SoftmaxGrad

功能说明

将输入tensor[m₀, m₁, ...m_t, n]（t大于等于0）的非尾轴长度相乘的结果看作m，则输入tensor的shape看作[m, n]。对输入tensor[m,n]按行做grad反向计算，计算公式如下：

$\text{[math]}$

当输入shape为ND格式时，内部的reduce过程按last轴进行；当输入shape为NZ格式时，内部的reduce过程按照last轴和first轴进行，reduce过程可以参考SoftMax中的图示说明。

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、grad、isFront是源操作数（输入），dst为目的操作数（输出）。

      
           def softmax_grad(grad, src, isFront = None):
    dst = grad * src
    dst = np.sum(dst, axis=-1, keepdims=True)
    if isFront :
         return dst
    dst = (grad - dst) * src
    return dst

实现原理

以float类型，ND格式，shape为[m,k]的输入Tensor为例，描述SoftmaxGrad高阶API内部算法框图，如下图所示。

图1 SoftmaxGrad算法框图
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计算过程分为如下几步，均在Vector上进行：

mul步骤：对输入x和y所有数据相乘，计算结果会保存到一个临时空间temp中；
reducesum步骤：对temp数据([m, k])每一行求和得到[m, 1]，计算结果会保存到临时空间中；
broadcast步骤：对reducesum结果[m, 1]的数据做一个按datablock为单位的填充，比如float类型下，把[m, 1]扩展成[m, 8]；
判断是否isFront模式，如果是，则输出broadcast后的结果，计算结束；如果不是，则继续执行后续步骤；
broadcast步骤：对[m, 8]做一个扩维，扩展成[m, k]，计算结果会保存到临时空间中；
sub步骤：输入x的所有数据减去上一步broadcast后的结果；
mul步骤：sub后的所有数据和输入y相乘，输出结果z。

函数原型

接口框架申请临时空间

        
             template <typename T, bool isReuseSource = false, bool isDataFormatNZ = false>
__aicore__ inline void SoftmaxGrad(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& gradTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const SoftMaxTiling& tiling, bool isFront = false, const SoftMaxShapeInfo& softmaxShapeInfo = {})

通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间

        
             template <typename T, bool isReuseSource = false, bool isDataFormatNZ = false>
__aicore__ inline void SoftmaxGrad(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& gradTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const SoftMaxTiling& tiling, bool isFront = 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SoftmaxGrad Tiling接口中提供的GetSoftMaxGradMaxTmpSize/GetSoftMaxGradMinTmpSize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，必须使用默认值。
isDataFormatNZ	当前输入输出的数据格式是否为NZ格式，默认数据格式为ND，即默认取值为false。针对Atlas 200/500 A2推理产品，不支持配置为NZ格式。

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

Atlas 200/500 A2推理产品，支持的数据类型为：half/float

last轴长度需要32Byte对齐。

gradTensor

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

Atlas 200/500 A2推理产品，支持的数据类型为：half/float

last轴长度需要32Byte对齐。

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

Atlas 200/500 A2推理产品，支持的数据类型为：half/float

last轴长度需要32Byte对齐。

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SoftmaxGrad Tiling接口。

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
};

需要注意，当输入输出的数据格式为NZ格式时，尾轴长度为reduce轴长度即图2中的W0*W1，非尾轴为H0*H1。

tiling

输入

softmaxgrad计算所需tiling信息，Tiling信息的获取请参考SoftmaxGrad Tiling接口。

isFront

输入

是否使能isFront计算，若为True，dstTensor的last轴长度必须固定32Byte。

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

Atlas 200/500 A2推理产品

注意事项

srcTensor和dstTensor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。

调用示例

本样例中输入srcTensor、gradtensor和输出dstTensor的Shape大小均为[128,64]，isFront为false，数据类型均为half，输入输出的数据排布格式为ND，srcTensor和dstTensor空间不复用，不使能基本块。

       
        
          
          
            #include "kernel_operator.h"

template <typename T>
class KernelSoftmaxGrad {
public:
    __aicore__ inline KernelSoftmaxGrad()
    {}
    __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));
        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::SoftMaxShapeInfo srcShape = {height, width, height, width};
        AscendC::SoftmaxGrad<T>(dstLocal, srcLocal2, srcLocal1, tiling, false, srcShape);

        outQueueDst.EnQue<T>(dstLocal);
        inQueueSrc1.FreeTensor(srcLocal1);
        inQueueSrc2.FreeTensor(srcLocal2);
    }
    __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::GlobalTensor<T> src1Global, src2Global, dstGlobal;
    uint32_t elementNumPerBlk = 0;
    uint32_t width = 64;
    uint32_t height = 128;
    SoftMaxTiling tiling;
};

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

           

         

       
      

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