asc_mmad_sparse
产品支持情况
- Ascend 950PR/Ascend 950DT：不支持
- Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：支持
- Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品：支持
- Atlas 200I/500 A2 推理产品：不支持
- Atlas 推理系列产品AI Core：不支持
- Atlas 推理系列产品Vector Core：不支持
- Atlas 训练系列产品：不支持
功能说明
完成矩阵乘加操作，传入的左矩阵A为稠密矩阵，右矩阵B为稀疏矩阵。对于矩阵A，在asc_mmad_sparse计算时完成稠密化；对于矩阵B，在计算执行前的输入数据准备时自行完成稠密化（按照下文中介绍的稠密算法进行稠密化），所以输入本接口的矩阵A为稠密矩阵。稠密矩阵A需要通过asc_copy_l12l0b_sparse载入，同时加载索引矩阵，索引矩阵在矩阵B稠密化的过程中生成，再用于矩阵A的稠密化。
函数原型
- 常规计算
C++
__aicore__ inline void asc_mmad_sparse(__cc__ int32_t* c, __ca__ int8_t* a, __cb__ int8_t* b, uint16_t m, uint16_t k, uint16_t n, uint8_t unit_flag, bool c_matrix_source, bool c_matrix_init_val)
- 同步计算
C++
__aicore__ inline void asc_mmad_sparse_sync(__cc__ int32_t* c, __ca__ int8_t* a, __cb__ int8_t* b, uint16_t m, uint16_t k, uint16_t n, uint8_t unit_flag, bool c_matrix_source, bool c_matrix_init_val)
参数说明
表1 参数说明
| 参数名 | 输入/输出 | 描述 |
|---|---|---|
| c | 输出 | 目的操作数，结果矩阵C，起始地址需要1024字节对齐。 |
| a | 输入 | 源操作数，左矩阵A，起始地址需要512字节对齐。 |
| b | 输入 | 源操作数，右矩阵B，起始地址需要512字节对齐。 |
| m | 输入 | 左矩阵Height，取值范围：m∈[0,4095]。 |
| k | 输入 | 左矩阵Width、右矩阵Height，取值范围：k∈[0,4095]。 |
| n | 输入 | 右矩阵Width，取值范围：n∈[0,4095]。 |
| unit_flag | 输入 | unit_flag是一种Mmad指令和Fixpipe指令细粒度的并行，开启该功能后，硬件每计算完一个分形，计算结果就会被搬出，该功能不适用于L0C Buffer累加的场景。取值说明如下： 0：保留值。 2：开启unit_flag，硬件执行完指令后，不会关闭unit_flag功能。 3：开启unit_flag，硬件执行完指令后，会关闭unit_flag功能。 开启该功能时，Mmad指令的unit_flag在最后一个分形设置为3，其余分形计算设置为2即可。 |
| c_matrix_source | 输入 | 配置C矩阵初始值是否来源于BiasTable Buffer（存放Bias的硬件缓存区）。取值说明如下： • true：来源于BiasTable Buffer。 • false：来源于L0C Buffer。 |
| c_matrix_init_val | 输入 | 配置C矩阵初始值是否为0。取值说明如下： • true：C矩阵初始值为0。 • false：C矩阵初始值通过c_matrix_source参数进行配置。 |
返回值说明
无
流水类型
PIPE_M
约束说明
- 原始稀疏矩阵B每4个元素中应保证最多2个非零元素，如果存在3个或更多非零元素，则仅使用前2个非零元素。
- 当m、k、n中的任意一个值为0时，该指令不会被执行。
稠密算法说明
假设原始稀疏矩阵B的每4个元素中至少有2个零，稠密化后的矩阵B是一个在每4个元素中过滤掉2个零的稠密矩阵。矩阵B稠密化的过程中生成索引矩阵，过程如下：对于稀疏矩阵B中的每4个元素，将在index矩阵中生成2个2位索引，并按照以下规则进行编码。索引必须在{0, 1, 2}范围内。
•第一个索引用于指示前3个元素中第1个非零元素的相对位置。
•第二个索引用于指示第2个非零元素在后3个元素中的相对位置。
具体可参考下表。其中，“-”表示算法不关心该位置上的值，因为其会被过滤。 表2 稠密算法说明
| 示例 | ele0 | ele1 | ele2 | ele3 | Index_a[i] | Index_b[i] |
| Two non-zero elements | 0 | 0 | X | Y | 2'b10 | 2'b10 |
| 0 | X | 0 | Y | 2'b01 | 2'b10 | |
| X | 0 | 0 | Y | 2'b00 | 2'b10 | |
| 0 | X | Y | - | 2'b01 | 2'b01 | |
| X | 0 | Y | - | 2'b00 | 2'b01 | |
| X | Y | - | - | 2'b00 | 2'b00 | |
| One non-zero element | 0 | 0 | 0 | X | 2'b00 | 2'b10 |
| 0 | 0 | X | 0 | 2'b10 | 2'b00 | |
| 0 | X | 0 | 0 | 2'b01 | 2'b00 | |
| X | 0 | 0 | 0 | 2'b00 | 2'b00 | |
| All zero | 0 | 0 | 0 | 0 | 2'b00 | 2'b00 |
调用示例
C++
constexpr uint32_t total_length = 128;
__ca__ int8_t a[total_length];
__cb__ int8_t b[total_length];
__cc__ int32_t c[total_length];
uint16_t m = 2;
uint16_t k = 2;
uint16_t n = 1;
uint8_t unit_flag = 2;
bool c_matrix_source = true;
bool c_matrix_init_val = true;
asc_mmad_sparse(c, a, b, m, k, n, unit_flag, c_matrix_source, c_matrix_init_val);