# MatMulFusion — MindSpore Signal+ 使用手册 alpha 文档

# MatMulFusion

矩阵乘法融合（可选偏置和激活），计算：

\[C = \operatorname{act}(A \times B + \text{bias})\]

其中 `A` 形状为 \(M\times K\)，`B` 为 \(K\times N\)，`C` 与可选的 `bias` 为 \(M\times N\)。 激活 `act` 支持：

- `0`: 无激活（Identity）

- `1`: ReLU

- `2`: ReLU6

输入：

  - A - 输入矩阵 A（行优先，连续存储）。大小 M×K。

  - B - 输入矩阵 B（行优先，连续存储）。大小 K×N。

  - bias - 偏置矩阵（可为 NULL，大小 M×N）。

  - M, N, K - 维度参数。

  - activation_type - 激活类型，取值 {0,1,2}。

  - core_mask（可选） - 核掩码（仅适用于共享存储版本）。

输出：

  - C - 输出矩阵（行优先，大小 M×N）。

支持平台：

  `FT78NE` `MT7004`

备注

- 复数类型的激活逐分量应用于实部与虚部。

- 请确保输入按行优先连续布局，且不发生类型范围溢出；int16/int32 计算未做饱和裁剪。

- 共享存储版本要求地址位于 GSM/DDR/SMC 等共享可见空间。

共享存储版本：

void i16_matmulfusion_s(int16_t *A, int16_t *B, int16_t *C, int16_t *bias, int M, int N, int K, int activation_type, int core_mask)

void i32_matmulfusion_s(int32_t *A, int32_t *B, int32_t *C, int32_t *bias, int M, int N, int K, int activation_type, int core_mask)

void fp_matmulfusion_s(float *A, float *B, float *C, float *bias, int M, int N, int K, int activation_type, int core_mask)

void dp_matmulfusion_s(double *A, double *B, double *C, double *bias, int M, int N, int K, int activation_type, int core_mask)

void c64_matmulfusion_s(float complex *A, float complex *B, float complex *C, float complex *bias, int M, int N, int K, int activation_type, int core_mask)

void c128_matmulfusion_s(double complex *A, double complex *B, double complex *C, double complex *bias, int M, int N, int K, int activation_type, int core_mask)

  C调用示例：

       1#include <stdio.h>
       2#include <stdbool.h>
       3
       4int main(int argc, char* argv[]) {
       5    float *A = (float *)0xA0000000;     // DDR
       6    float *B = (float *)0xA1000000;     // DDR
       7    float *C = (float *)0xA2000000;     // DDR
       8    float *bias = (float *)0xA3000000;  // DDR，可为 NULL
       9    int M = 512, N = 512, K = 512;
      10    int activation_type = 1;            // ReLU
      11    int core_mask = 0xff;               // 8 核
      12    fp_matmulfusion_s(A, B, C, bias, M, N, K, activation_type, core_mask);
      13    return 0;
      14}

私有存储版本：

void i16_matmulfusion_p(int16_t *A, int16_t *B, int16_t *C, int16_t *bias, int M, int N, int K, int activation_type)

void i32_matmulfusion_p(int32_t *A, int32_t *B, int32_t *C, int32_t *bias, int M, int N, int K, int activation_type)

void fp_matmulfusion_p(float *A, float *B, float *C, float *bias, int M, int N, int K, int activation_type)

void dp_matmulfusion_p(double *A, double *B, double *C, double *bias, int M, int N, int K, int activation_type)

void c64_matmulfusion_p(float complex *A, float complex *B, float complex *C, float complex *bias, int M, int N, int K, int activation_type)

void c128_matmulfusion_p(double complex *A, double complex *B, double complex *C, double complex *bias, int M, int N, int K, int activation_type)

  C调用示例：

       1#include <stdio.h>
       2
       3int main(int argc, char* argv[]) {
       4    double *A = (double *)0x10000000;     // L2
       5    double *B = (double *)0x10020000;     // L2
       6    double *C = (double *)0x10040000;     // L2/DDR
       7    double *bias = NULL;                  // 可为 NULL
       8    int M = 128, N = 128, K = 128;
       9    int activation_type = 0;              // None
      10    dp_matmulfusion_p(A, B, C, bias, M, N, K, activation_type);
      11    return 0;
      12}