Sinh

产品支持情况

功能说明

按元素做双曲正弦函数计算，计算公式如下：

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 Sinh(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 Sinh(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 Sinh(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 Sinh(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。临时空间支持接口框架申请和开发者通过sharedTmpBuffer入参传入两种方式。

• 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sharedTmpBuffer申请空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下：通过GetSinhMaxMinTmpSize中提供的GetSinhMaxMinTmpSize接口获取需要预留空间的范围大小。

参数说明

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。
• 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

完整的调用样例请参考算子样例。

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// dstLocal: 存放Sinh计算结果的Tensor
// srcLocal: 存放Sinh计算输入的Tensor
// sharedTmpBuffer: 存放Sinh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::Sinh(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::Sinh(dstLocal, srcLocal, 512);

// 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间，全部参与计算
AscendC::Sinh(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::Sinh(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, 512);

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输入数据(srcLocal): [-2.56  -2.55  -2.54  ...  2.53  2.54  2.55]
输出数据(dstLocal): [-6.434  -6.37  -6.293  ...  6.234  6.293  6.37]