Frac
功能说明
按元素做取小数计算。举例如下:
Frac(-258.41888) = -0.41888428;
Frac(5592.625) = 0.625。
函数原型
- 接口框架申请临时空间
- 源操作数Tensor全部参与计算
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template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Frac(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor)
- 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 Frac(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const uint32_t calCount)
- 源操作数Tensor全部参与计算
- 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间
- 源操作数Tensor全部参与计算
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template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Frac(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer)
- 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 Frac(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
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。
- 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GetFracMaxMinTmpSize中提供的GetFracMaxMinTmpSize接口获取需要预留空间大小的上下限。
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。 |
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 |
sharedTmpBuffer |
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Frac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GetFracMaxMinTmpSize。 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
- 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。
- 不支持源操作数与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
#include "kernel_operator.h" template <typename srcType> class KernelFrac { public: __aicore__ inline KernelFrac(){} __aicore__ inline void Init(GM_ADDR srcGm, GM_ADDR dstGm, uint32_t srcSize) { srcGlobal.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ srcType *>(srcGm), srcSize); dstGlobal.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ srcType *>(dstGm), srcSize); pipe.InitBuffer(inQueueX, 1, srcSize * sizeof(srcType)); pipe.InitBuffer(outQueue, 1, srcSize * sizeof(srcType)); bufferSize = srcSize; } __aicore__ inline void Process() { CopyIn(); Compute(); CopyOut(); } private: __aicore__ inline void CopyIn() { AscendC::LocalTensor<srcType> srcLocal = inQueueX.AllocTensor<srcType>(); AscendC::DataCopy(srcLocal, srcGlobal, bufferSize); inQueueX.EnQue(srcLocal); } __aicore__ inline void Compute() { AscendC::LocalTensor<srcType> dstLocal = outQueue.AllocTensor<srcType>(); AscendC::LocalTensor<srcType> srcLocal = inQueueX.DeQue<srcType>(); AscendC::Frac<srcType, false>(dstLocal, srcLocal); outQueue.EnQue<srcType>(dstLocal); inQueueX.FreeTensor(srcLocal); } __aicore__ inline void CopyOut() { AscendC::LocalTensor<srcType> dstLocal = outQueue.DeQue<srcType>(); AscendC::DataCopy(dstGlobal, dstLocal, bufferSize); outQueue.FreeTensor(dstLocal); } private: AscendC::GlobalTensor<srcType> srcGlobal; AscendC::GlobalTensor<srcType> dstGlobal; AscendC::TPipe pipe; AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> inQueueX; AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 1> outQueue; uint32_t bufferSize = 0; }; template <typename dataType> __aicore__ void kernel_frac_operator(GM_ADDR srcGm, GM_ADDR dstGm, uint32_t srcSize) { KernelFrac<dataType> op; op.Init(srcGm, dstGm, srcSize); op.Process(); } extern "C" __global__ __aicore__ void kernel_frac_operator(GM_ADDR srcGm, GM_ADDR dstGm, uint32_t srcSize) { kernel_frac_operator<half>(srcGm, dstGm, srcSize); }
输入数据(srcLocal): [ -258.41888 5592.625 -5312.416 ... 9423.014 -8336.825] 输出数据(dstLocal): [ -0.41888428 0.625 -0.41601562 ... 0.013671875 -0.8251953 ]