AntiQuant样例

概述

本样例在模型量化推理场景下，基于AscendAntiQuant高阶API实现反量化计算，用于将量化后的低精度数据恢复为高精度数据。样例展示了PER_CHANNEL场景（按通道量化）下，将int8_t类型输入数据与offset偏移量相加后，乘以scale缩放因子，转换为half类型输出结果的过程。在950系列上兼容AscendAntiQuant接口的前提下，推荐优先使用AntiQuantize接口，该接口可通过统一的结构体配置，适配各类量化场景。

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

├── 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样例实现 & 调用样例
│   └── README.md               // 样例说明文档

样例描述

• 样例功能：

  按元素做反量化计算，比如将int8_t数据类型反量化为half数据类型。

• 样例规格：

  表1：样例输入输出规格

  样例类型(OpType)	antiquant
  样例输入
  	name	shape	data type	format
  	src	[8, 128]	int8_t	ND
  	offset	[1, 128]	half	ND
  	scale	[1, 128]	half	ND
  样例输出
  	dst	[8, 128]	half	ND
  核函数名	antiquant_custom

  
  

• 样例实现：
  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样例。按元素做反量化计算，将int8_t类型数据转换为half类型数据。

  • Kernel实现
    计算逻辑是： 本样例将输入数据搬运进片上存储，然后使用AscendAntiQuant（A2/A3）或AntiQuantize（950系列）高阶API接口完成反量化计算，得到最终结果，再搬出外部存储上。

  • 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;
  cmake -DCMAKE_ASC_ARCHITECTURES=dav-2201 ..;make -j; # 默认npu模式
  python3 ../scripts/gen_data.py -DCMAKE_ASC_ARCHITECTURES=dav-2201   # 生成测试输入数据
  ./demo
  

  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。

  示例如下：

  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!