randn((1, 256),dtype=torch.float16)
cpu_quantscale = torch.randn((1, 256),dtype=torch.float32)
cpu_quantoffset = torch.randn((1, 256),dtype=torch.float32)
quantscale= torch_npu.npu_trans_quant_param(cpu_quantscale.npu(), cpu_quantoffset.npu())
npu_out = torch_npu.npu_weight_quant_batchmatmul(cpu_x.npu(), cpu_weight.npu(), cpu_antiquantscale.npu(), cpu_antiquantoffset.npu(),quantscale.npu())

图模式调用（图模式目前仅支持PyTorch 2.1版本）

# 图模式
import torch
import torch_npu
import  torchair as tng
from torchair.configs.compiler_config import CompilerConfig
config = CompilerConfig()
config.debug.graph_dump.type = "pbtxt"
npu_backend = tng.get_npu_backend(compiler_config=config)

cpu_x = torch.randn((8192, 320),device='npu',dtype=torch.bfloat16)
cpu_weight = torch.randn((320, 256),device='npu',dtype=torch.int8)
cpu_antiquantscale = torch.randn((1, 256),device='npu',dtype=torch.bfloat16)
cpu_antiquantoffset = torch.randn((1, 256),device='npu',dtype=torch.bfloat16)

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def forward(self, x, weight, antiquant_scale, antiquant_offset, quant_scale,quant_offset, bias, antiquant_group_size):
        return torch_npu.npu_weight_quant_batchmatmul(x, weight, antiquant_scale, antiquant_offset, quant_scale ,quant_offset, bias, antiquant_group_size)

cpu_model = MyModel()
model = cpu_model.npu()
model = torch.compile(cpu_model, backend=npu_backend, dynamic=True)
npu_out = model(cpu_x.npu(), cpu_weight.npu(), cpu_antiquantscale.npu(), cpu_antiquantoffset.npu(), None, None, None, 0)

# Atlas 推理系列加速卡产品图模式，weight输入为FRACTAL_NZ格式：
import torch_npu
import torch
from torchair.configs.compiler_config import CompilerConfig
import torchair as tng
config = CompilerConfig()
config.debug.graph_dump.type = "pbtxt"
npu_backend = tng.get_npu_backend(compiler_config=config)
class NPUQuantizedLinearA16W8(torch.nn.Module):
    def __init__(self,
                 weight,
                 antiquant_scale,
                 antiquant_offset,
                 quant_offset=None,
                 quant_scale=None,
                 bias=None,
                 transpose_x=False,
                 transpose_weight=True,
                 w4=False):
        super().__init__()

        self.dtype = torch.float16
        self.weight = weight.to(torch.int8).npu()
        self.transpose_weight = transpose_weight

        if self.transpose_weight:
            self.weight = torch_npu.npu_format_cast(self.weight.contiguous(), 29)
        else:
            self.weight = torch_npu.npu_format_cast(self.weight.transpose(0, 1).contiguous(), 29) # n,k ->nz

        self.bias = None
        self.antiquant_scale = antiquant_scale
        self.antiquant_offset = antiquant_offset
        self.quant_offset = quant_offset
        self.quant_scale = quant_scale
        self.transpose_x = transpose_x

    def forward(self, x):
        x = torch_npu.npu_weight_quant_batchmatmul(x.transpose(0, 1) if self.transpose_x else x,
                                                   self.weight.transpose(0, 1),
                                                   self.antiquant_scale.transpose(0, 1),
                                                   self.antiquant_offset.transpose(0, 1),
                                                   self.quant_scale,
                                                   self.quant_offset,
                                                   self.bias)
        return x


m, k, n = 4, 1024, 4096
cpu_x = torch.randn((m, k),dtype=torch.float16)
cpu_weight = torch.randint(1, 10, (k, n),dtype=torch.int8)
cpu_weight = cpu_weight.transpose(-1, -2)

cpu_antiquantscale = torch.randn((1, n),dtype=torch.float16)
cpu_antiquantoffset = torch.randn((1, n),dtype=torch.float16)
cpu_antiquantscale = cpu_antiquantscale.transpose(-1, -2)
cpu_antiquantoffset = cpu_antiquantoffset.transpose(-1, -2)
model = NPUQuantizedLinearA16W8(cpu_weight.npu(), cpu_antiquantscale.npu(), cpu_antiquantoffset.npu())
model = torch.compile(model, backend=npu_backend, dynamic=True)
out = model(cpu_x.npu())

父主题： torch_npu