Sigmoid

功能说明

按元素做逻辑回归Sigmoid，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 ：

函数原型

• 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 Sigmoid(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, 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, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Sigmoid(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, 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 Sigmoid(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const 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 Sigmoid(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor)

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GetSigmoidMaxMinTmpSize中提供的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

Atlas 训练系列产品

约束说明

• 操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束。

• 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。

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::Sigmoid(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, 512);

输入数据(srcLocal): [1.762616 7.9542747 ... 7.8306146 6.3167496]
输出数据(dstLocal): 
[0.853537 0.996489 ... 0.996027 0.998197]