Sign

功能说明

按元素执行Sign操作，Sign是指返回输入数据的符号，如果为0则返回0，如果为正数则返回1，如果为负数则返回-1。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 Sign(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 Sign(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 Sign(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 Sign(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GetSignMaxMinTmpSize中提供的接口获取需要预留空间范围的大小。

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/A200I A2 Box 异构组件

Atlas 推理系列产品AI Core

约束说明

• 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
• 当前仅支持ND格式的输入，不支持其他格式。
• calCount需要保证小于或等于srcTensor和dstTensor存储的元素范围。
• 不支持sharedTmpBuffer与源操作数和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约束。

调用示例

完整的调用样例请参考更多样例。

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// 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间
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
AscendC::LocalTensor<uint8_t> sharedTmpBuffer = tmpQue.AllocTensor<uint8_t>();
AscendC::Sign(yLocal, xLocal, tmpLocal, calCount);  // 源操作数Tensor全部/部分参与计算
AscendC::Sign(yLocal, xLocal, tmpLocal);            // 源操作数Tensor全部参与计算
// 接口框架申请临时空间
AscendC::Sign(yLocal, xLocal, this->mcount);    // 源操作数Tensor全部/部分参与计算
AscendC::Sign(yLocal, xLocal);                  // 源操作数Tensor全部参与计算

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输入输出的数据类型为float，一维向量包含8个数字;
输入数据(srcLocal): [-inf, -2.0, -0.0, 0.0, nan, -nan, 2.0, inf]
输出数据(dstLocal): [-1, -1, 0, 0, 0, 0, 1, 1]