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aclnnAddLayerNormGrad

支持的产品型号

  • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]
  • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]

接口原型

每个算子分为undefined,必须先调用“aclnnAddLayerNormGradGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器,再调用“aclnnAddLayerNormGrad”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnAddLayerNormGradGetWorkspaceSize(const aclTensor *dy, const aclTensor *x1, const aclTensor *x2, const aclTensor *rstd, const aclTensor *mean, const aclTensor *gamma, const aclTensor *dsumOptional, const aclTensor *dxOut, const aclTensor *dgammaOut, const aclTensor *dbetaOut, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • aclnnStatus aclnnAddLayerNormGrad(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

  • 算子功能:Add与LayerNorm融合算子的反向计算。

  • 计算公式

    • 正向公式:(D为reduce轴大小)
    LayerNorm(x)=xiE(x)Var(x)+ϵγ+β\operatorname{LayerNorm}(x)=\frac{x_i−\operatorname{E}(x)}{\sqrt{\operatorname{Var}(x)+ \epsilon}}*\gamma + \beta 其中E(xi)=1D1Dxi其中\operatorname{E}(x_i)=\frac{1}{D}\sum_{1}^{D}{x_i} Var(xi)=1D1D(xiE(x))2\operatorname{Var}(x_i)=\frac{1}{D}\sum_{1}^{D}{(x_i-\operatorname{E}(x))^2}
    • 反向公式:
    dLdxi=jdLdyjγjdxj^dxi\frac{{\rm d}L}{{\rm d}x_i} = \sum_{j}{\frac{{\rm d}L}{{\rm d}y_j} * \gamma_j * \frac{{\rm d}\hat{x_j}}{{\rm d}x_i}} 其中xj^=xiE(x)Var(x)+ϵ其中\hat{x_j}=\frac {x_i-\operatorname{E}(x)}{\sqrt{\operatorname{Var}(x)+\epsilon}} dxj^dxi=(δijdE(x)dxi)1Var(xi)1Var(xi)(xjE(x))dVar(xi)dx\frac{{\rm d}\hat{x_j}}{{\rm d}x_i}=(\delta_{ij} - \frac{{\rm d}\operatorname{E}(x)}{{\rm d}x_i}) * \frac{1}{\sqrt{\operatorname{Var}(x_i)}}-\frac{1}{\operatorname{Var}(x_i)}(x_j-\operatorname{E}(x))\frac{\rm d \operatorname{Var}(x_i)}{\rm dx} 其中dE(x)dxi=1D其中\frac{{\rm d}\operatorname{E}(x)}{{\rm d}x_i}=\frac{1}{D} dVar(xi)dx=1D1Var(xi)(xiE(x))\frac{\rm d \operatorname{Var}(x_i)}{\rm dx}=\frac{1}{D}\frac{1}{\sqrt{\operatorname{Var}(x_i)}}(x_i-\operatorname{E}(x))

aclnnAddLayerNormGradGetWorkspaceSize

  • 参数说明:

    • dy(aclTensor *,计算输入):主要的grad输入,Device侧的aclTensor,shape支持1维~8维,undefined支持ND,不支持非连续输入。
      • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:数据类型支持FLOAT32、FLOAT16。
      • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]:数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
    • x1(aclTensor *,计算输入):为正向融合算子的输入x1,Device侧的aclTensor,shape需要与dy相同,undefined支持ND,不支持非连续输入。
      • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:数据类型支持FLOAT32、FLOAT16。
      • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]:数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
    • x2(aclTensor *,计算输入):为正向融合算子的输入x2,Device侧的aclTensor,shape需要与dy相同,undefined支持ND,不支持非连续输入。
      • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:数据类型支持FLOAT32、FLOAT16。
      • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]:数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
    • rstd(aclTensor *,计算输入):表示正向输入x1、x2之和的rstd,以下计算中inputVariace 是针对尾轴。输入数据类型支持FLOAT32,shape需要与dy满足broadcast关系(前几维的维度和dy前几维的维度相同),undefined支持ND,不支持非连续输入。计算逻辑:rstd=np.power((inputVariace+EPSLON),(0.5))rstd = np.power((inputVariace + EPSLON), (-0.5))
    • mean(aclTensor *,计算输入):表示正向输入x1、x2之和的mean,inputMean是针对尾轴。数据类型支持FLOAT32,shape需要与dy满足broadcast关系(前几维的维度和dy前几维的维度相同),undefined支持ND,不支持非连续输入。
    • gamma(aclTensor *,计算输入):shape维度和dy后几维的维度相同,支持1维~8维,undefined支持ND,不支持非连续输入。
      • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:数据类型支持FLOAT32、FLOAT16。
      • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]:数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
    • dsumOptional(aclTensor *,计算输入):shape支持2维~8维,undefined支持ND,不支持非连续输入。
      • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:数据类型支持FLOAT32、FLOAT16。
      • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]:数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
    • dxOut(aclTensor *,计算输出):shape支持2维~8维,undefined支持ND。
      • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:数据类型支持FLOAT32、FLOAT16。
      • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]:数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
    • dgammaOut(aclTensor *,计算输出):数据类型支持FLOAT32,shape与输入gamma一致,undefined支持ND。
    • dbetaOut(aclTensor *,计算输出):数据类型支持FLOAT32,shape与输入gamma一致,undefined支持ND。
    • workspaceSize(uint64_t *,出参):返回需要在Device侧申请的workspace大小。
    • executor(aclOpExecutor **,出参):返回op执行器,包含了算子计算流程。
  • 返回值:

    aclnnStatus:返回状态码。(参见undefined

    [object Object]

aclnnAddLayerNormGrad

  • 参数说明:

    • workspace(void *,入参):在Device侧申请的workspace内存地址。
    • workspaceSize(uint64_t,入参):在Device侧申请的workspace大小,由第一段接口aclnnAddLayerNormGradGetWorkspaceSize获取。
    • executor(aclOpExecutor *,入参):op执行器,包含了算子计算流程。
    • stream(aclrtStream,入参):指定执行任务的AscendCL stream流。
  • 返回值:

    aclnnStatus:返回状态码。(具体参见undefined

约束与限制

  • 功能维度
    • 数据类型支持
      • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]:dy、x1、x2、gamma、dsumOptional支持FLOAT32、FLOAT16。
      • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]:dy、x1、x2、gamma、dsumOptional支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
      • rstd、mean支持:FLOAT32。
    • 数据格式支持:ND。
  • 未支持类型说明
    • DOUBLE:指令不支持DOUBLE。
    • 是否支持空tensor:不支持空进空出。
    • 是否非连续tensor:不支持输入非连续,不支持数据非连续。
  • 边界值场景说明
    • 当输入是inf时,输出为inf。
    • 当输入是nan时,输出为nan。

调用示例

示例代码如下,仅供参考,具体编译和执行过程请参考undefined

[object Object]