LayerNormQuant

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

• 算子功能：LayerNorm算子是大模型常用的归一化操作。LayerNormQuant算子将LayerNorm归一化输出和下游的量化算子融合起来，减少搬入搬出操作。
• 计算公式：

  • LayerNorm操作：

    $$y=\frac{x-E(x)}{\sqrt{Var(x)+epsilon}}\ast gamma+beta$$

    $$E(x)=\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n{x}_i$$

    $$Var(x)=\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n(x_i-E(x){)}^2$$

  • quantMode为0时，量化模式为静态量化，输出scaleOut无实际意义：

    $$res=y/scale+zeroPointsOptional$$

  • quantMode为1时，量化模式为动态量化：

    $$tmp=y\ast scale$$

    $$scaleOut=row\_max(abs(tmp))/dtypeMax$$

    $$res=round(y/scaleOut)$$

参数说明

参数名	输入/输出/属性	描述	数据类型	数据格式
x	输入	表示层归一化中的x参数。对应公式中的`x`。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND
gamma	输入	表示层归一化中的gamma参数。对应公式中的`gamma`。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND
beta	输入	对应LayerNorm计算公式中的beta，表示层归一化中的beta参数。对应公式中的`beta`。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND
scale	输入	表示被融合的量化计算中的scale输入。对应公式中的`scale`。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND
zeroPointsOptional	可选输入	表示被融合的量化计算中的zeroPointsOptional输入。仅在quantMode为0时有效，对应公式中的`zeroPointsOptional`。	INT8	ND
quantMode	可选属性	量化模式，用于确定融合算子融合的时静态还是动态量化算子。对应公式中的`quantMode`。取值为0（静态量化）或1（动态量化）。 默认值为0。	Int	-
epsilon	可选属性	表示对应LayerNorm中的epsilon，添加到分母中的值，以确保数值稳定。对应公式中的`epsilon`。 默认值为1e-5。	FLOAT	-
res	输出	表示LayerNorm的结果输出y被量化后的结果。对应公式中的`res`。	INT8	ND
scaleOut	输出	表示动态量化计算的scaleOut结果输出，对应公式中的`scaleOut`，仅在quantMode等于1时有效。	FLOAT32	ND

• 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：

  入参x、gamma、beta、scale的数据类型不支持FLOAT32。

• Atlas 推理系列产品：

  • 入参x、gamma、beta、scale的数据类型仅支持FLOAT16。
  • 入参x、gamma、beta的尾轴长度必须大于等于32 Bytes。

约束说明

无

调用说明

调用方式	样例代码	说明
aclnn接口	test_aclnn_layer_norm_quant	通过aclnnLayerNormQuant接口方式调用LayerNormQuant算子。