aclnnMoeTokenUnpermuteGrad

支持的产品型号

• [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“aclnnMoeTokenUnpermuteGradGetWorkspaceSize”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“aclnnMoeTokenUnpermuteGrad”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnMoeTokenUnpermuteGradGetWorkspaceSize(const aclTensor *permutedTokens, const aclTensor *unpermutedTokensGrad, const aclTensor *sortedIndices, const aclTensor *probsOptional, bool paddedMode, const aclIntArray *restoreShape, aclTensor *permutedTokensGradOut, aclTensor *probsGradOut, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
• aclnnStatus aclnnMoeTokenUnpermuteGrad(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

• 算子功能：aclnnMoeTokenUnpermute的反向传播。

• 计算公式：

  （1）probs非None：

  $$unpermutedTokens[i] = permutedTokens[sortedIndices[i]]$$ $$unpermutedTokens = unpermutedTokens.reshape(-1, topK, hiddenSize)$$ $$unpermutedTokens = unpermutedTokensGrad.unsqueeze(1) * unpermutedTokens$$ $$probsGrad = \sum_{k=0}^{K}(unpermutedTokens_{i,j,k})$$ $$permutedTokensGrad[sortedIndices[i]] = ((unpermutedTokensGrad.unsqueeze(1) * probs.unsqueeze(-1)).reshape(-1, hiddensize))[i]$$

  （2）probs为None：

  $$permutedTokensGrad[sortedIndices[i]] = unpermutedOutputGrad[i]$$

aclnnMoeTokenUnpermuteGradGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • permutedTokens（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，输入token，要求为一个维度为2D的Tensor，shape为 (tokens_num * topK_num, hidden_size)，其中topK_num <= 512，数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32，undefined要求为ND。支持非连续输入。
  • unpermutedTokensGrad（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，正向输出unpermutedTokens的梯度，要求为一个维度为2D的Tensor，shape为 (tokens_num, hidden_size)，数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32，undefined要求为ND。支持非连续输入。
  • sortedIndices（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，要求shape为一个1D的(tokens_num * topK_num,)，数据类型支持INT32，undefined要求为ND。索引取值范围[0, tokens_num * topK_num - 1]。支持非连续输入。
  • probsOptional（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，可选输入，要求shape为一个2D的(tokens_num, topK_num)，数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32，undefined要求为ND。当probs传时，topK_num等于probs第2维；当probs不传时，topK_num=1。支持非连续输入。
  • paddedMode（bool, 计算输入）：true表示开启paddedMode，false表示关闭paddedMode，paddedMode解释见restoreShape参数。目前仅支持false。
  • restoreShape（aclIntArray*，计算输入）：当paddedMode为true后生效，否则不会对其进行操作。当paddedMode为true以后，此为unpermutedTokens的shape。当前仅支持nullptr。
  • permutedTokensGradOut（aclTensor*，计算输出）：输入permutedTokens的梯度，要求是一个2D的Tensor，shape为（tokens_num * topK_num, hidden_size）. 数据类型同permutedTokens，支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32，undefined要求为ND。不支持非连续输出。
  • probsGradOut（aclTensor*，计算输出）：可选输出，输入probs的梯度，要求是一个2D的Tensor，shape为(tokens_num, topK_num). 数据类型同probsOptional，支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32，undefined要求为ND。不支持非连续输出。
  • 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：

  返回aclnnStatus状态码，具体参见undefined。

  [object Object]

aclnnMoeTokenUnpermuteGrad

• 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aclnnMoeTokenUnpermuteGradGetWorkspaceSize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：

  返回aclnnStatus状态码，具体参见undefined。

约束与限制

topK_num <= 512

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。