cann-robotReplace blockDim with numBlocks

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scripts	libraries && best_practices sample	4 个月前
CMakeLists.txt	libraries && best_practices sample	4 个月前
README.md	libraries && best_practices sample	4 个月前
data_utils.h	libraries && best_practices sample	4 个月前
matmul.asc	Replace blockDim with numBlocks	4 个月前

Matmul算子双主模式直调样例

概述

本样例介绍通过配置模板参数中enableMixDualMaster使能Matmul双主模式MixDualMaster的使用方式。区别于MIX模式（包含矩阵计算和矢量计算）通过消息机制驱动AIC运行，双主模式为AIC和AIV独立运行代码，不依赖消息驱动，用于提升性能。

支持的产品

Ascend 950PR/Ascend 950DT
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

目录结构介绍

├── matmul_mixdualmaster
│   └── 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：

Matmul算子对输入的A、B矩阵做矩阵乘和加bias偏置。通过设置MatmulConfig参数enableMixDualMaster使能双主模式。
算子规格：

本样例默认执行的算子shape为：M = 12288, N = 256, K = 128。

算子类型(OpType) Matmul

算子输入 name shape data type format isTrans

a M * K int8_t ND false

b K * N int8_t ND false

bias N int32_t ND -

算子输出 c M * N int32_t ND -

核函数名 matmul_custom
算子实现：
- Kernel实现
  - 计算逻辑：C = A * B + Bias。
    - 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]。
    - Bias为矩阵乘偏置，形状为[1, N]。对A*B结果矩阵的每一行都采用该bias进行偏置。
  - 具体步骤：
    - 创建Matmul对象：调用GetNormalConfig接口将enableMixDualMaster参数设置为true，获取自定义模板MM_CFG，通过传入模板参数创建Matmul对象。
```
static constexpr auto MM_CFG = GetNormalConfig(false, false, false, BatchMode::BATCH_LESS_THAN_L1, 
true, IterateOrder::UNDEF, ScheduleType::INNER_PRODUCT, true, true, false); 
// 倒数第二位参数enableMixDualMaster设置为true，创建Matmul对象。矩阵A矩阵B使能IBSHARE参数
AscendC::Matmul<
    AscendC::MatmulType<AscendC::TPosition::GM, CubeFormat::ND, AType, false, LayoutMode::NONE, true>,
    AscendC::MatmulType<AscendC::TPosition::GM, CubeFormat::ND, BType, false, LayoutMode::NONE, true>,
    AscendC::MatmulType<AscendC::TPosition::GM, CubeFormat::ND, CType>,
    AscendC::MatmulType<AscendC::TPosition::GM, CubeFormat::ND, BiasType>, MM_CFG> matmulObj;
```
    - 初始化操作。
    - 设置左矩阵A、右矩阵B、Bias。
    - 完成矩阵乘操作。
    - 结束矩阵乘操作。
- Tiling实现
  - Ascend C提供一组Matmul Tiling API，方便用户获取Matmul kernel计算时所需的Tiling参数。只需要传入A/B/C矩阵等信息，调用API接口，即可获取到TCubeTiling结构体中的相关参数。
  - 获取Tiling参数的流程如下：
    - 创建一个Tiling对象。
    - 设置A、B、C、Bias的参数类型信息；M、N、Ka、Kb形状信息等。
    - 调用GetTiling接口，获取Tiling信息。
- 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.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!

算子类型(OpType)	Matmul
算子输入	name	shape	data type	format	isTrans
	a	M * K	int8_t	ND	false
	b	K * N	int8_t	ND	false
	bias	N	int32_t	ND	-
算子输出	c	M * N	int32_t	ND	-
核函数名	matmul_custom