IsInf
【免费下载链接】asc-devkit本项目是CANN 推出的昇腾AI处理器专用的算子程序开发语言,原生支持C和C++标准规范,主要由类库和语言扩展层构成,提供多层级API,满足多维场景算子开发诉求。项目地址: https://gitcode.com/cann/asc-devkit
产品支持情况
- Ascend 950PR/Ascend 950DT:支持
- Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品:不支持
- Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品:不支持
- Atlas 200I/500 A2 推理产品:不支持
- Atlas 推理系列产品AI Core:不支持
- Atlas 推理系列产品Vector Core:不支持
- Atlas 训练系列产品:不支持
功能说明
按元素判断输入的浮点数是否为±INF,输出结果为浮点数或布尔值。当输出为浮点类型时,对于±INF的输入数据,对应位置的结果为浮点类型的1,反之为0;当输出为bool类型时,对于±INF的输入数据,对应位置的结果为true,反之为false。计算公式如下:
当输出为浮点类型时:
当输出为bool类型时:
函数原型
通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间
template <const IsInfConfig& config = DEFAULT_IS_INF_CONFIG, typename T, typename U> __aicore__ inline void IsInf(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<U>& src, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const uint32_t count)接口框架申请临时空间
template <const IsInfConfig& config = DEFAULT_IS_INF_CONFIG, typename T, typename U> __aicore__ inline void IsInf(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<U>& src, const uint32_t count)
由于该接口的内部实现中涉及精度转换。需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持开发者通过sharedTmpBuffer入参传入和接口框架申请两种方式。
- 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传入的情况,开发者需要为tensor申请空间;接口框架申请的方式,开发者需要预留临时空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下:通过GetIsInfMaxMinTmpSize中提供的接口获取需要预留空间的大小。
参数说明
表1模板参数说明
| 参数名 | 描述 |
|---|---|
| IsInfConfig | IsInf算法的相关配置。此参数可选配,IsInfConfig类型,具体定义如下方代码所示,其中参数的含义为: isReuseSource:是否允许修改源操作数。该参数预留,传入默认值false即可。 |
| T | 目的操作数的数据类型。支持的数据类型为:bool、half、float。 |
| U | 源操作数的数据类型。支持的数据类型为:half、float。 |
struct IsInfConfig { bool isReuseSource; };表2接口参数说明
| 参数名称 | 输入/输出 | 含义 |
|---|---|---|
| dst | 输出 | 目的操作数。 类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 目的操作数的数据类型和源操作数相同或者为bool类型。当前支持的数据类型组合请见表3。 |
| src | 输入 | 源操作数。 类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 |
| sharedTmpBuffer | 输入 | 临时缓存。 类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 用于IsInf内部复杂计算时存储中间变量,由开发者提供。 临时空间大小BufferSize的获取方式请参考GetIsInfMaxMinTmpSize。 |
| count | 输入 | 参与计算的元素个数。 |
表3输入输出支持的数据类型组合
| srcDtype | dstDtype |
|---|---|
| half | half |
| half | bool |
| float | float |
| float | bool |
返回值说明
无
约束说明
- 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
- 操作数地址偏移对齐要求请参见通用说明和约束。
调用示例
通过sharedTmpBuffer入参传入
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tensor长度为1024,算子输入的数据类型为half,实际计算个数为512 static constexpr AscendC::IsInfConfig isInfConfig = {false}; // 不修改源操作数 // dst为bool类型的LocalTensor,src为half类型的LocalTensor AscendC::IsInf<isInfConfig, bool, half>(dst, src, sharedTmpBuffer, 512);接口框架申请临时空间
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 // 输入tensor长度为1024,算子输入的数据类型为half,实际计算个数为512 static constexpr AscendC::IsInfConfig isInfConfig = {false}; // 不修改源操作数 // dst为bool类型的LocalTensor,src为half类型的LocalTensor AscendC::IsInf<isInfConfig, bool, half>(dst, src, 512);
结果示例如下:
输入的数据类型为half,输出的数据类型为bool 输入数据(src):[1.0 inf 3.0 4.0 inf 6.0 -inf 8.0] 输出数据(dst):[false true false false true false true false]【免费下载链接】asc-devkit本项目是CANN 推出的昇腾AI处理器专用的算子程序开发语言,原生支持C和C++标准规范,主要由类库和语言扩展层构成,提供多层级API,满足多维场景算子开发诉求。项目地址: https://gitcode.com/cann/asc-devkit
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