CANN稀疏矩阵乘实现指南
4:2稀疏矩阵乘【免费下载链接】asc-devkit本项目是CANN 推出的昇腾AI处理器专用的算子程序开发语言原生支持C和C标准规范主要由类库和语言扩展层构成提供多层级API满足多维场景算子开发诉求。项目地址: https://gitcode.com/cann/asc-devkit功能介绍4:2稀疏矩阵乘又称Sparse Matmul。该场景下输入的原始左矩阵A、右矩阵B为稀疏矩阵稀疏矩阵B中每4个元素中至少有2个为零元素在进行Matmul计算前用户需要自行对B矩阵进行42稠密化即基于原始稀疏矩阵B在每4个元素中过滤掉2个零元素使B矩阵稠密化为稠密矩阵Sparse Matmul场景调用Matmul API完成A矩阵与4:2稠密化后的B矩阵的矩阵乘计算。Sparse Matmul可以跳过稀疏矩阵B中的零元素仅对非零元素进行数据搬运存储和计算从而减少矩阵乘计算时的内存占用和计算量提升性能。实现流程数据预处理在计算前的数据准备阶段用户自行对原始为稀疏矩阵的B矩阵完成稠密化稠密过程请参考稠密算法说明。稠密化过程结束后得到4:2稠密化后的右矩阵B和索引矩阵index稠密化后的右矩阵B和索引矩阵index将作为Sparse Matmul场景的计算输入。图1对原始稀疏矩阵B进行4:2稠密化过程示意图稠密化过程对于稀疏矩阵B的每4个元素在索引矩阵index中生成2个2位索引每个索引分别指向对应非零元素的相对位置具体规则可参考稠密算法说明。稠密化过程生成的索引矩阵的数据类型为int2索引矩阵在加载入Matmul前需要拼成int8的数据类型。索引矩阵在一个int8的地址中的排布是逆序排布的例如索引矩阵1 2 0 1 0 2 1 0在地址中的排布为1 0 2 1 0 1 2 0其中1 0 2 1对应索引矩阵前四位1 2 0 1为一个int80 1 2 0对应索引矩阵后四位0 2 1 0为一个int8。设置Sparse Matmul场景在Host侧获取Tiling前需要通过SetSparse接口设置Sparse Matmul场景。auto ascendcPlatform platform_ascendc::PlatformAscendC(context-GetPlatformInfo()); matmul_tiling::MatmulApiTiling tiling(ascendcPlatform); tiling.SetAType(matmul_tiling::TPosition::GM, matmul_tiling::CubeFormat::ND, matmul_tiling::DataType::DT_INT8); tiling.SetBType(matmul_tiling::TPosition::GM, matmul_tiling::CubeFormat::ND, matmul_tiling::DataType::DT_INT8); tiling.SetCType(matmul_tiling::TPosition::GM, matmul_tiling::CubeFormat::ND, matmul_tiling::DataType::DT_INT32); tiling.SetBiasType(matmul_tiling::TPosition::GM, matmul_tiling::CubeFormat::ND, matmul_tiling::DataType::DT_INT32); // 设置Sparse Matmul场景 tiling.SetSparse(true); ... // 其他实现内容 optiling::TCubeTiling tilingData; int ret tiling.GetTiling(tilingData);创建Matmul对象在Kernel侧创建Matmul对象时通过MatmulType定义A、C、Bias的参数类型信息包括内存逻辑位置、数据格式、数据类型。通过SparseMatmulType类型定义B矩阵的参数类型包括B矩阵的内存逻辑位置、索引矩阵的内存逻辑位置、数据格式、数据类型等。#include lib/matmul_intf.h using A_TYPE AscendC::MatmulTypeAscendC::TPosition::GM, CubeFormat::ND, ATYPE, false; // 使用SparseMatmulType定义B矩阵的参数类型信息 using B_TYPE AscendC::SparseMatmulTypeAscendC::TPosition::GM, AscendC::TPosition::GM, CubeFormat::ND, BType, true; using C_TYPE AscendC::MatmulTypeAscendC::TPosition::GM, CubeFormat::ND, CType; using BIAS_TYPE AscendC::MatmulTypeAscendC::TPosition::GM, CubeFormat::ND, BiasType; AscendC::MatmulA_TYPE, B_TYPE, C_TYPE, BIAS_TYPE, CFG_MDL mm;设置索引矩阵通过SetSparseIndex接口传入稠密化过程中生成的索引矩阵。mm.SetTensorA(gm_a); // 设置左矩阵A mm.SetTensorB(gm_b); // 设置右矩阵B mm.SetSparseIndex(gm_index); // 传入稠密化过程中生成的索引矩阵 mm.SetBias(gm_bias); // 设置Bias完成矩阵乘操作在Kernel侧基于步骤4加载的索引矩阵完成矩阵乘操作。Matmul API内部完成对A矩阵的稠密化即根据索引矩阵从A矩阵的每4个元素中选择2个对应位置元素参与计算。// 调用Iterate和GetTensorC或IterateAll接口完成矩阵乘计算 while (mm.Iterate()) { mm.GetTensorC(gm_c); } // mm.IterateAll(gm_c); mm.End();参数说明表1SparseMatmulType类型参数说明参数说明POSITION内存逻辑位置。B矩阵仅支持设置为TPosition::GM。INDEX_POSITION索引矩阵内存逻辑位置。仅支持设置为TPosition::GM。CubeFormat数据的物理排布格式详细介绍请参考数据格式。B矩阵支持设置为CubeFormat::NDCubeFormat::NZ。TYPEB矩阵仅支持设置为int8_t数据类型。ISTRANS是否开启矩阵转置的功能。当前只支持取值为true表示开启矩阵转置的功能。LAYOUT表征数据的排布。Sparse Matmul场景仅支持取值为LAYOUT::NONE。NONE默认值表示不使用BatchMatmul。IBSHARE是否开启IBShareIntraBlock Share。IBShare的功能是能够复用L1 Buffer上相同的A矩阵或B矩阵数据。当A矩阵和B矩阵同时开启IBShare时表示L1 Buffer上的A矩阵和B矩阵同时复用。Sparse Matmul场景当前仅支持该参数取值为false表示不开启IBShare。使用场景左矩阵A为稀疏矩阵、右矩阵B为4:2稠密化后的矩阵的Matmul计算场景。约束说明该场景仅支持MDL模板下的纯Cube模式只有矩阵计算。通过SetSparseIndex接口传入的索引矩阵只支持int8数据类型和NZ数据排布格式。原始稀疏矩阵B中每4个元素中应保证最多2个非零元素即最少2个零元素如果存在3个或更多非零元素则仅使用前2个非零元素。M、K、N中的任意一个值不能为0。调用示例Sparse Matmul场景的完整样例请参考Sparse Matmul场景的算子样例。【免费下载链接】asc-devkit本项目是CANN 推出的昇腾AI处理器专用的算子程序开发语言原生支持C和C标准规范主要由类库和语言扩展层构成提供多层级API满足多维场景算子开发诉求。项目地址: https://gitcode.com/cann/asc-devkit创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
