aclnnDynamicMxQuantV2

产品支持情况

产品	是否支持
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	×
Atlas 200I/500 A2 推理产品	×
Atlas 推理系列产品	×
Atlas 训练系列产品	×

功能说明

接口功能：目的数据类型为FLOAT4类、FLOAT8类的MX量化。在给定的轴axis上，根据每blocksize个数，计算出这组数对应的量化尺度mxscale作为输出mxscaleOut的对应部分，然后对这组数每一个除以mxscale，根据round_mode转换到对应的dstType，得到量化结果y作为输出yOut的对应部分。在dstType为FLOAT8_E4M3FN、FLOAT8_E5M2时，根据scaleAlg的取值来指定计算mxscale的不同算法。
计算公式：
- 场景1，当scaleAlg为0时：
  - 将输入x在axis维度上按k = blocksize个数分组，一组k个数 ${\{V_i\}_{i=1}^{k}\}$ 动态量化为 ${mxscale1, \{P_i\}_{i=1}^{k}\}$ , k = blocksize
  $shared_exp=floor(log2(maxi(∣Vi∣)))−emaxmxscale=2shared_expPi=cast_to_dst_type(Vi/mxscale,round_mode), i from 1 to blocksizeshared\_exp = floor(log_2(max_i(|V_i|))) - emax \\ mxscale = 2^{shared\_exp}\\ P_i = cast\_to\_dst\_type(V_i/mxscale, round\_mode), \space i\space from\space 1\space to\space blocksize\\$
  - 量化后的 $P_{i}$ 按对应的 $V_{i}$ 的位置组成输出yOut，mxscale按对应的axis维度上的分组组成输出mxscaleOut。
  - emax: 对应数据类型的最大正则数的指数位。
    
    DataType emax
    
    FLOAT4_E2M1 2
    
    FLOAT4_E1M2 0
    
    FLOAT8_E4M3FN 8
    
    FLOAT8_E5M2 15
- 场景2，当scaleAlg为1时，只涉及FP8类型：
  - 将长向量按块分，每块长度为k，对每块单独计算一个块缩放因子 $S_{fp32}^b$ ，再把块内所有元素用同一个 $S_{fp32}^b$ 映射到目标低精度类型FP8。如果最后一块不足k个元素，把缺失值视为0，按照完整块处理。
  - 找到该块中数值的最大绝对值: $Amax(D_{fp32}^b)=max(\{|d_{i}|\}_{i=1}^{k})$
  - 将FP32映射到目标数据类型FP8可表示的范围内，其中 $A m a x (D T y p e)$ 是目标精度能表示的最大值 $Sfp32b=Amax(Dfp32b)Amax(DType)S_{fp32}^b = \frac{Amax(D_{fp32}^b)}{Amax(DType)}$
  - 将块缩放因子 $S_{fp32}^b$ 转换为FP8格式下可表示的缩放值 $S_{ue8m0}^b$
  - 从块的浮点缩放因子 $S_{fp32}^b$ 中提取无偏指数 $E_{int}^b$ 和尾数 $M_{fixp}^b$
  - 为保证量化时不溢出，对指数进行向上取整，且在FP8可表示的范围内： $Eintb={Eintb+1,如果Sfp32b为正规数，且Eintb<254且Mfixpb>0Eintb+1,如果Sfp32b为非正规数，且Mfixpb>0.5Eintb,否则E_{int}^b = \begin{cases} E_{int}^b + 1, & \text{如果} S_{fp32}^b \text{为正规数，且} E_{int}^b < 254 \text{且} M_{fixp}^b > 0 \\ E_{int}^b + 1, & \text{如果} S_{fp32}^b \text{为非正规数，且} M_{fixp}^b > 0.5 \\ E_{int}^b, & \text{否则} \end{cases}$
  - 计算块缩放因子： $S_{ue8m0}^b=2^{E_{int}^b}$
  - 计算块转换因子： $Rfp32b=1fp32(Sue8m0b)R_{fp32}^b=\frac{1}{fp32(S_{ue8m0}^b)}$
  - 应用到量化的最终步骤，对于每个块内元素， $di=DType(dfp32i⋅Rfp32n)d^i = DType(d_{fp32}^i \cdot R_{fp32}^n)$ ，最终输出的量化结果是 $(Sb,[di]i=1k)\left(S^b, [d^i]_{i=1}^k\right)$ ，其中 $S^b$ 代表块的缩放因子，这里指 $S_{ue8m0}^b$ ， $d^i]_{i=1}^k$ 代表块内量化后的数据。
- 场景3，当scaleAlg为2时，只涉及FP4_E2M1类型：
  - 当dstTypeMax = 0.0/6.0/7.0时：
    - 将输入x在axis维度上按k = blocksize个数分组，一组k个数 ${\{V_i\}_{i=1}^{k}\}$ 动态量化为 ${mxscale1, \{P_i\}_{i=1}^{k}\}$ , k = blocksize：
    $shared_exp={ceil(log2(maxi(∣Vi∣)))−emax,如果尾数位的高比特前一/两位为1，且尾数不全为0floor(log2(maxi(∣Vi∣)))−emax,其它shared\_exp = \begin{cases} ceil(log_2(max_i(|V_i|))) - emax, & \text{如果} 尾数位的高比特前一/两位 \text{为1，且尾数不全为0} \\ floor(log_2(max_i(|V_i|))) - emax, & \text{其它} \end{cases} \\$
    
    $Pi=cast_to_dst_type(Vi/mxscale,round_mode), i from 1 to blocksizeP_i = cast\_to\_dst\_type(V_i/mxscale, round\_mode), \space i\space from\space 1\space to\space blocksize\\$
    - 量化后的 $P_{i}$ 按对应的 $V_{i}$ 的位置组成输出yOut，mxscale按对应的axis维度上的分组组成输出mxscaleOut。
  - 当dstTypeMax != 0.0/6.0/7.0时：
    - 将长向量按块分，每块长度为k，对每块单独计算一个块缩放因子 $S_{fp32}^b$ ，再把块内所有元素用同一个 $S_{fp32}^b$ 映射到目标低精度类型。如果最后一块不足k个元素，把缺失值视为0，按照完整块处理。
    - 找到该块中数值的最大绝对值:
    $Amax(D_{fp32}^b)=max(\{|d_{i}|\}_{i=1}^{k})$
    - 将FP32映射到目标数据类型可表示的范围内，其中当dst_max_value=0时， $A m a x (D T y p e)$ 是目标精度能表示的最大值；当dst_max_value!=0时， $A m a x (D T y p e)$ 是dst_max_value传入值。
    $Sfp32b=Amax(Dfp32b)Amax(DType)S_{fp32}^b = \frac{Amax(D_{fp32}^b)}{Amax(DType)}$
    - 将块缩放因子 $S_{fp32}^b$ 转换为FP8格式下可表示的缩放值 $S_{ue8m0}^b$ 。
    - 从块的浮点缩放因子 $S_{fp32}^b$ 中提取无偏指数 $E_{int}^b$ 和尾数 $M_{fixp}^b$ 。
    - 为保证量化时不溢出，对指数进行向上取整，且在FP8可表示的范围内： $Eintb={Eintb+1,如果Sfp32b为正规数，且Eintb<254且Mfixpb>0Eintb,否则E_{int}^b = \begin{cases} E_{int}^b + 1, & \text{如果} S_{fp32}^b \text{为正规数，且} E_{int}^b < 254 \text{且} M_{fixp}^b > 0 \\ E_{int}^b, & \text{否则} \end{cases}$
    - 计算块缩放因子： $S_{ue8m0}^b=2^{E_{int}^b}$
    - 计算块转换因子： $Rfp32b=1fp32(Sue8m0b)R_{fp32}^b=\frac{1}{fp32(S_{ue8m0}^b)}$
    - 应用到量化的最终步骤，对于每个块内元素， $di=DType(dfp32i⋅Rfp32n)d^i = DType(d_{fp32}^i \cdot R_{fp32}^n)$ ，最终输出的量化结果是 $(Sb,[di]i=1k)\left(S^b, [d^i]_{i=1}^k\right)$ ，其中 $S^b$ 代表块的缩放因子，这里指 $S_{ue8m0}^b$ ， $d^i]_{i=1}^k$ 代表块内量化后的数据。
    - 量化后的 $P_{i}$ 按对应的 $V_{i}$ 的位置组成输出yOut，mxscale按对应的axis维度上的分组组成输出mxscaleOut。

DataType	emax
FLOAT4_E2M1	2
FLOAT4_E1M2	0
FLOAT8_E4M3FN	8
FLOAT8_E5M2	15

函数原型

每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnDynamicMxQuantV2GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnDynamicMxQuantV2”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnDynamicMxQuantV2GetWorkspaceSize(
  const aclTensor *x,
  int64_t          axis,
  char            *roundModeOptional,
  int64_t          dstType,
  int64_t          blocksize,
  int64_t          scaleAlg,
  double           dstTypeMax,
  const aclTensor *yOut,
  const aclTensor *mxscaleOut,
  uint64_t        *workspaceSize,
  aclOpExecutor   **executor)

aclnnStatus aclnnDynamicMxQuantV2(
  void          *workspace,
  uint64_t       workspaceSize,
  aclOpExecutor *executor,
  aclrtStream    stream)

aclnnDynamicMxQuantV2GetWorkspaceSize

参数说明

参数名	输入/输出	描述	使用说明	数据类型	数据格式	维度(shape)	非连续Tensor
x（aclTensor*）	输入	表示输入x，对应公式中Vi和di。	目的类型为FLOAT4_E2M1、FLOAT4_E1M2时，x的最后一维必须是偶数。	FLOAT16、BFLOAT16	ND	1-7	√
axis（int64_t）	输入	表示量化发生的轴，对应公式中的axis。	取值范围为[-D, D-1]，D为x的shape的维数。	INT64	ND	-	-
roundModeOptional（char*）	输入	表示数据转换的模式，对应公式中的round_mode。	当dstType为40/41时，支持{"rint", "floor", "round"}。当dstType为36/35时，仅支持{"rint"}。传入空指针时，采用"rint"模式。	STRING	ND	-	-
dstType（int64_t）	输入	表示指定数据转换后yOut的类型，对应公式中的DType。	输入范围为{35, 36, 40, 41}，分别对应输出yOut的数据类型为{35:FLOAT8_E5M2, 36:FLOAT8_E4M3FN, 40:FLOAT4_E2M1, 41:FLOAT4_E1M2}。	INT64	ND	-	-
blocksize（int64_t）	输入	表示指定每次量化的元素个数，对应公式中的blocksize。	仅支持32的倍数，不能为0，且不能超过1024。	INT64	ND	-	-
scaleAlg（int64_t）	输入	表示mxscaleOut的计算方法，对应公式中的scaleAlg。	支持取值0、1和2，取值为0代表场景1，为1代表场景2，为2代表场景3。当dstType为FLOAT4_E1M2时仅支持取值为0；当dstType为FLOAT4_E2M1时仅支持取值为0和2；当dstType为FLOAT8时仅支持取值为0和1。	INT64	ND	-	-
dstTypeMax（double）	输入	表示maxType的取值，对应公式中的Amax(DType)。	支持取值0.0和6.0-12.0，取值为0.0代表Amax(DType)为量化结果数据类型的最大值；取值为6.0-12.0代表Amax(DType)为传入值。仅支持在FP4E2M1和blocksize取32时设置该值	DOUBLE	ND	-	-
yOut（aclTensor*）	输出	表示输入x量化后的对应结果，对应公式中的Pi和di。	shape和输入x一致。	FLOAT4_E2M1、FLOAT4_E1M2、FLOAT8_E4M3FN、FLOAT8_E5M2	ND	1-7	√
mxscaleOut（aclTensor*）	输出	表示每个分组对应的量化尺度，对应公式中的mxscale和Sb。	shape在axis轴上为x对应轴的值除以blocksize向上取整，并对其进行偶数pad，pad填充值为0。当axis为非尾轴时，mxscaleOut输出需要对每两行数据进行交织处理。	FLOAT8_E8M0	ND	1-8	√
workspaceSize（uint64_t）	输出	返回需要在Device侧申请的workspace大小。	-	-	-	-	-
executor（aclOpExecutor**）	输出	返回op执行器，包含了算子计算流程。	-	-	-	-	-

返回值

aclnnStatus：返回状态码，具体参见aclnn返回码。

第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：

返回码	错误码	描述
ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR	161001	x存在空指针。
ACLNN_ERR_PARAM_INVALID	161002	x、axis、roundModeOptional、dstType、blocksize、scaleAlg、dstTypeMax、yOut、mxscaleOut的数据类型和数据格式不在支持的范围之内。
		x、yOut或mxscaleOut的shape不满足校验条件。
		axis、roundModeOptional、dstType、blocksize、scaleAlg、dstTypeMax不符合当前支持的值。
ACLNN_ERR_RUNTIME_ERROR	361001	当前平台不在支持的平台范围内。

aclnnDynamicMxQuantV2

参数说明

参数名	输入/输出	描述
workspace	输入	在Device侧申请的workspace内存地址。
workspaceSize	输入	在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnDynamicMxQuantV2GetWorkspaceSize获取。
executor	输入	op执行器，包含了算子计算流程。
stream	输入	指定执行任务的Stream。

返回值

aclnnStatus：返回状态码，具体参见aclnn返回码。

约束说明

确定性计算：
- aclnnDynamicMxQuantV2默认确定性实现。
关于x、mxscaleOut的shape约束说明如下：
- rank(mxscaleOut) = rank(x) + 1。
- axis_change = axis if axis >= 0 else axis + rank(x)。
- mxscaleOut.shape[axis_change] = (ceil(x.shape[axis] / blocksize) + 2 - 1) / 2。
- mxscaleOut.shape[-1] = 2。
- 其他维度与输入x一致。

调用示例

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考编译与运行样例。

#include <iostream>
#include <memory>
#include <vector>

#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_dynamic_mx_quant_v2.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
    do {                             \
        if (!(cond)) {               \
            return_expr;             \
        }                            \
    } while (0)

#define CHECK_FREE_RET(cond, return_expr) \
    do {                                  \
        if (!(cond)) {                    \
            Finalize(deviceId, stream);   \
            return_expr;                  \
        }                                 \
    } while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)         \
    do {                                \
        printf(message, ##__VA_ARGS__); \
    } while (0)

    int64_t
    GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape)
{
    int64_t shapeSize = 1;
    for (auto i : shape) {
        shapeSize *= i;
    }
    return shapeSize;
}

int Init(int32_t deviceId, aclrtStream* stream)
{
    // 固定写法，资源初始化
    auto ret = aclInit(nullptr);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclInit failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    ret = aclrtSetDevice(deviceId);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    ret = aclrtCreateStream(stream);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    return 0;
}

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor)
{
    auto size = GetShapeSize(shape) * sizeof(T);
    // 调用aclrtMalloc申请device侧内存
    auto ret = aclrtMalloc(deviceAddr, size, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMalloc failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    // 调用aclrtMemcpy将host侧数据拷贝到device侧内存上
    ret = aclrtMemcpy(*deviceAddr, size, hostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMemcpy failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

    // 计算连续tensor的strides
    std::vector<int64_t> strides(shape.size(), 1);
    for (int64_t i = shape.size() - 2; i >= 0; i--) {
        strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
    }

    // 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor
    *tensor = aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_ND,
                              shape.data(), shape.size(), *deviceAddr);
    return 0;
}

void Finalize(int32_t deviceId, aclrtStream stream)
{
    aclrtDestroyStream(stream);
    aclrtResetDevice(deviceId);
    aclFinalize();
}

int aclnnDynamicMxQuantV2Test(int32_t deviceId, aclrtStream& stream)
{
    auto ret = Init(deviceId, &stream);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

    // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口自定义构造
    std::vector<int64_t> xShape = {1, 4};
    std::vector<int64_t> yOutShape = {1, 4};
    std::vector<int64_t> mxscaleOutShape = {1, 1, 2};
    void* xDeviceAddr = nullptr;
    void* yOutDeviceAddr = nullptr;
    void* mxscaleOutDeviceAddr = nullptr;
    aclTensor* x = nullptr;
    aclTensor* yOut = nullptr;
    aclTensor* mxscaleOut = nullptr;
    //对应BF16的值(0, 8, 64, 512)
    std::vector<uint16_t> xHostData = {0, 16640, 17024, 17408};
    //对应float8_e4m3的值(0, 4, 32, 256)
    std::vector<uint8_t> yOutHostData = {0, 72, 96, 120};
    //对应float8_e8m0的值(2)
    std::vector<uint8_t> mxscaleOutHostData = {{128, 0}};
    int64_t axis = -1;
    char* roundModeOptional = const_cast<char*>("rint");
    int64_t dstType = 36;
    int64_t blocksize = 32;
    int64_t scaleAlg = 0;
    double dstTypeMax = 0.0;
    // 创建x aclTensor
    ret = CreateAclTensor(xHostData, xShape, &xDeviceAddr, aclDataType::ACL_BF16, &x);
    std::unique_ptr<aclTensor, aclnnStatus (*)(const aclTensor*)> xTensorPtr(x, aclDestroyTensor);
    std::unique_ptr<void, aclError (*)(void*)> xDeviceAddrPtr(xDeviceAddr, aclrtFree);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
    // 创建yOut aclTensor
    ret = CreateAclTensor(yOutHostData, yOutShape, &yOutDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT8_E4M3FN, &yOut);
    std::unique_ptr<aclTensor, aclnnStatus (*)(const aclTensor*)> yOutTensorPtr(yOut, aclDestroyTensor);
    std::unique_ptr<void, aclError (*)(void*)> yOutDeviceAddrPtr(yOutDeviceAddr, aclrtFree);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
    // 创建mxscaleOut aclTensor
    ret = CreateAclTensor(mxscaleOutHostData, mxscaleOutShape, &mxscaleOutDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT8_E8M0, &mxscaleOut);
    std::unique_ptr<aclTensor, aclnnStatus (*)(const aclTensor*)> mxscaleOutTensorPtr(mxscaleOut, aclDestroyTensor);
    std::unique_ptr<void, aclError (*)(void*)> mxscaleOutDeviceAddrPtr(mxscaleOutDeviceAddr, aclrtFree);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

    // 调用CANN算子库API，需要修改为具体的Api名称
    uint64_t workspaceSize = 0;
    aclOpExecutor* executor;

    // 调用aclnnDynamicMxQuantV2第一段接口
    ret = aclnnDynamicMxQuantV2GetWorkspaceSize(x, axis, roundModeOptional, dstType, blocksize, scaleAlg, dstTypeMax, yOut, mxscaleOut, &workspaceSize, &executor);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnDynamicMxQuantV2GetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret);
              return ret);
    // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存
    void* workspaceAddr = nullptr;
    std::unique_ptr<void, aclError (*)(void*)> workspaceAddrPtr(nullptr, aclrtFree);
    if (workspaceSize > 0) {
        ret = aclrtMalloc(&workspaceAddr, workspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
        CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
        workspaceAddrPtr.reset(workspaceAddr);
    }
    // 调用aclnnDynamicMxQuantV2第二段接口
    ret = aclnnDynamicMxQuantV2(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnDynamicMxQuantV2 failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

    //（固定写法）同步等待任务执行结束
    ret = aclrtSynchronizeStream(stream);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

    // 获取输出的值，将device侧内存上的结果拷贝至host侧，需要根据具体API的接口定义修改
    auto size = GetShapeSize(yOutShape);
    std::vector<uint8_t> yOutData(
        size, 0);  // C语言中无法直接打印fp4的数据，需要用uint8读出来，自行通过二进制转成fp4
    ret = aclrtMemcpy(yOutData.data(), yOutData.size() * sizeof(yOutData[0]), yOutDeviceAddr,
                      size * sizeof(yOutData[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy yOut from device to host failed. ERROR: %d\n", ret);
              return ret);
    for (int64_t i = 0; i < size; i++) {
        LOG_PRINT("yOut[%ld] is: %d\n", i, yOutData[i]);
    }
    size = GetShapeSize(mxscaleOutShape);
    std::vector<uint8_t> mxscaleOutData(
        size, 0);  // C语言中无法直接打印fp8的数据，需要用uint8读出来，自行通过二进制转成fp8
    ret = aclrtMemcpy(mxscaleOutData.data(), mxscaleOutData.size() * sizeof(mxscaleOutData[0]), mxscaleOutDeviceAddr,
                      size * sizeof(mxscaleOutData[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy mxscaleOut from device to host failed. ERROR: %d\n", ret);
              return ret);
    for (int64_t i = 0; i < size; i++) {
        LOG_PRINT("mxscaleOut[%ld] is: %d\n", i, mxscaleOutData[i]);
    }
    return ACL_SUCCESS;
}

int main()
{
    // 1. （固定写法）device/stream初始化，参考acl API手册
    // 根据自己的实际device填写deviceId
    int32_t deviceId = 0;
    aclrtStream stream;
    auto ret = aclnnDynamicMxQuantV2Test(deviceId, stream);
    CHECK_FREE_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnDynamicMxQuantV2Test failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

    Finalize(deviceId, stream);
    return 0;
}