RmsNormQuant

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	×
Kirin X90 处理器系列产品	√
Kirin 9030 处理器系列产品	√

功能说明

• 算子功能：RmsNorm算子是大模型常用的标准化操作，相比LayerNorm算子，其去掉了减去均值的部分。RmsNormQuant算子将RmsNorm算子以及RmsNorm后的Quantize算子融合起来，减少搬入搬出操作。

• 计算公式：

  $$quant\_i{n}_i=\frac{x_i}{\mathrm{Rms}(\mathbf{x})}{g}_i+b_i,\text{ where }\mathrm{Rms}(\mathbf{x})=\sqrt{\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n{x}_i^2+eps}$$

  $$y=round((quant\_in\ast scale)+offset)$$

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	表示标准化过程中的源数据张量，公式中的`x`。	FLOAT16、BFLOAT16	ND
gamma	输入	表示标准化过程中的缩放张量，公式中的`g`。shape支持1-2维。数据类型需要与`x`保持一致。	FLOAT16、BFLOAT16	ND
beta	输入	表示标准化过程中的偏移张量，公式中的`b`。shape和数据类型需要与`gamma`保持一致。	FLOAT16、BFLOAT16	ND
scale	输入	表示量化过程中得到y进行的scale张量，公式中的`scale`。shape为1，维度为1。	FLOAT16、BFLOAT16	ND
offset	输入	表示量化过程中得到y进行的offset张量，公式中的`offset`。shape需要与`scale`保持一致。	INT8	ND
epsilon	可选属性	添加到分母中的值，以确保数值稳定，对应公式中的`eps`。 默认值为0.1f。	FLOAT32	-
high_precision_mode	可选属性	是否使用高精度模式。预留参数，暂未使用。 默认值为false。	BOOL	-
gemma_mode	可选属性	是否使用gemma模式。预留参数，暂未使用。 默认值为false。	BOOL	-
y	输出	表示最终量化输出Tensor，对应公式中的`y`。shape需要与输入`x`一致。	INT8	ND

• Atlas 推理系列产品、Atlas 200I/500 A2 推理产品、Kirin X90/Kirin 9030 处理器系列产品：输入参数x、gamma、beta、scale的数据类型不支持BFLOAT16。

约束说明

• Atlas 推理系列产品：x、y的尾轴长度，以及gamma的尾轴长度必须大于等于32 Bytes。

调用说明

调用方式	样例代码	说明
aclnn接口	test_aclnn_rms_norm_quant	通过aclnnRmsNormQuant接口方式调用RmsNormQuant算子。