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| 21 天前 |
QuantConv3D
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
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算子功能:实现3D量化卷积功能。
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计算公式:
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假定输入(
x)的shape是 (N,Cin,D,H,W)(N, C_{\text{in}}, D, H, W) ,(filter)的shape是 (Cout,Cin,Kd,Kh,Kw)(C_{\text{out}}, C_{\text{in}}, K_d, K_h, K_w),输出(y)的shape是 (N,Cout,Dout,Hout,Wout)(N, C_{\text{out}}, D_{\text{out}}, H_{\text{out}}, W_{\text{out}}) -
输出表示为:
out(Ni,Coutj)=bias(Coutj)+scale×∑k=0Cin−1filter(Coutj,k)⋆x(Ni,k) \text{out}(N_i, C_{\text{out}_j}) = \text{bias}(C_{\text{out}_j}) + \text{scale} \times \sum_{k = 0}^{C_{\text{in}} - 1} \text{filter}(C_{\text{out}_j}, k) \star \text{x}(N_i, k)
其中,⋆\star 表示卷积计算,支持空洞卷积、分组卷积。NN 代表batch size,CC 代表通道数,DD、HH 和 WW 分别代表深度、高和宽,相应输出维度的计算公式如下:
Dout=(D+pad_head+pad_tail−(dilation_d×(Kd−1)+1))/stride_d+1Hout=(H+pad_top+pad_bottom−(dilation_h×(Kh−1)+1))/stride_h+1Wout=(W+pad_left+pad_right−(dilation_w×(Kw−1)+1))/stride_w+1 D_{\text{out}} = (D + \text{pad\_head} + \text{pad\_tail} - (\text{dilation\_d} \times (K_d - 1) + 1)) / \text{stride\_d} + 1 \\ H_{\text{out}} = (H + \text{pad\_top} + \text{pad\_bottom} - (\text{dilation\_h} \times (K_h - 1) + 1)) / \text{stride\_h} + 1 \\ W_{\text{out}} = (W + \text{pad\_left} + \text{pad\_right} - (\text{dilation\_w} \times (K_w - 1) + 1)) / \text{stride\_w} + 1
-
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 | 公式中的输入张量x。 | FLOAT8_E4M3FN、INT8、HIFLOAT8 | NCDHW |
| filter | 输入 | 公式中的卷积权重张量filter。 | FLOAT8_E4M3FN、INT8、HIFLOAT8 | NCDHW |
| scale | 输入 | 缩放因子张量scale。 | INT64、UINT64 | ND |
| bias | 可选输入 | 卷积偏置张量bias。 | FLOAT、INT32 | ND |
| offset | 可选输入 | 偏移张量offset(未使用)。 | FLOAT | NCDHW |
| y | 输出 | 公式中的输出张量y。 | FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT8_E4M3FN、HIFLOAT8 | NCDHW |
| dtype | 属性 | 表示输出y的数据类型。支持的列表包括 [0(FLOAT),1(FLOAT16),27(BFLOAT16),34(HIFLOAT8),36(FLOAT8_E4M3FN)]。 | INT32 | - |
| strides | 属性 | 卷积扫描步长,stride_d ∈ [1,1000000],stride_h, stride_w ∈ [1,63]。stride_n, stride_c大小必须为1。 | INT32 | - |
| pads | 可选属性 | 对输入的填充,pad_top, pad_bottom, pad_left, pad_right ∈ [0,255],pad_head, pad_tail ∈ [0,1000000]。 | INT32 | - |
| dilations | 可选属性 | 卷积核中元素的间隔,dilation_h, dilation_w ∈ [1,255],dilation_d ∈ [1,1000000]。dilation_n, dilation_c大小必须为1。 | INT32 | - |
| groups | 可选属性 | 从输入通道到输出通道的块链接个数,必须满足groups × filter的in_channels维度 = x的in_channels维度。支持范围 [1, 65535]。 | INT32 | - |
| data_format | 可选属性 | 输入数据格式,支持"NCDHW"。 | STRING | - |
| offset_x | 可选属性 | 量化算法中的偏移,用于pad的填充值。支持范围 [-128, 127]。当`x`类型为`HIFLOAT8`或`FLOAT8_E4M3FN`时,仅支持配置为0。 | INT32 | - |
| round_mode | 可选属性 | 舍入模式。如果输出的数据类型是HIFLOAT8,此时该参数必须为'round'。默认为'rint'。 | STRING | - |
| pad_mode | 可选属性 | 填充模式,支持"SPECIFIC"、"SAME"、"VALID"、"SAME_UPPER"、"SAME_LOWER"。 | STRING | - |
约束说明
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Ascend 950PR/Ascend 950DT:
x的数据类型必须与filter一致。- 对于
filter输入,H、W的大小应该在 [1, 511] 的范围内。 x、filter、bias、scale、y中每一组tensor的每一维大小都应该在[1, 1000000]范围内。bias和scale维度大小应该与filter的N维度大小一致。- 支持的数据类型和Format组合如下表:
张量 x filter scale bias y 数据类型 INT8 INT8 INT64/UINT64 INT32 FLOAT16 HIFLOAT8 HIFLOAT8 INT64/UINT64 FLOAT FLOAT/FLOAT16/BFLOAT16/HIFLOAT8 FLOAT8_E4M3FN FLOAT8_E4M3FN INT64/UINT64 FLOAT FLOAT/FLOAT16/BFLOAT16/FLOAT8_E4M3FN 数据格式 NCDHW NCDHW ND ND NCDHW -
如果任何参数超出上述范围,算子的正确性无法保证。
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由于硬件资源限制,算子在部分参数取值组合场景下会执行失败,请根据日志信息提示分析并排查问题。若无法解决,请单击 Link获取技术支持。
调用说明
| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
|---|---|---|
| aclnn调用 | test_aclnn_quant_conv3d | 通过 aclnnQuantConvolution接口方式调用QuantConv3D算子。 |