FasterGeluV2
功能说明
在神经网络中，GELU是一个重要的激活函数，其灵感来源于relu和dropout，在激活中引入了随机正则的思想。为了降低GELU的算力需求，业界提出了FastGeluV2版本。本接口实现了FastGeluV2，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 ：
其中，
函数原型
- 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间
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template <typename T, bool highPrecision = false, bool highPerformance = false> __aicore__ inline void FasterGeluV2(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const uint32_t dataSize)
- 接口框架申请临时空间
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template <typename T, bool highPrecision = false, bool highPerformance = false> __aicore__ inline void FasterGeluV2(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const uint32_t dataSize)
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FasterGeluV2 Tiling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。 |
highPrecision |
是否使能高精度接口，以提升运算准确度。默认false，不使能。 |
highPerformance |
是否使能高性能接口，以提升运算效率。默认false，不使能。注意：开启高性能模式相比于默认不开启高精度和高性能模式会有精度下降，同时开启高精度和高性能模式相比于仅开启高性能模式可能会有性能下降。 |
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。 用于接口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GetGeluMaxMinTmpSize。 |
dataSize |
输入 |
实际计算数据元素个数，dataSize∈[0, min(srcLocal.GetSize(), dstLocal.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
- 源操作数和目的操作数的Tensor空间可以复用。
- 操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束。
- 当前仅支持ND格式的输入，不支持其他格式。
调用示例
#include "kernel_operator.h"
template <typename srcType>
class KernelFasterGelu
{
public:
__aicore__ inline KernelFasterGelu() {}
__aicore__ inline void Init(GM_ADDR srcGm, GM_ADDR dstGm, uint32_t inputSize)
{
dataSize = inputSize;
src_global.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ srcType *>(srcGm), dataSize);
dst_global.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ srcType *>(dstGm), dataSize);
pipe.InitBuffer(inQueueX, 1, dataSize * sizeof(srcType));
pipe.InitBuffer(outQueue, 1, dataSize * sizeof(srcType));
}
__aicore__ inline void Process()
{
CopyIn();
Compute();
CopyOut();
}
private:
__aicore__ inline void CopyIn()
{
AscendC::LocalTensor<srcType> srcLocal = inQueueX.AllocTensor<srcType>();
AscendC::DataCopy(srcLocal, src_global, dataSize);
inQueueX.EnQue(srcLocal);
}
__aicore__ inline void Compute()
{
AscendC::LocalTensor<srcType> dstLocal = outQueue.AllocTensor<srcType>();
AscendC::LocalTensor<srcType> srcLocal = inQueueX.DeQue<srcType>();
AscendC::FasterGeluV2(dstLocal, srcLocal, dataSize);
// AscendC::FasterGeluV2<srcType, true, false>(dstLocal, srcLocal, dataSize);开启高精度模式
// AscendC::FasterGeluV2<srcType, false, true>(dstLocal, srcLocal, dataSize);开启高性能模式
outQueue.EnQue<srcType>(dstLocal);
inQueueX.FreeTensor(srcLocal);
}
__aicore__ inline void CopyOut()
{
AscendC::LocalTensor<srcType> dstLocal = outQueue.DeQue<srcType>();
AscendC::DataCopy(dst_global, dstLocal, dataSize);
outQueue.FreeTensor(dstLocal);
}
private:
AscendC::GlobalTensor<srcType> src_global;
AscendC::GlobalTensor<srcType> dst_global;
AscendC::TPipe pipe;
AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> inQueueX;
AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 1> outQueue;
uint32_t dataSize = 0;
};
template <typename dataType>
__aicore__ void kernel_FasterGelu_operator(GM_ADDR srcGm, GM_ADDR dstGm, uint32_t dataSize)
{
KernelFasterGelu<dataType> op;
op.Init(srcGm, dstGm, dataSize);
op.Process();
}
结果示例如下：
输入数据(srcLocal): [-1.251 1.074 -6.137 -9.67 -5.066 -9.44 -3.588 -5.758 -7.484 -5.35 -9.62 -4.33 -6.66 -3.732 0.0841 -8.59 -6.3 -4.62 -3.059 -8.34 -8.24 -7.617 -7.93 -3.592 -3.268 -5.406 -9.49 5.633 -5.3 -9.36 -6.715 -5.727 ] 输出数据(dstLocal): [-0.1411 0.916 -0. -0. -0. -0. -0. -0. -0. -0. -0. -0. -0. -0. 0.0486 -0. -0. -0. -0. -0. -0. -0. -0. -0. -0. -0. -0. 5.633 -0. -0. -0. -0. ]
