Matmul IBShareAB特性样例

概述

本样例介绍了调用Matmul高阶API实现开启IBShare功能的单算子。IBShare的功能是复用L1 Buffer上相同的A矩阵或者B矩阵数据，减少数据搬运开销。本样例为A矩阵和B矩阵同时复用场景。

支持的产品

• Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品
• Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品
• Atlas 推理系列产品AI Core

目录结构介绍

├── matmul_ibshareAB
│   └── scripts
│       ├── gen_data.py         // 输入数据和真值数据生成脚本文件
│       └── verify_result.py    // 真值对比文件
│   ├── CMakeLists.txt          // 编译工程文件
│   ├── data_utils.h            // 数据读入写出函数
│   └── matmul.asc            // Ascend C算子实现 & 调用样例

算子描述

• 算子功能：

  算子名中ABshare的含义为，Matmul计算的A矩阵与B矩阵同时使能类型信息MatmulType的参数IBShare；当A矩阵和B矩阵同时使能IBShare时，表示L1 Buffer上的A矩阵和B矩阵同时复用。
  matmul_ibshareAB算子的A矩阵与B矩阵均使能IBShare，不对k列进行切分计算，实现了算子性能提升。结合样例matmul_no_ibshareAB，对比两个算子的运行时间，计算matmul_ibshareAB算子的性能提升百分比。

• 算子规格：

  算子类型(OpType)	Matmul
  算子输入	name	shape	data type	format
  	a	128 * 384	float16	ND
  	b	384 * 256	float16	ND
  算子输出	c	128 * 256	float	ND
  核函数名	matmul_ABshare_custom

• 算子实现：

  本样例中实现的是[m, n, k]固定为[128, 256, 384]的matmul_ibshareAB算子。

  • Kernel实现
    matmul_ibshareAB算子的数学表达式为：

    C = A * B
    

    • A、B为源操作数，A为左矩阵，形状为[M, K]；B为右矩阵，形状为[K, N]。
    • C为目的操作数，存放矩阵乘结果的矩阵，形状为[M, N]。 其中A的形状为[128, 384]，B的形状为[384, 256]，C的形状为[128, 256]。

    matmul_ibshareAB算子代码数据处理说明图示(A矩阵和B矩阵不切分处理)：
    

  • 调用实现
    使用内核调用符<<<>>>调用核函数。

编译运行

在本样例根目录下执行如下步骤，编译并执行算子。

• 配置环境变量
  请根据当前环境上CANN开发套件包的安装方式，选择对应配置环境变量的命令。

  • 默认路径，root用户安装CANN软件包

    source /usr/local/Ascend/cann/set_env.sh
    

  • 默认路径，非root用户安装CANN软件包

    source $HOME/Ascend/cann/set_env.sh
    

  • 指定路径install_path，安装CANN软件包

    source ${install_path}/cann/set_env.sh
    

• 样例执行

  mkdir -p build && cd build;   # 创建并进入build目录
  cmake ..;make -j;             # 编译工程
  python3 ../scripts/gen_data.py   # 生成测试输入数据
  ./demo                        # 执行编译生成的可执行程序，执行样例
  python3 ../scripts/verify_result.py output/output_ABshare.bin output/golden.bin   # 验证输出结果是否正确，确认算法逻辑正确
  

  执行结果如下，说明精度对比成功。

  test pass!