aaf30b1b创建于 32 分钟前历史提交

文件	最后提交记录	最后更新时间
scripts	迁移examples simd样例，新增simd basic与simd c_api目录	2 个月前
CMakeLists.txt	matrix样例支持sim和cpu模式	1 个月前
README.md	合并产品与CANN版本小节为表格，标注各产品最低版本要求	2 天前
data_utils.h	fix format error for example	32 分钟前
matmul.asc	fix format error for example	32 分钟前

高阶API 基础Matmul样例

概述

调用Matmul API实现matmul样例。对输入的A、B矩阵做矩阵乘和加bias偏置的计算，计算公式为：C = A * B + Bias。

本样例支持的产品及CANN软件版本

产品	CANN软件版本
Ascend 950PR/Ascend 950DT	>= CANN 9.1.0
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品	>= CANN 9.0.0
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品	>= CANN 9.0.0

目录结构介绍

├── matmul
│   ├── 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样例实现 & 调用样例
│   └── README.md               // 样例介绍

样例描述

样例功能：
Matmul样例调用Matmul API对输入的A、B矩阵做矩阵乘和加bias偏置的计算，计算公式为：C = A * B + Bias。
样例规格：
本样例中：M = 128, N = 2048, K = 1024。

样例类型(OpType)	MatmulCustom
样例输入	name	shape	data type	format	isTrans
	a	[M, K]	half	ND	false
	b	[K, N]	half	ND	false
	bias	[1, N]	float	ND	-
样例输出	c	[M, N]	float	ND	-
核函数名	matmul_custom

样例实现：
- Kernel关键步骤
  - 具体步骤如下：
    - 创建Matmul对象。
    - 初始化操作。
    - 设置左矩阵A、右矩阵B、偏置矩阵Bias。
    - 完成矩阵乘操作。
    - 结束矩阵乘操作。
- Tiling关键步骤
  - 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，编译并执行样例。

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，配置环境变量。
```
source ${install_path}/cann/set_env.sh
```
说明： ${install_path} 为CANN包安装目录，未指定安装目录时默认安装至 /usr/local/Ascend 下。

样例执行

在本样例目录下执行如下命令。

mkdir -p build && cd build;    # 创建并进入build目录
cmake -DCMAKE_ASC_ARCHITECTURES=dav-2201 ..;make -j;    # 编译工程，默认npu模式
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

使用 CPU调试或 NPU仿真模式时，添加 -DCMAKE_ASC_RUN_MODE=cpu 或 -DCMAKE_ASC_RUN_MODE=sim 参数即可。

示例如：

cmake -DCMAKE_ASC_RUN_MODE=cpu -DCMAKE_ASC_ARCHITECTURES=dav-2201 ..;make -j; # cpu调试模式
cmake -DCMAKE_ASC_RUN_MODE=sim -DCMAKE_ASC_ARCHITECTURES=dav-2201 ..;make -j; # NPU仿真模式

注意： 切换编译模式前需清理 cmake 缓存，可在 build 目录下执行 rm CMakeCache.txt 后重新 cmake。

编译选项说明

选项	可选值	说明
`CMAKE_ASC_RUN_MODE`	`npu`（默认）、`cpu`、`sim`	运行模式：NPU 运行、CPU调试、NPU仿真
`CMAKE_ASC_ARCHITECTURES`	`dav-2201`（默认）、`dav-3510`	NPU 架构：dav-2201 对应 Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品和 Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品，dav-3510 对应 Ascend 950PR/Ascend 950DT

执行结果

执行结果如下，说明精度对比成功。
```
test pass!
```