torch_npu.npu_moe_gating_top_k_softmax

功能描述

MoE计算中，对gating的输出做Softmax计算，取topk操作。

接口原型

npu_moe_gating_top_k_softmax(Tensor x, Tensor? finished=None, int k=1) -> (Tensor, Tensor, Tensor)

参数说明

• x（aclTensor*，计算输入）：待计算的输入，要求是一个2D/3D的Tensor，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，数据格式要求为ND。
• finished（aclTensor*，计算输入） ：可选，要求是一个1D/2D的Tensor，数据类型支持BOOL，shape为gating_shape[:-1]，数据格式要求为ND。
• k（int，计算输入）：topk的k值，大小为0 <= k <= x的-1轴大小，k<=1024。

输出说明

• y（aclTensor*，计算输出）：对x做softmax后取的topk值，要求是一个2D/3D的Tensor，数据类型与x需要保持一致，其非-1轴要求与x的对应轴大小一致，其-1轴要求其大小同k值。数据格式要求为ND。
• expert_idx（aclTensor*，计算输出）：对x做softmax后取topk值的索引，即专家的序号。shape要求与y一致，数据类型支持int32，数据格式要求为ND。

• row_idx（aclTensor*，计算输出）：指示每个位置对应的原始行位置，请参见调用示例，shape要求与y一致，数据类型支持int32，数据格式要求为ND。

约束说明

无。

支持的PyTorch版本

PyTorch 2.1

支持的型号

Atlas A2 训练系列产品

调用示例

import torch
import torch_npu
x = torch.rand((3, 3), dtype=torch.float32).to("npu")
finished = torch.randint(2, size=(3,), dtype=torch.bool).to("npu")
y, expert_idx, row_idx = torch_npu.npu_moe_gating_top_k_softmax(x, finished, k=2)