Sin

产品支持情况

功能说明

按元素做正弦函数计算，计算公式如下：

Sin(x)的泰勒展开式为：

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, const SinConfig& config = defaultSinConfig> __aicore__ inline void Sin(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, const SinConfig& config = defaultSinConfig> __aicore__ inline void Sin(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, const SinConfig& config = defaultSinConfig> __aicore__ inline void Sin(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, const SinConfig& config = defaultSinConfig> __aicore__ inline void Sin(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。

• 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。

接口框架申请的方式，开发者需要预留临时空间；通过sharedTmpBuffer传入的情况，开发者需要为tensor申请空间。临时空间大小BufferSize的获取方式，通过GetSinMaxMinTmpSize接口获取需要预留空间的范围大小。

参数说明

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struct SinConfig {
  SinAlgo algo = SinAlgo::POLYNOMIAL_APPROXIMATION;
}
enum class SinAlgo {
  POLYNOMIAL_APPROXIMATION = 0,
  RADIAN_REDUCTION
};

返回值说明

无

约束说明

• 对于Ascend 950PR/Ascend 950DT，模板参数config中使用多项式拟合算法POLYNOMIAL_APPROXIMATION时，必须保证输入源数据的值域在[-65504.0, 65504.0]范围内。
• 对于以下产品，输入源数据必须保持值域在[-65504.0, 65504.0]范围内。
  • Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品
  • Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品
  • Atlas 推理系列产品AI Core

• 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
• 不支持sharedTmpBuffer与源操作数和目的操作数地址重叠。
• 操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。

调用示例

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// dstLocal: 存放Sin计算结果的Tensor
// srcLocal: 存放Sin计算输入的Tensor
// sharedTmpBuffer: 存放Sin计算过程中临时缓存的Tensor

// 接口框架申请临时空间，全部参与计算
AscendC::Sin(dstLocal, srcLocal);
// 接口框架申请临时空间，部分参与计算, 需要参与计算的元素个数为512
AscendC::Sin(dstLocal, srcLocal, 512);

// 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间，全部参与计算
AscendC::Sin(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer);
// 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间，部分参与计算, 需要参与计算的元素个数为512
AscendC::Sin(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, 512);
constexpr AscendC::SinAlgo algo = AscendC::SinAlgo::RADIAN_REDUCTION;
constexpr AscendC::SinConfig config = { algo };
AscendC::Sin<half, false, config>(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, 512);

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输入数据(srcLocal): 
[-2.56 -2.55 -2.54 ... 0. ... 2.53  2.54  2.55]
输出数据(dstLocal): 
[-0.54889839 -0.55703507 -0.56672889 ... 0. 0.57474768 0.56672889 0.55703507]