CANN/asc-devkit Asinh函数

Asinh

【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

功能说明

按元素做反双曲正弦函数计算，计算公式如下：

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> __aicore__ inline void Asinh(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, 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> __aicore__ inline void Asinh(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, 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> __aicore__ inline void Asinh(const LocalTensor<T> &dstTensor, const LocalTensor<T> &srcTensor, const uint32_t calCount)

  • 源操作数Tensor全部参与计算

    template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Asinh(const LocalTensor<T> &dstTensor, const LocalTensor<T> &srcTensor)

由于该接口的内部实现中涉及复杂的数学计算，需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持开发者通过sharedTmpBuffer入参传入和接口框架申请两种方式。

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

参数说明

表 1模板参数说明

表 2接口参数说明

返回值说明

无

约束说明

• 输入源数据需保持值域在[-65504, 65504]。若输入不在范围内，输出结果无效。
• 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。
• 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更多样例。

AscendC::TPipe pipe; AscendC::TQue<AscendC::TPosition::VECCALC, 1> tmpQue; pipe.InitBuffer(tmpQue, 1, bufferSize); // bufferSize 通过Host侧tiling参数获取 AscendC::LocalTensor<uint8_t> sharedTmpBuffer = tmpQue.AllocTensor<uint8_t>(); // 输入tensor长度为1024, 算子输入的数据类型为half, 实际计算个数为512 AscendC::Asinh(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, 512);

结果示例如下：

输入数据srcLocal: [0.80541134 0.08385705 0.49426016 ... 0.30962205 0.28947052] 输出数据dstLocal: [0.6344272 1.4868407 1.0538127 ... 1.2560008 1.2771227]

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