Relu

函数功能

按元素做线性整流Relu，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：

$\text{[math]}$

函数原型

tensor前n个数据计算

        
             template <typename T>
__aicore__ inline void Relu(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const int32_t& calCount)

tensor高维切分计算

mask逐bit模式

          
               template <typename T, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void Relu(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTimes, const UnaryRepeatParams& repeatParams)

mask连续模式

          
               template <typename T, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void Relu(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, uint64_t mask, const uint8_t repeatTimes, const UnaryRepeatParams& repeatParams)

参数说明

表1 模板参数说明
参数名	描述
T	操作数数据类型。
isSetMask	是否在接口内部设置mask。 true，表示在接口内部设置mask。 false，表示在接口外部设置mask，开发者需要使用SetVectorMask接口设置mask值。这种模式下，本接口入参中的mask值必须设置为MASK_PLACEHOLDER。

表2 参数说明
参数名	输入/输出	描述
dstLocal	输出	目的操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 LocalTensor的起始地址需要32字节对齐。 Atlas 训练系列产品，支持的数据类型为：half Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：half/float/int32_t 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/int32_t Atlas 200/500 A2推理产品，支持的数据类型为：half/float/int32_t
srcLocal	输入	源操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 LocalTensor的起始地址需要32字节对齐。源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。 Atlas 训练系列产品，支持的数据类型为：half Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：half/float/int32_t 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/int32_t Atlas 200/500 A2推理产品，支持的数据类型为：half/float/int32_t
calCount	输入	输入数据元素个数。
mask	输入	mask用于控制每次迭代内参与计算的元素。连续模式：表示前面连续的多少个元素参与计算。取值范围和操作数的数据类型有关，数据类型不同，每次迭代内能够处理的元素个数最大值不同。当操作数为16位时，mask∈[1, 128]；当操作数为32位时，mask∈[1, 64]；当操作数为64位时，mask∈[1, 32]。逐bit模式：可以按位控制哪些元素参与计算，bit位的值为1表示参与计算，0表示不参与。参数类型为长度为2的uint64_t类型数组。例如，mask=[8, 0]，8=0b1000，表示仅第4个元素参与计算。参数取值范围和操作数的数据类型有关，数据类型不同，每次迭代内能够处理的元素个数最大值不同。当操作数为16位时，mask[0]、mask[1]∈[0, 2⁶⁴-1]并且不同时为0；当操作数为32位时，mask[1]为0，mask[0]∈(0, 2⁶⁴-1]；当操作数为64位时，mask[1]为0，mask[0]∈(0, 2³²-1]。
repeatTimes	输入	重复迭代次数。矢量计算单元，每次读取连续的256 Bytes数据进行计算，为完成对输入数据的处理，必须通过多次迭代（repeat）才能完成所有数据的读取与计算。repeatTimes表示迭代的次数。关于该参数的具体描述请参考通用参数说明。
repeatParams	输入	控制操作数地址步长的参数。UnaryRepeatParams类型，包含操作数相邻迭代间相同datablock的地址步长，操作数同一迭代内不同datablock的地址步长等参数。相邻迭代间的地址步长参数说明请参考repeatStride（相邻迭代间相同datablock的地址步长）；同一迭代内datablock的地址步长参数说明请参考dataBlockStride（同一迭代内不同datablock的地址步长）。

返回值

无

支持的型号

Atlas 训练系列产品

Atlas推理系列产品AI Core

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

Atlas 200/500 A2推理产品

约束说明

为了节省地址空间，开发者可以定义一个Tensor，供源操作数与目的操作数同时使用（即地址重叠），约束如下，具体以各指令约束为准。
- 对于单次repeat（repeatTimes=1），且源操作数与目的操作数之间要求100%完全重叠，不支持部分重叠。
- 对于多次repeat（repeatTimes>1），若源操作数与目的操作数之间存在依赖，即第N次迭代的目的操作数是第N+1次的源操作数，这种情况是不支持地址重叠的。
操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束。

调用示例

本样例中只展示Compute流程中的部分代码。本样例的srcLocal和dstLocal均为half类型，占16位bit。

如果您需要运行样例代码，请将该代码段拷贝并替换样例模板中Compute函数的部分代码即可。

tensor高维切分计算样例-mask连续模式

        
             uint64_t mask = 256 / sizeof(half);
// repeatTimes = 4, 128 elements one repeat, 512 elements total
// dstBlkStride, srcBlkStride = 1, no gap between blocks in one repeat
// dstRepStride, srcRepStride = 8, no gap between repeats
AscendC::Relu(dstLocal, srcLocal, mask, 4, { 1, 1, 8, 8 });

tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式

        
             uint64_t mask[2] = { UINT64_MAX, UINT64_MAX };
// repeatTimes = 4, 128 elements one repeat, 512 elements total
// dstBlkStride, srcBlkStride = 1, no gap between blocks in one repeat
// dstRepStride, srcRepStride = 8, no gap between repeats
AscendC::Relu(dstLocal, srcLocal, mask, 4, { 1, 1, 8, 8 });

tensor前n个数据计算样例

        
             AscendC::Relu(dstLocal, srcLocal, 512);

结果示例如下：

输入数据(srcLocal): [6.938 -8.86 -0.2263 ... 1.971 1.778]
输出数据(dstLocal): 
[6.938 0 0 ... 1.971 1.778]

父主题： 单目指令