custom.npu_swiglu_clip_quant
【免费下载链接】cann-recipes-infer本项目针对LLM与多模态模型推理业务中的典型模型、加速算法，提供基于CANN平台的优化样例项目地址: https://gitcode.com/cann/cann-recipes-infer
产品支持情况
| 产品 | 是否支持 |
|---|---|
| Atlas A3 推理系列产品 | √ |
功能说明
SwigluClipQuant在Swish门控线性单元激活函数后添加clamp和quant操作，并根据不同分组中的clamp缩放因子对输入进行缩放操作，实现x的SwigluClipQuant计算，SwigluClipQuant的具体计算公式如下： $$ \textbf{swiglu}: swigluOut = Swiglu(A)*B $$
$$ \textbf{clip}: swigluClipOut = Max(Min(swigluOut, Abs(ReduceMax(swigluOut)) * groupAlpha), -Abs(ReduceMax(swigluOut)) * groupAlpha) $$
$$ \textbf{quant}: y, scale = DynamicQuant(swigluClipOut, groupIndex) $$
其中，A表示输入x的前半部分，B表示输入x的后半部分。
函数原型
custom.npu_swiglu_clip_quant(Tensor x, Tensor group_index, Tensor group_alpha, *, bool activate_left=False, int quant_mode=1, int clamp_mode=1) -> (Tensor, Tensor)参数说明
说明：
- TokensNum、H参数维度含义：TokensNum表示传输的Token数，取值是自然数，H表示嵌入向量的长度，取值>0。
- groupNum：表示group_index输入的长度，取值>0。
x（
Tensor）：必选参数，不支持非连续，数据格式支持ND，数据类型支持bfloat16，shape为：[TokensNum, H]。group_index（
Tensor）：必选参数，不支持非连续，数据格式支持ND，数据类型支持int64，要求是1D的Tensor。当前只支持count模式，表示该模式下指定分组的Tokens数（要求非负整数），shape为：[groupNum]。group_alpha（
Tensor）：必选参数，不支持非连续，数据格式支持ND，数据类型支持float32，要求是1D的Tensor。表示与指定分组的Tokens数对应的clamp缩放因子，shape为：[groupNum]。*：代表其之前的参数是位置相关的，必须按照顺序输入，属于必选参数；其之后的参数是键值对赋值，与位置无关，属于可选参数（不传入会使用默认值）。
activate_left（
bool）：可选参数，表示是否对输入的左半部分做swiglu激活，当值为false时，对输入的右半部分做激活，默认值为False。quant_mode（
int）：可选参数，表示使用动态量化还是静态量化，0表示静态量化，1表示动态量化。默认值为1，当前仅支持动态量化。clamp_mode（
int）：可选参数，表示是否在指定分组Tokens数时使用group_alpha参数。默认值为1，表示使用group_alpha参数功能。当前仅支持clamp_mode=1。
返回值说明
- y（
Tensor）：公式中的输出y，表示量化后的输出tensor，数据类型支持int8。数据格式支持ND。 - scale（
Tensor）：公式中的输出scale，表示量化scale参数，数据类型支持float32。数据格式支持ND。
约束说明
- 该接口支持推理场景下使用。
- 该接口支持图模式。
- 该接口与PyTorch配合使用时，需要保证CANN相关包与PyTorch相关包的版本匹配。
- 参数x的H轴有维度大小限制：H ≤ 10496同时64对齐场景，规格不满足场景会进行校验。
- 参数group_index只支持count模式，需要保证group_index总和不超过x的TokensNum维度，否则会出现越界访问。
- 输出y和scale超过group_index总和的部分未进行清理处理，该部分内存为垃圾数据，使用时需要注意影响。
- 参数quant_mode仅支持动态量化场景。
调用示例
- 详见test_npu_swiglu_clip_quant.py
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
