函数：gemm_ex

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	无
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	无

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。

父主题： CBLAS接口（blas）

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	无
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_hgemm

C函数原型	aclError **aclblasCreateHandleForHgemm(**aclTransType transA, aclTransType transB, aclTransType transC, int m, int n, int k, aclComputeType type, aclopHandle **handle)
Python函数	handle, ret = acl.blas.create_handle_for_hgemm(trans_a, trans_b, trans_c, m, n, k, type)
函数功能	创建矩阵-矩阵乘的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。 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。 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	无

父主题： CBLAS接口（blas）

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