Tan

功能说明

按元素做正切函数计算，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：

$\text{[math]}$

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 Tan(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 Tan(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 Tan(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 Tan(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sharedTmpBuffer申请空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下：通过GetTanMaxMinTmpSize中提供的GetTanMaxMinTmpSize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。
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 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。 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
srcTensor	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
sharedTmpBuffer	输入	临时缓存。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。临时空间大小BufferSize的获取方式请参考GetTanMaxMinTmpSize。 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

无

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

输入数据限制在(-65504.0, 65504.0)范围内。
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

接口样例

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::Tan(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, 512);

结果示例如下：

输入数据(srcLocal): [-0.11241488  0.80886058  4.07060815 ...  -3.90772673 60.49020877]
输出数据(dstLocal): [-0.11289082  1.04806128  1.33812286 ...  -0.96219541 1.02953215 ]

父主题： Tan