Digamma
功能说明
按元素计算x的gamma函数的对数导数，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，
为伽玛函数。
函数原型
- 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间
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template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Digamma(LocalTensor<T> &dstTensor, const LocalTensor<T> &srcTensor, LocalTensor<uint8_t> &sharedTmpBuffer, const uint32_t calCount)
- 接口框架申请临时空间
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template<typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Digamma(LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, 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入参传入和接口框架申请两种方式。
- 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传入的情况，开发者需要为tensor申请空间；接口框架申请的方式，开发者需要预留临时空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下：通过 GetDigammaMaxMinTmpSize 中提供的接口获取需要预留空间范围的大小。
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，默认值为false。如果开发者允许源操作数被改写，可以使能该参数，使能后能够节省部分内存空间。 设置为true，则本接口内部计算时复用srcTensor的内存空间，节省内存空间；设置为false，则本接口内部计算时不复用srcTensor的内存空间。 对于float数据类型输入支持开启该参数，half数据类型输入不支持开启该参数。 isReuseSource的使用样例请参考更多样例。 |
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。 用于Digamma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GetDigammaMaxMinTmpSize。 |
calCount |
输入 |
实际计算元素个数，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
- 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
完整的调用样例请参考更多样例。
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float, 实际计算个数为前1024 AscendC::Digamma<float, false>(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, 1024);
输入数据(srcLocal): [5.3675685 0.26528683 -2.872628 ... 2.9387941 9.001339] 输出数据(dstLocal): [1.5843406 -3.978809 -6.2081366 ... 0.8983184 2.1407988]
