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昇腾小AI

SoftmaxFlash

功能说明

注意:该接口后续即将废弃,请使用精度和性能更好的SoftmaxFlashV2接口

Softmax增强版本,除了可以对输入tensor做SoftmaxFlash计算,还可以根据上一次Softmax计算的sum和max来更新本次的Softmax计算结果。last轴切轴的情况,每次计算的reduce结果并非是全轴的,需要根据上一次Softmax计算的sum和max来更新本次的Softmax计算结果,可以使用该增强接口。不支持NZ格式。

当前仅支持传入shape为ND格式,内部的reduce过程都是按last轴进行。不使能update时,该接口等同于SoftMax

为方便理解,通过python脚本实现的方式,表达其计算公式如下,其中src、inmax、 insum、update为输入,dst、x_sum、x_max、exp_max为输出。

def softmax_flash(src, inmax=None, insum=None, update=None):
    if update == None:
        #基于last轴进行rowmax(按行取最大值)处理
        x_max = np.max(src, axis=-1, keepdims=True)
        x_sub = src - x_max
        x_exp = np.exp(x_sub)
        #基于last轴进行rowsum(按行求和)处理
        x_sum = np.sum(x_exp, axis=-1, keepdims=True)
        dst = x_exp / x_sum
        exp_max = None
        return dst, x_max, x_sum, exp_max
    else:
        #将inmax和src拼接后求rowmax
        x_max = np.max(np.concatenate((inmax, src), axis=-1), axis=-1, keepdims=True)
        x_exp = np.exp(src - x_max)
        x_sum = np.sum(x_exp, axis=-1, keepdims=True)
        exp_max = np.exp(inmax - x_max)
        x_sum = exp_max * insum +  x_sum
        exp_max = exp_max * insum / x_sum
        dst = x_exp / x_sum
        return dst, x_max, x_sum, exp_max

函数原型

  • 接口框架申请临时空间
    1
    2
    template <typename T, bool isReuseSource = false, bool isBasicBlock = false>
    void SoftmaxFlash(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& sumTensor, const LocalTensor<T>& maxTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<T>& expMaxTensor, const LocalTensor<T>& inSumTensor, const LocalTensor<T>& inMaxTensor, const SoftMaxTiling& tiling, bool isUpdate = false, const SoftMaxShapeInfo& softmaxShapeInfo = {})
    
    1
    2
    template <typename T, bool isReuseSource = false, bool isBasicBlock = false>
    __aicore__ inline void SoftmaxFlash(const LocalTensor<half>& dstTensor, const LocalTensor<float>& sumTensor, const LocalTensor<float>& maxTensor, const LocalTensor<half>& srcTensor, const LocalTensor<half>& expMaxTensor, const LocalTensor<float>& inSumTensor, const LocalTensor<float>& inMaxTensor, const SoftMaxTiling& tiling, bool isUpdate = false, const SoftMaxShapeInfo& softmaxShapeInfo = {})
    
  • 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间
    1
    2
    template <typename T, bool isReuseSource = false, bool isBasicBlock = false>
    __aicore__ inline void SoftmaxFlash(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& sumTensor, const LocalTensor<T>& maxTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<T>& expMaxTensor, const LocalTensor<T>& inSumTensor, const LocalTensor<T>& inMaxTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const SoftMaxTiling& tiling, bool isUpdate = false, const SoftMaxShapeInfo& softmaxShapeInfo = {})
    
    1
    2
    template <typename T, bool isReuseSource = false, bool isBasicBlock = false>
    __aicore__ inline void SoftmaxFlash(const LocalTensor<half>& dstTensor, const LocalTensor<float>& sumTensor, const LocalTensor<float>& maxTensor, const LocalTensor<half>& srcTensor, const LocalTensor<half>& expMaxTensor, const LocalTensor<float>& inSumTensor, const LocalTensor<float>& inMaxTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const SoftMaxTiling& tiling, bool isUpdate = false, const SoftMaxShapeInfo& softmaxShapeInfo = {})
    

由于该接口的内部实现中涉及复杂的计算,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tensor申请空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下:通过SoftmaxFlash Tiling接口中提供的GetSoftMaxFlashMaxTmpSize/GetSoftMaxFlashMinTmpSize接口获取所需最大和最小临时空间大小,最小空间可以保证功能正确,最大空间用于提升性能。

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

预留参数,暂未启用,为后续的功能扩展做保留,保持默认值即可。

isBasicBlock

srcTensor和dstTensor的shape信息和Tiling切分策略满足基本块要求的情况下,可以使能该参数用于提升性能,默认不使能。基本块要求如下:

  • srcTensor和dstTensor的shape信息[m,n]需要满足如下条件:尾轴长度n小于2048并且是64的倍数,非尾轴长度的乘积m为8的倍数。
  • 通过调用IsBasicBlockInSoftMax判断Tiling切分策略是否满足基本块的切分要求。
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

dstTensor的shape和源操作数srcTensor一致。

sumTensor

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

用于保存softmax计算过程中reducesum的结果。

  • sumTensor的last轴长度固定为32Byte,即一个datablock长度。该datablock中的所有数据为同一个值,比如half数据类型下,该datablock中的16个数均为相同的reducesum的值。
  • 非last轴的长度与dstTensor保持一致。

maxTensor

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

用于保存softmax计算过程中reducemax的结果。

  • maxTensor的last轴长度固定为32Byte,即一个datablock长度。该datablock中的所有数据为同一个值。比如half数据类型下,该datablock中的16个数均为相同的reducemax的值。
  • 非last轴的长度与dstTensor保持一致。

srcTensor

输入

源操作数。

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

last轴长度需要32Byte对齐。

expMaxTensor

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

  • expMaxTensor的last轴长度固定为32Byte,即一个datablock长度。该datablock中的所有数据为同一个值。比如half数据类型下,该datablock中的16个数均为相同的值。
  • 非last轴的长度与dstTensor保持一致。

inSumTensor

输入

源操作数。

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

softmax计算所需要的sum值。

  • inSumTensor的last轴长度固定为32Byte,即一个datablock长度。该datablock中的所有数据为同一个值,比如half数据类型下,该datablock中的16个数均为相同的值。
  • 非last轴的长度需要与dstTensor保持一致。

inMaxTensor

输入

源操作数。

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

softmax计算所需要的max值。

  • inMaxTensor的last轴长度固定为32Byte,即一个datablock长度。该datablock中的所有数据为同一个值,比如half数据类型下,该datablock里的16个数均为相同的值。
  • 非last轴的长度需要与dstTensor保持一致。

sharedTmpBuffer

输入

临时空间。

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

该操作数的数据类型固定uint8_t。

接口内部复杂计算时用于存储中间变量,由开发者提供。

临时空间大小BufferSize的获取方式请参考SoftmaxFlash Tiling接口

tiling

输入

接口计算所需tiling信息,Tiling信息的获取请参考SoftmaxFlash Tiling接口

isUpdate

输入

是否使能update算法。

softmaxShapeInfo

输入

srcTensor的shape信息。SoftMaxShapeInfo类型,具体定义如下:

struct SoftMaxShapeInfo {
uint32_t srcM; // 非尾轴长度的乘积
uint32_t srcK; // 尾轴长度,必须32Byte对齐
uint32_t oriSrcM; // 原始非尾轴长度的乘积
uint32_t oriSrcK;  // 原始尾轴长度
};

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

注意事项

  • srcTensor和dstTensor的空间可以复用,maxTensor和inMaxTensor的空间可以复用,sumTensor和inSumTensor的空间可以复用。
  • sumTensor、maxTensor、expMaxTensor、inSumTensor、inMaxTensor的Tensor空间,last轴长度必须固定32Byte。
  • 操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束

调用示例

本样例输入src的Shape大小为[80,144],输出Shape大小dst=[80,144],输入inExpSumTensor=[80,16],输入inMaxTensor=[80,16],输出expMaxTensor=[80,16],数据类型均为half,update为false。
#include "kernel_operator.h"

template <typename T>
class KernelSoftmaxFlash {
public:
    __aicore__ inline KernelSoftmaxFlash()
    {}
    __aicore__ inline void Init(
        __gm__ uint8_t *src1Gm, __gm__ uint8_t *src2Gm, __gm__ uint8_t *dstGm, const SoftMaxTiling &tilingData)
    {
        elementNumPerBlk = 32 / sizeof(T);
        src1Global.SetGlobalBuffer((__gm__ T *)src1Gm);
        src2Global.SetGlobalBuffer((__gm__ T *)src2Gm);
        dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ T *)dstGm);
        pipe.InitBuffer(inQueueSrc1, 1, height * width * sizeof(T));
        pipe.InitBuffer(inQueueSrc2, 1, height * width * sizeof(T));
        pipe.InitBuffer(outQueueDst, 1, height * width * sizeof(T));
        pipe.InitBuffer(inMaxQueue, 1, height * elementNumPerBlk * sizeof(T));
        pipe.InitBuffer(inSumQueue, 1, height * elementNumPerBlk * sizeof(T));
        pipe.InitBuffer(expMaxQueue, 1, height * elementNumPerBlk * sizeof(T));
        tiling = tilingData;
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
        CopyIn();
        Compute();
        CopyOut();
    }

private:
    __aicore__ inline void CopyIn()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> srcLocal1 = inQueueSrc1.AllocTensor<T>();
        AscendC::LocalTensor<T> srcLocal2 = inQueueSrc2.AllocTensor<T>();
        AscendC::DataCopy(srcLocal1, src1Global, height * width);
        AscendC::DataCopy(srcLocal2, src2Global, height * width);
        inQueueSrc1.EnQue(srcLocal1);
        inQueueSrc2.EnQue(srcLocal2);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> srcLocal1 = inQueueSrc1.DeQue<T>();
        AscendC::LocalTensor<T> srcLocal2 = inQueueSrc2.DeQue<T>();
        AscendC::LocalTensor<T> dstLocal = outQueueDst.AllocTensor<T>();

        AscendC::LocalTensor<T> inmaxLocal = inMaxQueue.AllocTensor<T>();
        AscendC::LocalTensor<T> insumLocal = inSumQueue.AllocTensor<T>();
        AscendC::LocalTensor<T> expMaxTensor = expMaxQueue.AllocTensor<T>();
        AscendC::SoftMaxShapeInfo srcShape = {height, width, height, width};
        AscendC::SoftmaxFlash<T, false>(srcLocal2,
            insumLocal,
            inmaxLocal,
            srcLocal2,
            expMaxTensor,
            insumLocal,
            inmaxLocal,
            tiling,
            false,
            srcShape);

        AscendC::DataCopy(dstLocal, srcLocal2, height * width);

        outQueueDst.EnQue<T>(dstLocal);
        inMaxQueue.FreeTensor(inmaxLocal);
        inSumQueue.FreeTensor(insumLocal);
        inQueueSrc1.FreeTensor(srcLocal1);
        inQueueSrc2.FreeTensor(srcLocal2);
        expMaxQueue.FreeTensor(expMaxTensor);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> dstLocal = outQueueDst.DeQue<T>();
        AscendC::DataCopy(dstGlobal, dstLocal, height * width);
        outQueueDst.FreeTensor(dstLocal);
    }

private:
    AscendC::TPipe pipe;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> inQueueSrc1;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> inQueueSrc2;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 1> outQueueDst;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> inMaxQueue;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> inSumQueue;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> expMaxQueue;

    AscendC::GlobalTensor<T> src1Global, src2Global, dstGlobal;
    uint32_t elementNumPerBlk = 0;
    uint32_t width = 144;
    uint32_t height = 80;
    SoftMaxTiling tiling;
};

extern "C" __global__ __aicore__ void softmax_flash_kernel_half(
    __gm__ uint8_t *src1Gm, __gm__ uint8_t *src2Gm, __gm__ uint8_t *dstGm, __gm__ uint8_t *tiling)
{
    GET_TILING_DATA(tilingData, tiling);
    KernelSoftmaxFlash<half> op;
    op.Init(src1Gm, src2Gm, dstGm, tilingData.softmaxTilingData);
    op.Process();
}
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