函数：unregister_compile_func
函数：s8gemm
| C函数原型 | aclError **aclblasS8gemm(**aclTransType transA, aclTransType transB, aclTransType transC, int m, int n, int k, const int32_t *alpha, const int8_t *matrixA, int lda, const int8_t *matrixB, int ldb, const int32_t *beta, int32_t *matrixC, int ldc, aclComputeType type, aclrtStream stream) |
|---|---|
| Python函数 | **ret = acl.blas.**s8gemm(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。 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_s8gemm
| C函数原型 | aclError **aclblasCreateHandleForS8gemm(**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_s8gemm(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。 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）
函数：register_compile_func
| C函数原型 | aclError aclopRegisterCompileFunc(const char *opType, aclopCompileFunc func) |
|---|---|
| Python函数 | ret = acl.op.register_compile_func(op_type, func) |
| 函数功能 | 动态Shape场景下，注册算子选择器，用于在算子执行时，能针对不同shape，选择相应的Tiling策略。 如果某算子已注册算子选择器，则不允许重新注册，如果需要变更算子选择器，必须先调用acl.op.unregister_compile_func接口取消注册，然后再调用acl.op.register_compile_func接口重新注册。 |
| 输入说明 | op_type：str，算子类型。 func：python函数对象，算子选择器回调函数，函数定义： Python侧格式如下： python<br>def call_back_func(num_inputs, input_desc, num_outputs, output_desc, op_attr, aclop_kernel_desc):<br>pass<br> |
| 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 |
父主题： 算子编译
函数：unregister_compile_func
| C函数原型 | aclError aclopUnregisterCompileFunc**(const char *opType)** |
|---|---|
| Python函数 | ret = acl.op.unregister_compile_func(op_type) |
| 函数功能 | 动态Shape场景下，取消注册算子选择器。 |
| 输入说明 | op_type：str，算子类型。 |
| 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 |
父主题： 算子编译
函数：create_kernel
| C函数原型 | aclError aclopCreateKernel(const char *opType, const char *kernelId, const char *kernelName, void *binData, int binSize, aclopEngineType enginetype, aclDataDeallocator deallocator) |
|---|---|
| Python函数 | ret = acl.op.create_kernel(op_type, kernel_id, kernel_name, bin_data, bin_size, enginetype, deallocator) |
| 函数功能 | 动态Shape场景下，将算子注册到系统内部，运行算子时使用。 |
| 输入说明 | op_type：str，算子类型。 kernel_id：str，算子执行时要指定的Kernel ID。 kernel_name：str，算子Kernel名称，和算子二进制文件中的kernelName保持一致。 bin_data：int，算子Kernel文件的内存地址。 bin_size：int，算子Kernel文件的内存大小，单位为byte。 enginetype：int，表示算子执行引擎，该参数只有acl.op.update.params接口的compile_flag参数值为ACL_COMPILE_SYS时有效。 - 0：ACL_ENGINE_SYS，不关心具体执行引擎时填写。 - 1：ACL_ENGINE_AICORE，将算子编译成AI Core算子。 - 2：ACL_ENGINE_VECTOR，将算子编译成Vector Core算子。 **deallocator：**int，指定是否自动释放bin_data内存。 - 0：不自动释放，数据由调用者自行编写代码进行释放。 - 1：自动释放，内部会设置回调函数释放bin_data内存。 |
| 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 |
父主题： 算子编译
函数：set_kernel_args
| C函数原型 | aclError aclopSetKernelArgs(aclopKernelDesc *kernelDesc, const char *kernelId, uint32_t blockDim, const void *args, uint32_t argSize) |
|---|---|
| Python函数 | ret = acl.op.set_kernel_args(kernel_desc, kernel_id, block_dim, args, arg_size) |
| 函数功能 | 动态Shape场景下，设置算子Tiling参数、执行并发数。 |
| 输入说明 | kernel_desc：int，Kernel描述缓存，aclopKernelDesc类型的指针地址。 kernel_id：str，算子执行时要指定的Kernel ID，与调用acl.op.create.kernel时传递的kernel_id一致。 **block_dim：**int，Kernel执行的并发数。 bin_data：int，算子Kernel文件的内存地址。 bin_size：int，算子Kernel文件的内存大小，单位为byte。 **args：**int，Tiling参数，需要通过numpy数组tobytes方法获取bytes对象，然后使用acl.utils.bytes_to_ptr()接口获取Tiling参数指针地址。 arg_size：int，Tiling参数内存大小，单位为Byte，为numpy.tobytes()转换得到bytes的对象长度，可用len函数获取。 |
| 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 |
父主题： 算子编译
函数：set_kernel_workspace_sizes
| C函数原型 | aclError aclopSetKernelWorkspaceSizes(aclopKernelDesc *kernelDesc, int numWorkspaces, size_t *workspaceSizes) |
|---|---|
| Python函数 | ret = acl.op.set_kernel_workspace_sizes(kernel_desc, num_workspaces, workspace_sizes) |
| 函数功能 | 动态Shape场景下，设置算子Workspace参数。 |
| 输入说明 | kernel_desc：int，Kernel描述缓存，aclopKernelDesc类型的指针地址。 num_workspaces：int，Workspaces个数。 **workspace_sizes：**int，Workspaces大小的数组地址。 |
| 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 | 为非必须接口，根据算子情况可选。 |
父主题： 算子编译
在线提单