cann-robotaclnnGroupedMatmulSwigluQuantWeightNzV2.md约束补充

aclnnGroupedMatmulSwigluQuantWeightNzV2

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：融合GroupedMatmul 、dequant、swiglu和quant，详细解释见计算公式。aclnnGroupedMatmulSwigluQuantV2接口的weightNZ特化版本，此接口与aclnnGroupedMatmulSwigluQuantV2的区别在于：weight参数在该场景下强制视为FRACTAL_NZ格式。
计算公式：
- 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：
  量化场景A8W8（A指激活矩阵，W指权重矩阵，8指INT8数据类型）：
  - 定义：
    - ⋅ 表示矩阵乘法。
    - ⊙ 表示逐元素乘法。
    - $⌊x⌉\left \lfloor x\right \rceil$ 表示将x四舍五入到最近的整数。
    - $Z8={x∈Z∣−128≤x≤127}\mathbb{Z_8} = \{ x \in \mathbb{Z} | −128≤x≤127 \}$
    - $Z32={x∈Z∣−2147483648≤x≤2147483647}\mathbb{Z_{32}} = \{ x \in \mathbb{Z} | -2147483648≤x≤2147483647 \}$
  - 输入：
    - $X∈Z8M×KX∈\mathbb{Z_8}^{M \times K}$ ：激活矩阵（左矩阵），M是总token数，K是特征维度。
    - $W∈Z8E×K×NW∈\mathbb{Z_8}^{E \times K \times N}$ ：分组权重矩阵（右矩阵），E是专家个数，K是特征维度，N是输出维度。
    - $w_scale∈RE×Nw\_scale∈\mathbb{R}^{E \times N}$ ：分组权重矩阵（右矩阵）的逐通道缩放因子，E是专家个数，N是输出维度。
    - $x_scale∈RMx\_scale∈\mathbb{R}^{M}$ ：激活矩阵（左矩阵）的逐 token缩放因子，M是总token数。
    - $grouplist∈NEgrouplist∈\mathbb{N}^{E}$ ：cumsum或count的分组索引列表。
  - 输出：
    - $Q∈Z8M×N/2Q∈\mathbb{Z_8}^{M \times N / 2}$ ：量化后的输出矩阵。
    - $Q_scale∈RMQ\_scale∈\mathbb{R}^{M}$ ：量化缩放因子。
  - 计算过程
    - 1.根据groupList[i]确定当前分组的 token ， $\in [0,Len(groupList)]$ 。
      
      例子：假设groupList=[3,4,4,6]、groupListType=cumsum或groupList=[3,1,0,2]、groupListType=count。
      
      注：以上两种不同的分组方式，实际为相同的分组结果。
      
      第0个右矩阵W[0,:,:]，对应索引位置[0,3)的tokenx[0:3]（共3-0=3个token），对应x_scale[0:3]、w_scale[0]、bias[0]、offset[0] 、Q[0:3]、Q_scale[0:3]、Q_offset[0:3]；
      
      第1个右矩阵W[1,:,:]，对应索引位置[3,4)的tokenx[3:4]（共4-3=1个token），对应x_scale[3:4]、w_scale[1]、bias[1]、offset[1] 、Q[3:4]、Q_scale[3:4]、Q_offset[3:4]；
      
      第2个右矩阵W[2,:,:]，对应索引位置[4,4)的tokenx[4:4]（共4-4=0个token），对应x_scale[4:4]、w_scale[2]、bias[2]、offset[2] 、Q[4:4]、Q_scale[4:4]、Q_offset[4:4]；
      
      第3个右矩阵W[3,:,:]，对应索引位置[4,6)的tokenx[4:6]（共6-4=2个token），对应x_scale[4:6]、w_scale[3]、bias[3]、offset[3] 、Q[4:6]、Q_scale[4:6]、Q_offset[4:6]；
      
      注：grouplist中未指定的部分将不会参与更新。例如当groupList=[12,14,18]、GroupListType=cumsum，X的shape为[30，:]时。
      
      则第一个输出Q的shape为[30，:]，其中Q[18:，：]的部分不会进行更新和初始化，其中数据为显存空间申请时的原数据。
      
      同理，第二个输出Q的shape为[30]，其中Q_scale[18:]的部分不会进行更新或初始化，其中数据为显存空间申请时的原数据。
      
      即输出的Q[:grouplist[-1],:]和Q_scale[:grouplist[-1]]为有效数据部分。
    - 2.根据分组确定的入参进行如下计算：
      
      $Ci=(Xi⋅Wi)⊙x_scalei Broadcast⊙w_scalei BroadcastC_{i} = (X_{i}\cdot W_{i} )\odot x\_scale_{i\ Broadcast} \odot w\_scale_{i\ Broadcast}$
      
      $C_{i,act}, gate_{i} = split(C_{i})$
      
      $Si=Swish(Ci,act)⊙gateiS_{i}=Swish(C_{i,act})\odot gate_{i}$ 其中 $Swish(x)=x1+e−xSwish(x)=\frac{x}{1+e^{-x}}$
    - 3.量化输出结果
      
      $Q_scalei=max(∣Si∣)127Q\_scale_{i} = \frac{max(|S_{i}|)}{127}$
      
      $Qi=⌊SiQ_scalei⌉Q_{i} = \left\lfloor \frac{S_{i}}{Q\_scale_{i}} \right\rceil$
  MSD场景A8W4（A指激活矩阵，W指权重矩阵，8指INT8数据类型，4指INT4数据类型）：
  - 定义：
    - ⋅ 表示矩阵乘法。
    - ⊙ 表示逐元素乘法。
    - $⌊x⌉\left \lfloor x\right \rceil$ 表示将x四舍五入到最近的整数。
    - $Z8={x∈Z∣−128≤x≤127}\mathbb{Z_8} = \{ x \in \mathbb{Z} | −128≤x≤127 \}$
    - $Z4={x∈Z∣−8≤x≤7}\mathbb{Z_4} = \{ x \in \mathbb{Z} | −8≤x≤7 \}$
    - $Z32={x∈Z∣−2147483648≤x≤2147483647}\mathbb{Z_{32}} = \{ x \in \mathbb{Z} | -2147483648≤x≤2147483647 \}$
  - 输入：
    - $X∈Z8M×KX∈\mathbb{Z_8}^{M \times K}$ ：激活矩阵（左矩阵），M是总token数，K是特征维度。
    - $W∈Z4E×K×NW∈\mathbb{Z_4}^{E \times K \times N}$ ：分组权重矩阵（右矩阵），E是专家个数，K是特征维度，N是输出维度。
    - $weightAssistMatrix∈RE×NweightAssistMatrix∈\mathbb{R}^{E \times N}$ ：计算矩阵乘时的辅助矩阵（生成辅助矩阵的计算过程见下文）。
    - $w_scale∈RE×K_group_num×Nw\_scale∈\mathbb{R}^{E \times K\_group\_num \times N}$ ：分组权重矩阵（右矩阵）的逐通道缩放因子，E是专家个数，K_group_num是在K轴维度上的分组数，N是输出维度。
    - $x_scale∈RMx\_scale∈\mathbb{R}^{M}$ ：激活矩阵（左矩阵）的逐token缩放因子，M是总token数。
    - $grouplist∈NEgrouplist∈\mathbb{N}^{E}$ ：cumsum或count的分组索引列表。
  - 输出：
    - $Q∈Z8M×N/2Q∈\mathbb{Z_8}^{M \times N / 2}$ ：量化后的输出矩阵。
    - $Q_scale∈RMQ\_scale∈\mathbb{R}^{M}$ ：量化缩放因子。
  - 计算过程
    - 1.根据groupList[i]确定当前分组的token， $\in [0,Len(groupList)]$ 。
      
      分组逻辑与A8W8相同。
    - 2.生成辅助矩阵（weightAssistMatrix）的计算过程（请注意weightAssistMatrix部分计算为离线生成作为输入，并非算子内部完成）：
      
      当为per-channel量化（ $w\_scale$ 为2维）：
      
      $weightAssistMatrix_{i} = 8 × weightScale × Σ_{k=0}^{K-1} weight[:,k,:]$
      
      当为per-group量化（ $w\_scale$ 为3维）：
      
      $weightAssistMatrix_{i} = 8 × Σ_{k=0}^{K-1} (weight[:,k,:] × weightScale[:, ⌊k/num\_per\_group⌋, :])$
      
      注： $num\_per\_group = K // K\_group\_num$
    - 3.根据分组确定的入参进行如下计算：
      
      3.1.将左矩阵 $Z8\mathbb{Z_8}$ ，转变为高低位两部分的 $Z4\mathbb{Z_4}$ $X_high_4bitsi=⌊Xi16⌋X\_high\_4bits_{i} = \lfloor \frac{X_{i}}{16} \rfloor$ $X\_low\_4bits_{i} = X_{i} \& 0x0f - 8$
      
      3.2.做矩阵乘时，使能per-channel或per-group量化 per-channel：
      
      $C_highi=(X_high_4bitsi⋅Wi)⊙w_scaleiC\_high_{i} = (X\_high\_4bits_{i} \cdot W_{i}) \odot w\_scale_{i}$
      
      $C_lowi=(X_low_4bitsi⋅Wi)⊙w_scaleiC\_low_{i} = (X\_low\_4bits_{i} \cdot W_{i}) \odot w\_scale_{i}$
      
      per-group：
      
      $C_highi=Σk=0K−1((X_high_4bitsi[:,k∗num_per_group:(k+1)∗num_per_group]⋅Wi[k∗num_per_group:(k+1)∗num_per_group,:])⊙w_scalei[k,:])C\_high_{i} = \\ Σ_{k=0}^{K-1}((X\_high\_4bits_{i}[:, k * num\_per\_group : (k+1) * num\_per\_group] \cdot W_{i}[k * num\_per\_group : (k+1) * num\_per\_group, :]) \odot w\_scale_{i}[k, :] )$
      
      $C_lowi=Σk=0K−1((X_low_4bitsi[:,k∗num_per_group:(k+1)∗num_per_group]⋅Wi[k∗num_per_group:(k+1)∗num_per_group,:])⊙w_scalei[k,:])C\_low_{i} = \\ Σ_{k=0}^{K-1}((X\_low\_4bits_{i}[:, k * num\_per\_group : (k+1) * num\_per\_group] \cdot W_{i}[k * num\_per\_group : (k+1) * num\_per\_group, :]) \odot w\_scale_{i}[k, :] )$
      
      3.3.将高低位的矩阵乘结果还原为整体的结果
      
      $Ci=(C_highi∗16+C_lowi+weightAssistMatrixi)⊙x_scaleiC_{i} = (C\_high_{i} * 16 + C\_low_{i} + weightAssistMatrix_{i}) \odot x\_scale_{i}$
      
      $C_{i,act}, gate_{i} = split(C_{i})$
      
      $Si=Swish(Ci,act)⊙gateiS_{i}=Swish(C_{i,act})\odot gate_{i}$ 其中 $Swish(x)=x1+e−xSwish(x)=\frac{x}{1+e^{-x}}$
    - 3.量化输出结果
      
      $Q_scalei=max(∣Si∣)127Q\_scale_{i} = \frac{max(|S_{i}|)}{127}$
      
      $Qi=⌊SiQ_scalei⌉Q_{i} = \left\lfloor \frac{S_{i}}{Q\_scale_{i}} \right\rceil$
  量化场景A4W4（A指激活矩阵，W指权重矩阵，4指INT4数据类型）：
  - 定义：
    - ⋅ 表示矩阵乘法。
    - ⊙ 表示逐元素乘法。
    - $⌊x⌉\left \lfloor x\right \rceil$ 表示将x四舍五入到最近的整数。
    - $Z4={x∈Z∣−8≤x≤7}\mathbb{Z_4} = \{ x \in \mathbb{Z} | −8≤x≤7 \}$
    - $Z8={x∈Z∣−128≤x≤127}\mathbb{Z_8} = \{ x \in \mathbb{Z} | −128≤x≤127 \}$
    - $Z32={x∈Z∣−2147483648≤x≤2147483647}\mathbb{Z_{32}} = \{ x \in \mathbb{Z} | -2147483648≤x≤2147483647 \}$
  - 输入：
    - $X∈Z4M×KX∈\mathbb{Z_4}^{M \times K}$ ：激活矩阵（左矩阵），M是总token数，K是特征维度。
    - $W∈Z4E×K×NW∈\mathbb{Z_4}^{E \times K \times N}$ ：分组权重矩阵（右矩阵），E是专家个数，K是特征维度，N是输出维度。
    - $w_scale∈RE×Nw\_scale∈\mathbb{R}^{E \times N}$ ：分组权重矩阵（右矩阵）的逐通道缩放因子，E是专家个数，N是输出维度。
    - $x_scale∈RMx\_scale∈\mathbb{R}^{M}$ ：激活矩阵（左矩阵）的逐 token缩放因子，M是总token数。
    - $smoothScale∈RE×N/2(逐channel)或RE(逐tensor)smoothScale∈\mathbb{R}^{E \times N/2}(逐channel)或\mathbb{R}^{E}(逐tensor)$ ：平滑缩放因子，E是专家个数，N是输出维度。
    - $grouplist∈NEgrouplist∈\mathbb{N}^{E}$ ：cumsum或count的分组索引列表。
  - 输出：
    - $Q∈Z8M×N/2Q∈\mathbb{Z_8}^{M \times N / 2}$ ：量化后的输出矩阵。
    - $Q_scale∈RMQ\_scale∈\mathbb{R}^{M}$ ：量化缩放因子。
  - 计算过程
    - 1.根据groupList[i]确定当前分组的 token ， $\in [0,Len(groupList)]$ 。
      
      分组逻辑与A8W8相同。
    - 2.根据分组确定的入参进行如下计算：
      
      $Ci=(Xi⋅Wi)⊙x_scalei Broadcast⊙w_scalei BroadcastC_{i} = (X_{i}\cdot W_{i} )\odot x\_scale_{i\ Broadcast} \odot w\_scale_{i\ Broadcast}$
      
      $C_{i,act}, gate_{i} = split(C_{i})$
      
      $Si=Swish(Ci,act)⊙gateiS_{i}=Swish(C_{i,act})\odot gate_{i}$ 其中 $Swish(x)=x1+e−xSwish(x)=\frac{x}{1+e^{-x}}$
      
      $BroadcastS_{i} = S_{i} \odot smoothScale_{i\ Broadcast}$
    - 3.量化输出结果
      
      $Q_scalei=max(∣Si∣)127Q\_scale_{i} = \frac{max(|S_{i}|)}{127}$
      
      $Qi=⌊SiQ_scalei⌉Q_{i} = \left\lfloor \frac{S_{i}}{Q\_scale_{i}} \right\rceil$
- Ascend 950PR/Ascend 950DT：
  MX量化场景：
  - 定义：
    - ⋅ 表示矩阵乘法。
    - ⊙ 表示逐元素乘法。
  - 输入：
    - $X∈Z8M×KX∈\mathbb{Z_8}^{M \times K}$ ：激活矩阵（左矩阵），M是总token数，K是特征维度。
    - $W∈Z8E×K×NW∈\mathbb{Z_8}^{E \times K \times N}$ ：分组权重矩阵（右矩阵），E是专家个数，K是特征维度，N是输出维度。
    - $w_scale∈RE×ceil(K/64)×N×2w\_scale∈\mathbb{R}^{E \times ceil(K / 64) \times N \times 2}$ ：分组权重矩阵（右矩阵）的逐通道缩放因子，E是专家个数，K是特征维度, N是输出维度。
    - $x_scale∈RM×ceil(K/64)×2x\_scale∈\mathbb{R}^{M \times ceil(K / 64) \times 2}$ ：激活矩阵（左矩阵）的逐 token缩放因子，M是总token数，K是特征维度。
    - $grouplist∈NEgrouplist∈\mathbb{N}^{E}$ ：cumsum或count的分组索引列表。
  - 输出：
    - $Q∈Z8M×N/2Q∈\mathbb{Z_8}^{M \times N / 2}$ ：量化后的输出矩阵。
    - $Q_scale∈RM×ceil((N/2)/64)×2Q\_scale∈\mathbb{R}^{M \times ceil((N / 2) / 64) \times 2}$ ：量化缩放因子。
  - 计算过程
    - 1.根据groupList[i]确定当前分组的 token ， $\in [0,Len(groupList)]$
    - 2.根据分组确定的入参进行如下计算：
      
      $BroadcastC_{i} = (X_{i}\cdot W_{i} )\odot xScale_{i\ Broadcast} \odot wScale_{i\ Broadcast}$
      
      $C_{i,act}, gate_{i} = split(C_{i})$
      
      $Si=Swish(Ci,act)⊙gateiS_{i}=Swish(C_{i,act})\odot gate_{i}$ ，其中 $Swish(x)=x1+e−xSwish(x)=\frac{x}{1+e^{-x}}$
    - 3.量化输出结果
      
      $shared_exp=⌊log⁡2(maxi(∣Si∣))⌉−emaxshared\_exp = \left\lfloor \log_2(max_i(|S_i|)) \right\rceil - emax$
      
      $QScale = 2 ^ {shared\_exp}$
      
      $Qi=quantize_to_element_format(Si/Qscale), i from 1 to blocksizeQ_i = quantize\_to\_element\_format(S_i/Qscale), \space i\space from\space 1\space to\space blocksize$
      
      $e m a x$ : 对应数据类型的最大正则数的指数位。
      
      DataType emax
      
      FLOAT8_E4M3FN 8
      
      $b l o c k s i z e$ ：指每次量化的元素个数，仅支持32。

DataType	emax
FLOAT8_E4M3FN	8

函数原型

每个算子分为两段式接口，必须先调用"aclnnGroupedMatmulSwigluQuantWeightNzV2GetWorkspaceSize"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"aclnnGroupedMatmulSwigluQuantWeightNzV2"接口执行计算。

aclnnStatus aclnnGroupedMatmulSwigluQuantWeightNzV2GetWorkspaceSize(
    const aclTensor     *x, 
    const aclTensorList *weight, 
    const aclTensorList *weightScale,
    const aclTensorList *weightAssistMatrix, 
    const aclTensor     *bias, 
    const aclTensor     *xScale, 
    const aclTensor     *smoothScale, 
    const aclTensor     *groupList, 
    int64_t              dequantMode, 
    int64_t              dequantDtype, 
    int64_t              quantMode,  
    int64_t              groupListType, 
    const aclIntArray   *tuningConfig, 
    aclTensor           *output, 
    aclTensor           *outputScale, 
    uint64_t            *workspaceSize, 
    aclOpExecutor       **executor)

aclnnStatus aclnnGroupedMatmulSwigluQuantWeightNzV2(
    void          *workspace, 
    uint64_t       workspaceSize, 
    aclOpExecutor *executor, 
    aclrtStream    stream)

aclnnGroupedMatmulSwigluQuantWeightNzV2GetWorkspaceSize

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)	非连续的Tensor
x	输入	表示左矩阵，对应公式中的X。	-	INT8、INT4、INT32、FLOAT8_E4M3FN	ND	2	√
weight	输入	表示权重矩阵，对应公式中的W。	此接口weight强制视为FRACTAL_NZ格式。	INT8、INT4、INT32、FLOAT8_E4M3FN	FRACTAL_NZ	4、5	√
weightScale	输入	表示右矩阵的量化因子，公式中的wScale。	首轴长度需与weight的首轴维度相等，尾轴长度需要与weight还原为ND格式的尾轴相同。	UINT64、FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT8_E8M0	ND	1、2、3、4	√
weightAssistMatrix	可选输入	表示计算矩阵乘时的辅助矩阵，公式中的weightAssistMatrix。	仅A8W4场景生效，其他场景需传空指针。首轴长度需与weight的首轴维度相等，尾轴长度需要与weight还原为ND格式的尾轴相同。	FLOAT	ND	1、2	√
bias	可选输入	表示矩阵乘计算的偏移值。	预留输入，暂不支持，需要传空指针。	-	-	-	-
xScale	输入	表示左矩阵的量化因子，公式中的xScale。	-	FLOAT、FLOAT8_E8M0	ND	1、3	√
smoothScale	可选输入	表示平滑缩放因子。	在A4W4场景下可选，其他场景需传空指针。 A4W4场景下首轴长度需与weight的首轴维度相等。 A4W4场景下支持空指针或两种形状：(E, N / 2)或(E,)。	FLOAT	ND	1、2	√
groupList	输入	表示每个分组参与计算的Token个数，公式中的grouplist。	长度需与weight的首轴维度相等。 grouplist中的最后一个值约束了输出数据的有效部分，详见功能说明中的计算过程部分。	INT64	ND	1	√
dequantMode	输入	表示反量化计算类型，用于确定激活矩阵与权重矩阵的反量化方式。	0表示激活矩阵per-token，权重矩阵per-channel。 1表示激活矩阵per-token，权重矩阵per-group。 2表示MX量化。	INT64	-	-	-
dequantDtype	输入	表示中间GroupedMatmul的结果数据类型。	暂不支持，默认行为28。 0表示FLOAT。 1表示FLOAT16。 27表示BFLOAT16。 28表示UNDEFINED。	INT64	-	-	-
quantMode	输入	表示量化计算类型，用于确定swiglu结果的量化模式。	暂不支持，默认行为0。 0表示per-token。 2表示MX量化。	INT64	-	-	-
groupListType	输入	表示分组的解释方式，用于确定groupList的语义。	0表示cumsum模式，groupList中的每个元素代表当前分组的累计长度。 1表示count模式，groupList中的每个元素代表该分组包含多少元素。	INT64	-	-	-
tuningConfig	可选输入	用于算子预估M/E的大小，走不同的算子模板，以适配不同场景性能要求。	数组，传入的第一个数字表示各个专家处理的token数的预期值，用于优化tiling，A4W4 右矩阵NZ输入时使能，其他输入请传入空指针。	INT64	-	-	-
output	输出	表示输出的量化结果，公式中的Q。	-	INT8、FLOAT8_E4M3FN	ND	2	√
outputScale	输出	表示输出的量化因子，公式中的QScale。	-	FLOAT、FLOAT8_E8M0	ND	1、3	√
workspaceSize	输出	返回需要在Device侧申请的workspace大小。	-	-	-	-	-
executor	输出	返回op执行器，包含了算子计算流程。	-	-	-	-	-

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：
- weight强制视为FRACTAL_NZ格式。
- weight 在A4W4下支持转置，其他输入仅支持非转置，INT32为A8W4和A4W4场景下的适配用途，实际1个INT32会被解释为8个INT4数据，A8W8场景不支持ND数据格式。
- 支持dequantMode参数：A8W4场景和A4W4场景支持取值0和1，A8W8场景仅支持取值0。
- 不支持dequantDtype和quantMode参数。
- x和weight不支持空Tensor。
- weight NZ转置输入时，仅支持单Tensor模式
- weight、weightScale和weightAssistMatrix支持单Tensor场景（tensorlist长度为1）和多Tensor场景（tensorlist长度大于1）。
Ascend 950PR/Ascend 950DT：
- weight强制视为FRACTAL_NZ格式。
- 支持dequantMode参数：MX量化场景支持取值2。
- 支持dequantDtype参数：MX量化场景支持取值0。
- 支持quantMode参数：MX量化场景支持取值2。
- 仅支持dequantMode和quantMode相同取值。
- x和xScale支持M为0的空Tensor。
- weight和weightScale支持N为0的空Tensor。
- weight和weightScale目前仅支持tensorlist长度为1。

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：

返回值	错误码	描述
ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR	161001	参数x、weight、weightScale、xScale、groupList、output、outputScale是空指针。
ACLNN_ERR_PARAM_INVALID	161002	传入的x、weight、weightScale、xScale、groupList、output、outputScale的数据维度不满足约束。
		传入的x、weight、weightScale、xScale、groupList、output、outputScale数据的shape不满足约束条件。
		传入的x、weight、weightScale、xScale、groupList、output、outputScale数据的format不满足约束条件。
		传入的weight、weightScale的tensor list长度不为1。
		传入的x、xScale为空tensor，传入的weight、weightScale为空tensorList。
		groupList的元素个数大于weight的首轴长度。
		传入的dequantMode、quantMode、dequantDtype不满足约束条件。
		传入的bias、weightAssistMatrix、smoothScale、tuningConfig不满足约束条件。

aclnnGroupedMatmulSwigluQuantWeightNzV2

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aclnnGroupedMatmulSwigluQuantWeightNzV2GetWorkspaceSize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

返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

约束说明

确定性计算：
- aclnnGroupedMatmulSwigluQuantWeightNzV2默认为确定性实现。

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：

A8W8/A8W4/A4W4量化场景下需满足以下约束条件：

数据类型需要满足下表：

量化场景	x	weight	weightScale	weightAssistMatrix	xScale	smoothScale	output	outputScale
A8W8	INT8	INT8	FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16	nullptr	FLOAT	nullptr	INT8	FLOAT
A8W4	INT8	INT4、INT32	UINT64	FLOAT	FLOAT	nullptr	INT8	FLOAT
A4W4	INT4、INT32	INT4、INT32	UINT64	nullptr	FLOAT	nullptr/FLOAT	INT8	FLOAT

shape约束需要满足下表：

量化场景	x	weight	weightScale	weightAssistMatrix	xScale	smoothScale	output	outputScale
A8W8	(M, K)	NZ格式shape形如{(E, N / 32, K / 16, 16, 32)}	{(E, N)}	nullptr	(M,)	nullptr	(M, N / 2)	(M,)
A8W4	(M, K)	ND格式shape形如{(E, K, N)} NZ格式且INT4时shape形如{(E, N / 64, K / 16, 16, 64)} NZ格式且INT32时shape形如{(E, N / 64, K / 16, 16, 8)}	per-channel场景shape形如{(E, N)} per-group场景shape形如{(E, K_group_num, N)}	{(E, N)}	(M,)	nullptr	(M, N / 2)	(M,)
A4W4	(M, K)	ND格式shape形如{(E, K, N)} A4W4支持非转置和转置NZ NZ非转置格式且INT4时shape形如{(E, N / 64, K / 16, 16, 64)} NZ非转置格式且INT32时shape形如{(E, N / 64, K / 16, 16, 8)} NZ转置格式且INT4时原始shape形如{(E, K / 64, N / 16, 16, 64)}，并调用transpose(-1,-2)后传入 NZ转置格式且INT32时原始shape形如{(E, K / 64, N / 16, 16, 8)}，并调用transpose(-1,-2)后传入 NZ转置输入时，per-group的K/K_group_num请按照64对齐	per-channel场景shape形如{(E, N)} per-group场景shape形如{(E, K_group_num, N)}	nullptr	(M,)	nullptr (E,) (E, N / 2)	(M, N / 2)	(M,)

A8W8场景下，不支持N轴长度超过10240，不支持x的尾轴长度大于等于65536。
A8W4场景下，不支持N轴长度超过10240，不支持x的尾轴长度大于等于20000。
A4W4场景下，不支持N轴长度超过10240，不支持x的尾轴长度大于等于20000。
多tensor场景下，即tensorlist长度大于1时，weight、weightScale和weightAssistMatrix的shape需要按照E的维度展平，例如{(E, K, N)}需要变成{E个(K, N)}。

Ascend 950PR/Ascend 950DT：

groupList第1维最大支持1024，即最多支持1024个group。

MX量化场景下需满足以下约束条件：

数据类型需要满足下表：

MX量化场景	x	weight	weightScale	xScale	output	outputScale
MXFP8	FLOAT8_E4M3FN	FLOAT8_E4M3FN	FLOAT8_E8M0	FLOAT8_E8M0	FLOAT8_E4M3FN	FLOAT8_E8M0

shape约束需要满足下表：

x	weight	weightScale	xScale	output	outputScale
(M, K)	非转置shape形如{(E, N/32, K/16, 16, 32)} 转置shape形如{(E, K/32, N/16, 16, 32)}	非转置shape形如{(E, ceil(K / 64), N, 2)} 转置shape形如{(E, N, ceil(K / 64), 2)}	(M, ceil(K / 64), 2)	(M, N / 2)	(M, ceil((N / 2) / 64), 2)

weightScale转置属性需要与weight保持一致。
MX量化场景下，需满足N为128对齐。

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。

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：

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_grouped_matmul_swiglu_quant_weight_nz_v2.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr)                                                                                   \
    do {                                                                                                               \
        if (!(cond)) {                                                                                                 \
            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, aclFormat formatType, 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侧数据复制到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, formatType,
                            shape.data(), shape.size(), *deviceAddr);
    return 0;
}

template <typename T>
int CreateAclTensorList(const std::vector<T> &hostData, const std::vector<std::vector<int64_t>> &shapes,
                        void **deviceAddr, aclDataType dataType, aclFormat formatType, aclTensorList **tensor) {
    int size = shapes.size();
    aclTensor* tensors[size];
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        int ret = CreateAclTensor<T>(hostData, shapes[i], deviceAddr + i, dataType, formatType, tensors + i);
        CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
    }
    *tensor = aclCreateTensorList(tensors, size);
    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 = Init(deviceId, &stream);
    // check根据自己的需要处理
    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
    int64_t E = 4;
    int64_t M = 8192;
    int64_t N = 4096;
    int64_t K = 7168;
    std::vector<int64_t> xShape = {M, K};
    std::vector<std::vector<int64_t>> weightShape = {{E, N / 32 , K / 16, 16, 32}};
    std::vector<std::vector<int64_t>> weightScaleShape = {{E, N}};
    std::vector<int64_t> xScaleShape = {M};
    std::vector<int64_t> groupListShape = {E};
    std::vector<int64_t> outputShape = {M, N / 2};
    std::vector<int64_t> outputScaleShape = {M};

    void* xDeviceAddr = nullptr;
    void* weightDeviceAddr[1];
    void* weightScaleDeviceAddr[1];
    void* xScaleDeviceAddr = nullptr;
    void* groupListDeviceAddr = nullptr;
    void* outputDeviceAddr = nullptr;
    void* outputScaleDeviceAddr = nullptr;

    aclTensor* x = nullptr;
    aclTensorList* weight = nullptr;
    aclTensorList* weightScale = nullptr;
    aclTensor* xScale = nullptr;
    aclTensor* groupList = nullptr;
    aclTensor* output = nullptr;
    aclTensor* outputScale = nullptr;

    std::vector<int8_t> xHostData(M * K, 1);
    std::vector<int8_t> weightHostData(E * N * K, 1);
    std::vector<float> weightScaleHostData(E * N, 0.5f);
    std::vector<float> xScaleHostData(M, 0.0314f);
    std::vector<int64_t> groupListHostData = {1, 2, 2, 3};
    std::vector<int8_t> outputHostData(M * N / 2, 0);
    std::vector<float> outputScaleHostData(M, 0);

    // 创建x aclTensor
    ret = CreateAclTensor(xHostData, xShape, &xDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT8, aclFormat::ACL_FORMAT_ND, &x);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
    // 创建weight aclTensorList
    ret = CreateAclTensorList(weightHostData, weightShape, weightDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT8, aclFormat::ACL_FORMAT_FRACTAL_NZ, &weight);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
    // 创建weightScale aclTensorList
    ret = CreateAclTensorList(weightScaleHostData, weightScaleShape, weightScaleDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT,  aclFormat::ACL_FORMAT_ND, &weightScale);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
    // 创建xScale aclTensor
    ret = CreateAclTensor(xScaleHostData, xScaleShape, &xScaleDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, aclFormat::ACL_FORMAT_ND, &xScale);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
    // 创建groupList aclTensor
    ret = CreateAclTensor(groupListHostData, groupListShape, &groupListDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT64, aclFormat::ACL_FORMAT_ND, &groupList);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
    // 创建output aclTensor
    ret = CreateAclTensor(outputHostData, outputShape, &outputDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT8, aclFormat::ACL_FORMAT_ND, &output);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
    // 创建outputScale aclTensor
    ret = CreateAclTensor(outputScaleHostData, outputScaleShape, &outputScaleDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, aclFormat::ACL_FORMAT_ND, &outputScale);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

    // 新增V2参数
    aclTensorList* weightAssistMatrix = nullptr;
    aclTensor* bias = nullptr;
    aclTensor* smoothScale = nullptr;
    int64_t dequantMode = 0;
    int64_t dequantDtype = 28;
    int64_t quantMode = 0;
    int64_t groupListType = 0;

    std::vector<int64_t> tuningConfigData = {};
    aclIntArray* tuningConfig = aclCreateIntArray(tuningConfigData.data(), 1);

    uint64_t workspaceSize = 0;
    aclOpExecutor* executor;

    // 3. 调用CANN算子库API
    // 调用aclnnGroupedMatmulSwigluQuantWeightNzV2第一段接口
    ret = aclnnGroupedMatmulSwigluQuantWeightNzV2GetWorkspaceSize(
        x, weight, weightScale, weightAssistMatrix, bias, xScale, smoothScale, groupList, dequantMode, dequantDtype,
        quantMode, groupListType, tuningConfig, output, outputScale, &workspaceSize, &executor);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, 
    LOG_PRINT("aclnnGroupedMatmulSwigluQuantWeightNzV2GetWorkspaceSize 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;
    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);
    }
    // 调用aclnnGroupedMatmulSwigluQuantWeightNzV2第二段接口
    ret = aclnnGroupedMatmulSwigluQuantWeightNzV2(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, 
    LOG_PRINT("aclnnGroupedMatmulSwigluQuantWeightNzV2 failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

    // 4. （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);

    // 5. 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 = 10;
    std::vector<int8_t> out1Data(size, 0);
    ret = aclrtMemcpy(out1Data.data(), out1Data.size() * sizeof(out1Data[0]), outputDeviceAddr,
                        size * sizeof(out1Data[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    for (int64_t j = 0; j < size; j++) {
        LOG_PRINT("result[%ld] is: %d\n", j, out1Data[j]);
    }
    std::vector<float> out2Data(size, 0);
    ret = aclrtMemcpy(out2Data.data(), out2Data.size() * sizeof(out2Data[0]), outputScaleDeviceAddr,
                        size * sizeof(out2Data[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    for (int64_t j = 0; j < size; j++) {
        LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", j, out2Data[j]);
    }
    // 6. 释放aclTensor、aclTensorList和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
    aclDestroyTensor(x);
    aclDestroyTensorList(weight);
    aclDestroyTensorList(weightScale);
    aclDestroyTensor(xScale);
    aclDestroyTensor(groupList);
    aclDestroyTensor(output);
    aclDestroyTensor(outputScale);

    aclDestroyIntArray(tuningConfig);

    // 7. 释放device资源，需要根据具体API的接口定义修改
    aclrtFree(xDeviceAddr);
    for (int64_t i = 0; i < 1; i++) {
        aclrtFree(weightDeviceAddr[i]);
        aclrtFree(weightScaleDeviceAddr[i]);
    }
    aclrtFree(weightDeviceAddr);
    aclrtFree(weightScaleDeviceAddr);
    aclrtFree(xScaleDeviceAddr);
    aclrtFree(groupListDeviceAddr);
    aclrtFree(outputDeviceAddr);
    aclrtFree(outputScaleDeviceAddr);
    if (workspaceSize > 0) {
        aclrtFree(workspaceAddr);
    }
    aclrtDestroyStream(stream);
    aclrtResetDevice(deviceId);
    aclFinalize();
    return 0;
}