cann-robot修复examples目录README.md里安装方式路径与实际路径不同的问题

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README.md	修复examples目录README.md里安装方式路径与实际路径不同的问题	2 个月前
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AntiQuant样例

概述

本样例演示了基于AntiQuant高阶API实现antiquant算子。样例按元素做伪量化计算。

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

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

算子描述

算子功能：
按元素做伪量化计算，比如将int8_t数据类型伪量化为half数据类型。

计算公式如下：
- PER_CHANNEL场景（按通道量化）
  - 不使能输入转置
    groupSize = src.shape[0] / offset.shape[0]
    dst[i][j] = scale[i / groupSize][j] * (src[i][j] + offset[i / groupSize][j])
  - 使能输入转置
    groupSize = src.shape[1] / offset.shape[1]
    dst[i][j] = scale[i][j / groupSize] * (src[i][j] + offset[i][j / groupSize])
- PER_TENSOR场景（按张量量化）
  dst[i][j] = scale * (src[i][j] + offset)
算子规格：

算子类型(OpType) antiquant

算子输入

name shape data type format

src 8*128 float ND

offset 1*128 float ND

scale 1*128 float ND

算子输出

dst 8*128 float ND

核函数名 antiquant_custom
算子实现：
本样例中实现的是固定shape为输入src[8, 128]、offset[1, 128]、scale[1, 128]，输出dst[8, 128]的antiquant_custom算子。本样例为PER_CHANNEL场景（按通道量化），将int8_t数据类型伪量化为half数据类型。
- Kernel实现
  
  计算逻辑是：Ascend C提供的矢量计算接口的操作元素都为LocalTensor，输入数据需要先搬运进片上存储，然后使用AntiQuant高阶API接口完成reducemean计算，得到最终结果，再搬出到外部存储上。
  
  AntiQuantCustom算子的实现流程分为3个基本任务：CopyIn，Compute，CopyOut。CopyIn任务负责将Global Memory上的输入Tensor srcGm、offsetGm、scaleGm存储在srcLocal、offsetLocal、scaleGm中，Compute任务负责对srcLocal、offsetLocal、scaleGm执行antiquant计算，计算结果存储在dstLocal中，CopyOut任务负责将输出数据从dstLocal搬运至Global Memory上的输出Tensor dstGm。
- 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

执行结果如下，说明精度对比成功。

test pass!

算子类型(OpType)	antiquant
算子输入
	name	shape	data type	format
	src	8*128	float	ND
	offset	1*128	float	ND
	scale	1*128	float	ND
算子输出
算子输出	dst	8*128	float	ND
核函数名	antiquant_custom