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CANN/asc-devkit Fmod接口文档

Fmod

【免费下载链接】asc-devkit本项目是CANN 推出的昇腾AI处理器专用的算子程序开发语言,原生支持C和C++标准规范,主要由类库和语言扩展层构成,提供多层级API,满足多维场景算子开发诉求。项目地址: https://gitcode.com/cann/asc-devkit

产品支持情况

  • Ascend 950PR/Ascend 950DT:支持
  • Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品:支持
  • Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品:支持
  • Atlas 200I/500 A2 推理产品:不支持
  • Atlas 推理系列产品AI Core:支持
  • Atlas 推理系列产品Vector Core:不支持
  • Atlas 训练系列产品:不支持

功能说明

按元素计算两个浮点数a, b相除后的余数。计算公式如下:

其中,Trunc为向零取整操作。举例如下:

Fmod(2.0, 1.5) = 0.5

Fmod(-3.0, 1.1) = -0.8

函数原型

  • 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间

    • 源操作数Tensor全部/部分参与计算

      template <typename T, bool isReuseSource = false, const FmodConfig& config = DEFAULT_FMOD_CONFIG> __aicore__ inline void Fmod(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor, const LocalTensor<T>& src1Tensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const uint32_t calCount)
    • 源操作数Tensor全部参与计算

      template <typename T, bool isReuseSource = false, const FmodConfig& config = DEFAULT_FMOD_CONFIG> __aicore__ inline void Fmod(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor, const LocalTensor<T>& src1Tensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer)
  • 接口框架申请临时空间

    • 源操作数Tensor全部/部分参与计算

      template <typename T, bool isReuseSource = false, const FmodConfig& config = DEFAULT_FMOD_CONFIG> __aicore__ inline void Fmod(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor, const LocalTensor<T>& src1Tensor, const uint32_t calCount)
    • 源操作数Tensor全部参与计算

      template <typename T, bool isReuseSource = false, const FmodConfig& config = DEFAULT_FMOD_CONFIG> __aicore__ inline void Fmod(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor, const LocalTensor<T>& src1Tensor)

由于该接口的内部实现中涉及精度转换。需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持接口框架申请和开发者通过sharedTmpBuffer入参传入两种方式。

  • 接口框架申请临时空间,开发者无需申请,但是需要预留临时空间的大小。

  • 通过sharedTmpBuffer入参传入,使用该tensor作为临时空间进行处理,接口框架不再申请。该方式开发者可以自行管理sharedTmpBuffer内存空间,并在接口调用完成后,复用该部分内存,内存不会反复申请释放,灵活性较高,内存利用率也较高。

接口框架申请的方式,开发者需要预留临时空间;通过sharedTmpBuffer传入的情况,开发者需要为tensor申请空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下:通过GetFmodMaxMinTmpSize中提供的接口获取需要预留空间的大小。

参数说明

表1模板参数说明

参数名描述
T操作数的数据类型。支持的数据类型为:half、float。
isReuseSource是否允许修改源操作数。该参数预留,传入默认值false即可。
config该参数仅支持Ascend 950PR/Ascend 950DT。

Fmod计算的相关配置。此参数可选配,FmodConfig类型,具体定义如下方代码所示,其中参数的含义为:
algo:指定Fmod的算法。该参数支持的取值如下:NORMAL:algo的默认值,使用模拟的普通模式,支持的数据类型为:half、float。ITERATION_COMPENSATION:迭代补偿的高精度模式,支持的数据类型为:float。

iterationNum:迭代补偿的高精度模式下的迭代补偿轮次,该参数仅在algo为ITERATION_COMPENSATION模式下生效,轮次范围1至11,默认值为11次。迭代轮次越多,结果精度越高,但性能会相应降低。使用时,可根据两个浮点数的指数位差异来选择迭代轮次,float类型共有8位指数位,src0Tensor和src1Tensor之间的指数位差异不应超过24*iterationNum。
constexpr uint32_t FMOD_ITERATION_NUM_MAX = 11; enum class FmodAlgo { NORMAL = 0, ITERATION_COMPENSATION = 1, }; struct FmodConfig { FmodAlgo algo = FmodAlgo::NORMAL; uint32_t iterationNum = FMOD_ITERATION_NUM_MAX; };

表2接口参数说明

参数名输入/输出描述
dstTensor输出目的操作数。

类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。
src0Tensor、src1Tensor输入源操作数。

类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。
sharedTmpBuffer输入临时空间。

类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

用于Fmod内部复杂计算时存储中间变量,由开发者提供。

临时空间大小BufferSize的获取方式请参考GetFmodMaxMinTmpSize。
calCount输入参与计算的元素个数。

返回值说明

约束说明

  • 针对Atlas 推理系列产品AI Core,输入数据限制在[-2147483647.0, 2147483647.0]范围内。
  • 源操作数src0Tensor与src1Tensor的数据长度必须保持一致。
  • 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
  • 不支持sharedTmpBuffer与源操作数和目的操作数地址重叠。
  • 对于Ascend 950PR/Ascend 950DT,模板参数config中的algo为ITERATION_COMPENSATION迭代补偿模式下,操作数的数据类型仅支持float。
  • 操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。

调用示例

完整的调用样例请参考fmod算子样例。

// dstLocal: 存放Fmod计算结果的输出Tensor // src0Local: 存放Fmod计算除数的输入Tensor // src1Local: 存放Fmod计算被除数的输入Tensor // sharedTmpBuffer: 存放Fmod计算过程中临时缓存的Tensor // 接口框架申请临时空间,全部参与计算 AscendC::Fmod(dstLocal, src0Local, src1Local); // 接口框架申请临时空间,部分参与计算,需要参与计算的元素个数为512 AscendC::Fmod(dstLocal, src0Local, src1Local, 512); // 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间,全部参与计算 AscendC::Fmod(dstLocal, src0Local, src1Local, sharedTmpBuffer); // 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间,部分参与计算,需要参与计算的元素个数为512 AscendC::Fmod(dstLocal, src0Local, src1Local, sharedTmpBuffer, 512);
__aicore__ constexpr AscendC::FmodConfig GetConfig() { return {.algo = AscendC::FmodAlgo::ITERATION_COMPENSATION, .iterationNum = 11}; } static constexpr AscendC::FmodConfig config = GetConfig(); AscendC::Fmod<float, false, config>(dstLocal, src0Local, src1Local, sharedTmpBuffer, 512);

结果示例如下:

输入数据(src0Local): [-2.56 -2.55 -2.54 ... -0.01 0. 0.01 ... 2.53 2.54 2.55] 输入数据(src1Local): [2. 2. 2. ... 2. 2. 2. ... 2. 2. 2.] 输出数据(dstLocal): [-0.56 -0.55 -0.54 ... -0.01 0. 0.01 ... 0.53 0.54 0.55]

【免费下载链接】asc-devkit本项目是CANN 推出的昇腾AI处理器专用的算子程序开发语言,原生支持C和C++标准规范,主要由类库和语言扩展层构成,提供多层级API,满足多维场景算子开发诉求。项目地址: https://gitcode.com/cann/asc-devkit

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

http://www.jsqmd.com/news/1205582/

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