AddDeqRelu【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头文件路径为basic_api/kernel_operator_vec_binary_intf.h。依次计算按元素求和、结果进行deq量化后再进行relu计算结果和0对比取较大值。计算公式如下$$ dst_i Relu(Deq(src0_i src1_i)) $$Deq的计算公式如下采用RINT舍入方式scale需要通过SetDeqScale进行设置$$ Deq(x) Cast(x \times scale) $$其中Relu的计算公式如下$$ Relu(x) max(0, x) $$函数原型tensor前n个数据计算__aicore__ inline void AddDeqRelu(const LocalTensorhalf dst, const LocalTensorint32_t src0, const LocalTensorint32_t src1, const int32_t count)tensor高维切分计算mask逐bit模式template bool isSetMask true __aicore__ inline void AddDeqRelu(const LocalTensorhalf dst, const LocalTensorint32_t src0, const LocalTensorint32_t src1, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTime, const BinaryRepeatParams repeatParams)mask连续模式template bool isSetMask true __aicore__ inline void AddDeqRelu(const LocalTensorhalf dst, const LocalTensorint32_t src0, const LocalTensorint32_t src1, uint64_t mask, const uint8_t repeatTime, const BinaryRepeatParams repeatParams)操作数使用TensorTrait类型时LocalTensor需要输入模板参数。提供支持操作数数据类型作为模板参数传入的接口如下tensor前n个数据计算template typename T, typename U __aicore__ inline void AddDeqRelu(const LocalTensorT dst, const LocalTensorU src0, const LocalTensorU src1, const int32_t count)tensor高维切分计算mask逐bit模式template typename T, typename U, bool isSetMask true __aicore__ inline void AddDeqRelu(const LocalTensorT dst, const LocalTensorU src0, const LocalTensorU src1, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTime, const BinaryRepeatParams repeatParams)mask连续模式template typename T, typename U, bool isSetMask true __aicore__ inline void AddDeqRelu(const LocalTensorT dst, const LocalTensorU src0, const LocalTensorU src1, uint64_t mask, const uint8_t repeatTime, const BinaryRepeatParams repeatParams)参数说明表1模板参数说明参数名描述T目的操作数的数据类型。U源操作数的数据类型。isSetMask是否在接口内部设置mask。• true表示在接口内部设置mask。• false表示在接口外部设置mask开发者需要使用SetVectorMask接口设置mask值。这种模式下接口入参中的mask值设置为占位符MASK_PLACEHOLDER用于占位无实际含义。表2参数说明参数名输入/输出描述dst输出目的操作数。类型为LocalTensor支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。src0、src1输入源操作数。类型为LocalTensor支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。count输入参与计算的元素个数。注参数取值范围和操作数的数据类型有关数据类型不同能够处理的元素个数最大值不同最大处理的数据量不能超过UB大小限制。mask[]/mask输入mask用于控制每次迭代内参与计算的元素。设置详见掩码操作。repeatTime输入重复迭代次数。矢量计算单元每次读取连续的256Bytes数据进行计算为完成对输入数据的处理必须通过多次迭代repeat才能完成所有数据的读取与计算。repeatTime表示迭代的次数。关于该参数的具体描述请参考高维切分。repeatParams输入控制操作数地址步长的参数。BinaryRepeatParams类型包含操作数相邻迭代间相同datablock的地址步长操作数同一迭代内不同datablock的地址步长等参数。相邻迭代间的地址步长参数说明请参考repeatStride同一迭代内DataBlock的地址步长参数说明请参考dataBlockStride。数据类型表3数据类型组合情况src0、src1数据类型dst数据类型int32_thalf返回值说明无约束说明操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。操作数地址重叠约束请参考通用地址重叠约束。当参数count或repeatTime取值为0时该接口的行为如下针对如下型号该接口不会执行计算操作不会对目的操作数进行写入该接口将被视为NOP空操作。Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品针对Ascend 950PR/Ascend 950DT该接口通过VF调用Reg矢量计算API实现兼容当参数count或repeatTime取值为0时不保证该接口将被视为NOP空操作。该接口需要与SetDeqScale配合使用关系映射表如下AddDeqRelu使用场景对应使用的SetDeqScale函数原型输入类型为int32_t__aicore__ inline void SetDeqScale(half scale)本接口涉及临时空间的使用计算公式如下当计算数据量小于等于2K2048时使用的临时空间与计算数据量线性相关当数据量大于2K时临时空间大小固定为8KB $$ tmpSize \begin{cases} count * sizeof(int32_t), \text{if } count \le 2K \ 8K, \text{if } count \gt 2K \end{cases} $$关键特性溢出保护该接口在执行int32_t到half数据类型的反量化时会进行防溢出保护处理 $$Deq(x) Cast(x \times (1/2^{17}) \times scale \times 2^{17}) Cast(x \times scale)$$ 中间缩小步骤将数值控制在安全范围内有效避免了浮点溢出。调用示例本样例的srcLocal为int32_t类型dstLocal为half类型计算mask时以int32_t为准。tensor高维切分计算样例-mask连续模式。uint64_t mask 256 / sizeof(int32_t); // 64 // repeatTime 4一次迭代计算64个数共计算256个数 // dstBlkStride, src0BlkStride, src1BlkStride 1单次迭代内数据连续读取和写入 // dstRepStride 4src0RepStride, src1RepStride 8相邻迭代间数据连续读取和写入 half scale 0.1; AscendC::SetDeqScale(scale); AscendC::AddDeqRelu(dstLocal, src0Local, src1Local, mask, 4, { 1, 1, 1, 4, 8, 8 });tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式。uint64_t mask[2] { UINT64_MAX, UINT64_MAX }; // repeatTime 4一次迭代计算64个数共计算256个数 // dstBlkStride, src0BlkStride, src1BlkStride 1单次迭代内数据连续读取和写入 // dstRepStride 4src0RepStride, src1RepStride 8相邻迭代间数据连续读取和写入 half scale 0.1; AscendC::SetDeqScale(scale); AscendC::AddDeqRelu(dstLocal, src0Local, src1Local, mask, 4, { 1, 1, 1, 4, 8, 8 });tensor前n个数据计算样例。half scale 0.1; AscendC::SetDeqScale(scale); AscendC::AddDeqRelu(dstLocal, src0Local, src1Local, 512);结果示例如下输入数据src0Local[70 36 43 54 28 49 27 82 95 ...] 输入数据src1Local[19 33 34 50 42 2 97 93 99 ...] 输出数据dstLocal[8.9 6.9 7.7 10.4 7.0 5.1 12.4 17.5 19.4 ...]【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
