Power

功能说明

实现按元素做幂运算功能，提供3类接口，处理逻辑分别为：

函数原型

• Power(dstTensor, srcTensor1, srcTensor2)
  • 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间
    • 源操作数Tensor全部/部分参与计算

      1 2	template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Power(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor, const LocalTensor<T>& src1Tensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, uint32_t calCount)

    • 源操作数Tensor全部参与计算

      1 2	template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Power(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor, const LocalTensor<T>& src1Tensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer)

  • 接口框架申请临时空间
    • 源操作数Tensor全部/部分参与计算

      1 2	template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Power(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor, const LocalTensor<T>& src1Tensor, uint32_t calCount)

    • 源操作数Tensor全部参与计算

      1 2	template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Power(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor, const LocalTensor<T>& src1Tensor)

• Power(dstTensor, srcTensor1, scalarValue)
  • 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间
    • 源操作数Tensor全部/部分参与计算

      1 2	template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Power(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor, const T& src1Scalar, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, uint32_t calCount)

    • 源操作数Tensor全部参与计算

      1 2	template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Power(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor, const T& src1Scalar, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer)

  • 接口框架申请临时空间
    • 源操作数Tensor全部/部分参与计算

      1 2	template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Power(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor, const T& src1Scalar, uint32_t calCount)

    • 源操作数Tensor全部参与计算

      1 2	template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Power(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor, const T& src1Scalar)

• Power(dstTensor, scalarValue, srcTensor2)
  • 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间
    • 源操作数Tensor全部/部分参与计算

      1 2	template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Power(const LocalTensor<T>& dstTensor, const T& src0Scalar, const LocalTensor<T>& src1Tensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, uint32_t calCount)

    • 源操作数Tensor全部参与计算

      1 2	template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Power(const LocalTensor<T>& dstTensor, const T& src0Scalar, const LocalTensor<T>& src1Tensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer)

  • 接口框架申请临时空间
    • 源操作数Tensor全部/部分参与计算

      1 2	template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Power(const LocalTensor<T>& dstTensor, const T& src0Scalar, const LocalTensor<T>& src1Tensor, uint32_t calCount)

    • 源操作数Tensor全部参与计算

      1 2	template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Power(const LocalTensor<T>& dstTensor, const T& src0Scalar, const LocalTensor<T>& src1Tensor)

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sharedTmpBuffer申请空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下：通过GetPowerMaxMinTmpSize中提供的GetPowerMaxMinTmpSize接口获取需要预留空间的范围大小。

参数说明

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。
• 对于Atlas推理系列产品AI Core，幂运算的指数必须小于2³¹-1。
• 操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束。

调用示例

本样例中只展示Compute流程中的部分代码。如果您需要运行样例代码，请将该代码段拷贝并替换样例模板中Compute函数的部分代码即可。

• Power(dstTensor, srcTensor1, srcTensor2)

  1	Power(dstLocal, srcLocal1, srcLocal2)

  结果示例如下：

  输入数据(srcLocal1): [1.4608411 4.344736 ... 0.46437776]
  输入数据(srcLocal2): [-5.4534287 4.5122147 ... -0.9344089]
  输出数据(dstLocal): [0.12657544 756.1846 ... 2.0477564]

• Power(dstTensor, srcTensor1, scalarValue)

  1	Power(dstLocal, srcLocal1, scalarValue)

  结果示例如下：

  输入数据(srcLocal1): [2.263972 2.902264 ... 0.40299487]
  输入数据(scalarValue): 1.2260373
  输出数据(dstLocal): [2.7232351 3.6926038 ... 0.32815763]

• Power(dstTensor, scalarValue, srcTensor2)

  1	Power(dstLocal, scalarValue, srcLocal2)

  结果示例如下：

  输入数据(scalarValue): 4.382112
  输入数据(srcLocal2): [5.504859 2.0677629 ... 1.053188]
  输出数据(dstLocal): [3407.0386 21.225077 ... 4.7403817]

样例模板

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#include "kernel_operator.h"
template <typename srcType>
class KernelPower
{
public:
    __aicore__ inline KernelPower() {}
    __aicore__ inline void Init(GM_ADDR src1Gm, GM_ADDR src2Gm, GM_ADDR dstGm, uint32_t srcSize)
    {
        src1Global.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ srcType *>(src1Gm), srcSize);
        src2Global.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ srcType *>(src2Gm), srcSize);
        dstGlobal.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ srcType *>(dstGm), srcSize);
        pipe.InitBuffer(inQueueX1, 1, srcSize * sizeof(srcType));
        pipe.InitBuffer(inQueueX2, 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> srcLocal1 = inQueueX1.AllocTensor<srcType>();
        AscendC::DataCopy(srcLocal1, src1Global, bufferSize);
        inQueueX1.EnQue(srcLocal1);
        AscendC::LocalTensor<srcType> srcLocal2 = inQueueX2.AllocTensor<srcType>();
        AscendC::DataCopy(srcLocal2, src2Global, bufferSize);
        inQueueX2.EnQue(srcLocal2);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        AscendC::LocalTensor<srcType> dstLocal = outQueue.AllocTensor<srcType>();
        AscendC::LocalTensor<srcType> srcLocal1 = inQueueX1.DeQue<srcType>();
        AscendC::LocalTensor<srcType> srcLocal2 = inQueueX2.DeQue<srcType>();
        AscendC::LocalTensor<srcType> tmpLocal;
        srcType scalarValue1 = srcLocal1.GetValue(0);
        srcType scalarValue2 = srcLocal2.GetValue(0);
        AscendC::Power<srcType, false>(dstLocal, scalarValue1, srcLocal2);
        outQueue.EnQue<srcType>(dstLocal);
        inQueueX1.FreeTensor(srcLocal1);
        inQueueX2.FreeTensor(srcLocal2);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        AscendC::LocalTensor<srcType> dstLocal = outQueue.DeQue<srcType>();
        AscendC::DataCopy(dstGlobal, dstLocal, bufferSize);
        outQueue.FreeTensor(dstLocal);
    }

private:
    AscendC::GlobalTensor<srcType> src1Global;
    AscendC::GlobalTensor<srcType> src2Global;
    AscendC::GlobalTensor<srcType> dstGlobal;
    AscendC::TPipe pipe;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> inQueueX1;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> inQueueX2;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 1> outQueue;
    uint32_t bufferSize = 0;
};
template <typename dataType>
__aicore__ void kernel_power_operator(GM_ADDR src1Gm, GM_ADDR src2Gm, GM_ADDR dstGm, uint32_t srcSize)
{
    KernelPower<dataType> op;
    op.Init(src1Gm, src2Gm, dstGm, srcSize);
    op.Process();
}

extern "C" __global__ __aicore__ void power_operator_custom(GM_ADDR src1Gm, GM_ADDR src2Gm, GM_ADDR dstGm, uint32_t srcSize)
{
    kernel_power_operator<half>(src1Gm, src2Gm, dstGm, srcSize);
}