Fmod

功能说明

按元素计算两个浮点数a, b相除后的余数，公式如下。

其中，Trunc为向零取整操作。举例如下：

Fmod(2.0, 1.5) = 0.5；

Fmod(-3.0, 1.1) = -0.8。

函数原型

• 通过tmpTensor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> __aicore__ inline void Fmod(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor,const LocalTensor<T>& src1Tensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const uint32_t calCount)

  • 源操作数Tensor全部参与计算

    1 2	template <typename T> __aicore__ inline void Fmod(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> __aicore__ inline void Fmod(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor,const LocalTensor<T>& src1Tensor, const uint32_t calCount)

  • 源操作数Tensor全部参与计算

    1 2	template <typename T> __aicore__ inline void Fmod(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor,const LocalTensor<T>& src1Tensor)

由于该接口的内部实现中涉及精度转换。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GetFmodMaxMinTmpSize中提供的GetFmodMaxMinTmpSize接口获取需要预留空间的大小。

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

• 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。
• 源操作数src0Tensor与src1Tensor的数据长度必须保持一致。
• 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

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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half, 实际计算个数为512
AscendC::Fmod(dstLocal, src0Local, src1Local, sharedTmpBuffer, 512);

输入数据(src0Local): [ 0.5317103  -6.37912032  5.53408647 ... 11.11059642 -11.67860335 ]
输入数据(src1Local): [ 2.12526834  3.09347812  -0.327234  ...  5.64334232 5.97345923]
输出数据(dstLocal): [ 0.5317 -0.1922  0.2983 ...  5.4673  -5.7051]