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函数:create_handle_for_s8gemv

函数:hgemv

C函数原型aclError **aclblasHgemv(**aclTransType transA, int m, int n, const aclFloat16 *alpha, const aclFloat16 *a, int lda, const aclFloat16 *x, int incx, const aclFloat16 *beta, aclFloat16 *y, int incy, aclComputeType type, aclrtStream stream)
Python函数ret = acl.blas.hgemv(trans_a, m, n, alpha, a, lda, x, incx, beta, y, incy, type, stream)
函数功能执行矩阵-向量的乘法,y = αAx + βy,输入数据和输出数据的数据类型为aclFloat16,异步接口。
输入说明trans_a:int,矩阵A是否转置的标记。 m:int,矩阵A的行数,存储矩阵乘数据时,行优先。 n:int,矩阵A的列数。 alpha:int,用于执行乘操作的标量alpha数据指针地址。 a:int,矩阵A的数据指针地址。 lda:int,A矩阵的主位,此时选择转置,按行优先,则lda为A的列数。 x:int,向量x的数据指针地址。 incx:int,x连续元素之间的步长。 beta:int,用于执行乘操作的标量beta的数据指针地址。 y:int,向量y的数据指针地址。 incy:int,y连续元素之间的步长。 type:int,计算精度。 stream:int,执行算子所在的Stream。
返回值说明ret:int,错误码。
- 返回0表示成功。
- 返回其它值表示失败。
约束说明
参考资源接口调用流程,参见接口调用流程

父主题: CBLAS接口(blas)

函数:create_handle_for_hgemv

C函数原型aclError **aclblasCreateHandleForHgemv(**aclTransType transA, int m, int n, aclComputeType type, aclopHandle **handle)
Python函数handle, ret = acl.blas.create_handle_for_hgemv(trans_a, m, n, type)
函数功能创建矩阵-向量乘的handle,输入数据和输出数据的数据类型为aclFloat16,同步接口。 创建handle成功后,需调用acl.op.execute_with_handle接口执行算子。
输入说明trans_a:int,矩阵A是否转置的标记。 m:int,矩阵A的行数,存储矩阵乘数据时,行优先。 n:int,矩阵A的列数。 type:int,计算精度。
返回值说明handle:int,执行算子的handle数据的指针地址。 ret:int,错误码。
- 返回0表示成功。
- 返回其它值表示失败。
约束说明

父主题: CBLAS接口(blas)

函数:s8gemv

C函数原型aclError **aclblasS8gemv(**aclTransType transA, int m, int n, const int32_t *alpha, const int8_t *a, int lda, const int8_t *x, int incx, const int32_t *beta, int32_t *y, int incy, aclComputeType type, aclrtStream stream)
Python函数ret = acl.blas.s8gemv(trans_a, m, n, alpha, a, lda, x, incx, beta, y, incy, type, stream)
函数功能执行矩阵-向量的乘法,y = αAx + βy,输入数据的数据类型为int8_t,输出数据的数据类型为int32_t,异步接口。
输入说明trans_a:int,矩阵A是否转置的标记。 m:int,矩阵A的行数,存储矩阵乘数据时,行优先。 n:int,矩阵A的列数。 alpha:int, 用于执行乘操作的标量alpha数据指针地址。 a:int,矩阵A的数据指针地址。 lda:int,A矩阵的主位,此时选择转置,按行优先,则lda为A的列数。 x:int,向量x的数据指针地址。 incx:int,x连续元素之间的步长。 beta:int,用于执行乘操作的标量beta的数据指针地址。 y:int,向量y的数据指针地址。 incy:int,y连续元素之间的步长。 type:int,计算精度。 stream:int,执行算子所在的Stream。
返回值说明ret:int,错误码。
- 返回0表示成功。
- 返回其它值表示失败。
约束说明
参考资源接口调用流程,参见接口调用流程

父主题: CBLAS接口(blas)

函数:create_handle_for_s8gemv

C函数原型aclError **aclblasCreateHandleForS8gemv(**aclTransType transA, int m, int n, aclComputeType type, aclopHandle **handle)
Python函数handle, ret = acl.blas.create_handle_for_s8gemv(trans_a, m, n, type)
函数功能创建矩阵-向量乘的handle,输入数据的数据类型为int8_t,输出数据的数据类型为int32_t,同步接口。 创建handle成功后,需调用acl.op.execute_with_handle接口执行算子。
输入说明trans_a:int,矩阵A是否转置的标记。 m:int,矩阵A的行数,存储矩阵乘数据时,行优先。 n:int,矩阵A的列数。 type:int,计算精度。
返回值说明handle:int,执行算子的handle数据的指针地址。 ret:int,错误码。
- 返回0表示成功。
- 返回其它值表示失败。
约束说明

父主题: CBLAS接口(blas)

函数:gemm_ex

C函数原型aclError **aclblasGemmEx(**aclTransType transA, aclTransType transB, aclTransType transC, int m, int n, int k, const void *alpha, const void *matrixA, int lda, aclDataType dataTypeA, const void *matrixB, int ldb, aclDataType dataTypeB, const void *beta, void *matrixC, int ldc, aclDataType dataTypeC, aclComputeType type, aclrtStream stream)
Python函数ret = acl.blas.gemm_ex(trans_a, trans_b, trans_c, m, n, k, alpha, matrix_a, lda, data_type_a, matrix_b, ldb, data_type_b, beta, matrix_c, ldc, data_type_c, type, stream)
函数功能执行矩阵-矩阵的乘法,C = αAB + βC,输入数据、输出数据的数据类型通过入参设置,异步接口。
输入说明trans_a:int,矩阵A是否转置的标记。 trans_b:int,B矩阵是否转置的标记。 trans_c:int,C矩阵的标记,当前仅支持aclTrans_N。 m:int,矩阵A的行数与矩阵C的行数。 n:int,矩阵B的列数与矩阵C的列数。 k:int,矩阵A的列数与矩阵B的行数。 alpha:int, 用于执行乘操作的标量alpha数据指针地址。 matrix_a:int,矩阵A的数据指针地址。 lda:int,A矩阵的主维,此时选择转置,按行优先,则lda为A的列数。 data_type_a:int,矩阵A的数据类型。 matrix_b:int,矩阵B的数据指针地址。 ldb:int,B矩阵的主维,此时选择转置,按行优先,则leading dimension为B的列数。 data_type_b:int,矩阵B的数据类型。 beta:int,用于执行乘操作的标量beta的数据指针地址。 matrix_c:int,矩阵C的数据指针地址。 ldc:int,C矩阵的主维,当前预留。 data_type_c:int,矩阵C的数据类型。 type:int,计算精度。 stream:int,执行算子所在的Stream。
返回值说明ret:int,错误码。
- 返回0表示成功。
- 返回其它值表示失败。
约束说明A、B、C的数据类型支持仅支持以下组合, α和β的数据类型与C一致。 A的数据类型 x的数据类型 y的数据类型 aclFloat16 aclFloat16 aclFloat16 aclFloat16 aclFloat16 float(float32) int8_t int8_t float(float32) int8_t int8_t int32_t
参考资源接口调用流程、示例,参见接口调用流程

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函数:create_handle_for_gemm_ex

C函数原型aclError **aclblasCreateHandleForGemmEx(**aclTransType transA, aclTransType transB, aclTransType transC, int m, int n, int k, aclDataType dataTypeA, aclDataType dataTypeB, aclDataType dataTypeC, aclComputeType type, aclopHandle **handle)
Python函数handle, ret = acl.blas.create_handle_for_gemm_ex(trans_a, trans_b, trans_c, m, n, k, data_type_a, data_type_b, data_type_c, type)
函数功能创建矩阵-矩阵乘的handle,输入数据、输出数据的数据类型通过入参设置,同步接口。 创建handle成功后,需调用acl.op.execute_with_handle接口执行算子。
输入说明trans_a:int,矩阵A是否转置的标记。 trans_b:int,B矩阵是否转置的标记。 trans_c:int,C矩阵的标记,当前仅支持aclTrans_N。 m:int,矩阵A的行数与矩阵C的行数。 n:int,矩阵B的列数与矩阵C的列数。 k:int,矩阵A的列数与矩阵B的行数。 data_type_a:int,矩阵A的数据类型。 data_type_b:int,矩阵B的数据类型。 data_type_c:int,矩阵C的数据类型。 type:int,计算精度。
返回值说明handle:int,执行算子的handle数据的指针地址。 ret:int,错误码。
- 返回0表示成功。
- 返回其它值表示失败。
约束说明A、B、C的数据类型支持仅支持以下组合: A的数据类型 x的数据类型 y的数据类型 aclFloat16 aclFloat16 aclFloat16 aclFloat16 aclFloat16 float(float32) int8_t int8_t float(float32) int8_t int8_t int32_t

父主题: CBLAS接口(blas)

函数:hgemm

C函数原型aclError **aclblasHgemm(**aclTransType transA, aclTransType transB, aclTransType transC, int m, int n, int k, const aclFloat16 *alpha, const aclFloat16 *matrixA, int lda, const aclFloat16 *matrixB, int ldb, const aclFloat16 *beta, aclFloat16 *matrixC, int ldc, aclComputeType type, aclrtStream stream)
Python函数ret = acl.blas.hgemm(trans_a, trans_b, trans_c, m, n, k, alpha, matrix_a, lda, matrix_b, ldb, beta, matrix_c, ldc, type, stream)
函数功能执行矩阵-矩阵的乘法,C = αAB + βC,输入数据和输出数据的数据类型为aclFloat16,异步接口。
输入说明trans_a:int,矩阵A是否转置的标记。 trans_b:int,B矩阵是否转置的标记。 trans_c:int,C矩阵的标记,当前仅支持aclTrans_N。 m:int,矩阵A的行数与矩阵C的行数。 n:int,矩阵B的列数与矩阵C的列数。 k:int,矩阵A的列数与矩阵B的行数。 alpha:int, 用于执行乘操作的标量alpha数据指针地址。 matrix_a:int,矩阵A的数据指针地址。 lda:int,A矩阵的主维,此时选择转置,按行优先,则lda为A的列数。 matrix_b:int,矩阵B的数据指针地址。 ldb:int,B矩阵的主维,此时选择转置,按行优先,则leading dimension为B的列数。 beta:int,用于执行乘操作的标量beta的数据指针地址。 matrix_c:int,矩阵C的数据指针地址。 ldc:int,C矩阵的主维,当前预留。 type:int,计算精度。 stream:int,执行算子所在的Stream。
返回值说明ret:int,错误码。
- 返回0表示成功。
- 返回其它值表示失败。
约束说明
参考资源接口调用流程,参见接口调用流程

父主题: CBLAS接口(blas)

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