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昇腾小AI

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
      1
      2
      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
      1
      2
      template <typename T, bool isReuseSource = false>
      __aicore__ inline void Frac(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const uint32_t calCount)
      
  • 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间
    • 源操作数Tensor全部参与计算
      1
      2
      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
      1
      2
      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)
      

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

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

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

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);
}
结果示例如下:
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 ]
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