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Sin

功能说明

按元素做正弦函数计算,计算公式如下,其中PAR表示矢量计算单元一个迭代能够处理的元素个数 :

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
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      template<typename T, bool isReuseSource = false>
      __aicore__ inline void Sin(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
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      template<typename T, bool isReuseSource = false>
      __aicore__ inline void Sin(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
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      template<typename T, bool isReuseSource = false>
      __aicore__ inline void Sin(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const uint32_t calCount)
      
    • 源操作数Tensor全部参与计算
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      template<typename T, bool isReuseSource = false>
      __aicore__ inline void Sin(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入参传入接口框架申请两种方式。

  • 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,通过GetSinMaxMinTmpSize接口获取需要预留空间的范围大小。

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。

isReuseSource

是否允许修改源操作数。该参数预留,传入默认值false即可。

表2 参数说明

参数名

输入/输出

描述

dstLocal

输出

目的操作数。

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

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品,支持的数据类型为:half/float

Atlas推理系列产品AI Core,支持的数据类型为:half/float

srcLocal

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。

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品,支持的数据类型为:half/float

Atlas推理系列产品AI Core,支持的数据类型为:half/float

sharedTmpTensor

输入

临时缓存。

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。

用于Sin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的获取方式请参考函数原型

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品,支持的数据类型为:uint8_t

Atlas推理系列产品AI Core,支持的数据类型为:uint8_t

calCount

输入

实际计算数据元素个数,且calCount∈[0, srcTensor.GetSize()]。

返回值

支持的型号

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

Atlas推理系列产品AI Core

约束说明

  • 输入源数据需保持值域在[-65504.0, 65504.0]。
  • 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。
  • 操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束

调用示例

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shape信息为1024, 算子输入的数据类型为half, 实际计算个数为512
AscendC::Sin(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, 512);
结果示例如下:
输入数据(srcLocal): 
[-0.44476402 -0.43156096 -0.38648438  0.30285975 -0.73223037 -0.57837343 ... -0.25575528  0.5976324 ]
输出数据(dstLocal): 
[-0.43024486 -0.41828915 -0.37693444  0.29825103 -0.66853    -0.5466626 ... -0.25297618  0.56268686]
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