[ASSERT] /home/cma/Ascend/CANN-7.5/x86_64-linux/ascendc/include/highlevel_api/lib/matmul/matmul_client.h:268: Assertion `isTransposeB <= B_TYPE::isTrans && "It is not allowed to do B transpose when matmul B transpose is not defined."' [ASSERT] /home/cma/Ascend/CANN-7.5/x86_64-l...
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matmul_custom_do(blockDim, stream, aDevice, bDevice, cDevice, workspaceDevice, tilingDevice); 由于Matmul API都是从Vector侧发起的,按照Cube Core和Vector Core的配比1:2,在Matmul tiling计算中需要按照2倍的blockDim数切分,因此Tiling代码中,设置Tiling API按照40个核进行数据切分,如下代码所示。 int usedCor...
高阶API Matmul Matmul 使用说明 Matmul模板参数 MatmulConfig Init SetTensorA SetTensorB Iterate GetTensorC IterateAll End Matmul Tiling 使用说明 构造函数 TCubeTiling结构体 量化反量化 Host API 原型注册与管理 原型注册接口(OP_ADD) OpDef Input Output Attr...
本节针对含有Matmul高层API的算子,为排查在开发过程中遇到的精度问题,是否为算子中Matmul高层API调用方式导致,提供初步的问题定界和定位指导。如未特殊说明,下面均以Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品上的案例为例。 主要介绍根据如下六个步骤,开展具体排查: ...
高阶API Matmul Matmul 使用说明 Matmul模板参数 MatmulConfig Init SetTensorA SetTensorB Iterate GetTensorC IterateAll End Matmul Tiling 使用说明 构造函数 TCubeTiling结构体 量化反量化 Host API 原型注册与管理 原型注册接口(OP_ADD) OpDef Input Output Attr SetInfer...
Matmul算子实现的功能是矩阵乘法,通过Ascend C算子编程语言优化该算子的实现逻辑,可以使其在昇腾AI处理器上获得更优的执行性能。希望通过本案例的讲解,可以为开发者优化昇腾Cube类算子性能带来启发。 本案例以矩阵维度M = 4096,N = 5120,K = 4096,输入数据类型half,输出数据类型float,输出格式是ND为例,性能验证...
Ascend C编程API主要是向量计算API和矩阵计算API,计算API都是SIMD样式,从而达到加速计算的目的 二、并行计算 了解一下指令流水线 单程序多数据:SPMD每组数据都是独立的 流水线:不同的任务之间都会有数据在执行并且处理 三、基于SPMD编程 四、环境配置 五、流程和问题 ...
例如使用高阶 API 完成 Matmul 算子时,需要创建一个矩阵乘法类进行运算,其中入参包含两个相乘的矩阵(一般称为 A 矩阵与 B 矩阵)信息、输出结果矩阵(一般称为 C 矩阵)信息、矩阵乘偏置(一般称为 Bias)信息,上述信息中包括了对应矩阵数据的内存逻辑位置、数据存储格式、数据类型、转置使能参数。
【摘要】 本节针对含有Matmul高层API的算子,为排查在开发过程中遇到的精度问题,是否为算子中Matmul高层API调用方式导致,提供初步的问题定界和定位指导。 本节针对含有Matmul高层API的算子,为排查在开发过程中遇到的精度问题,是否为算子中Matmul高层API调用方式导致,提供初步的问题定界和定位指导。如未特殊说明,下面均以...