Frac

功能说明

按元素做取小数计算。举例如下：

Frac(-258.41888) = -0.41888428；

Frac(5592.625) = 0.625。

函数原型

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的获取方式如下：通过GetFracMaxMinTmpSize中提供的GetFracMaxMinTmpSize接口获取需要预留空间大小的上下限。

参数说明

表1 模板参数说明

参数名

描述

T

操作数的数据类型。

isReuseSource

是否允许修改源操作数。该参数预留，传入默认值false即可。
表2 接口参数说明

参数名

输入/输出

描述

dstLocal

输出

目的操作数。

类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：half/float

Atlas推理系列产品AI Core,支持的数据类型为：half/float

srcLocal

输入

源操作数。

类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：half/float

Atlas推理系列产品AI Core,支持的数据类型为：half/float

sharedTmpBuffer

输入

临时缓存。

类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。

用于Frac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GetFracMaxMinTmpSize。

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：uint8_t

Atlas推理系列产品AI Core,支持的数据类型为：uint8_t

calCount

输入

实际计算数据元素个数，且calCount∈(0, srcTensor.GetSize()]。

返回值

无

支持的型号

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

Atlas推理系列产品AI Core

约束说明

调用示例

#include "kernel_operator.h"
namespace AscendC {
template <typename srcType>
class KernelFrac {
public:
    __aicore__ inline KernelFrac()
    {}
    __aicore__ inline void Init(GM_ADDR src_gm, GM_ADDR dst_gm, uint32_t srcSize)
    {
        src_global.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ srcType *>(src_gm), srcSize);
        dst_global.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ srcType *>(dst_gm), srcSize);

        pipe.InitBuffer(inQueueX, 1, srcSize * sizeof(srcType));
        pipe.InitBuffer(outQueue, 1, srcSize * sizeof(srcType));
        bufferSize = srcSize;
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
        CopyIn();
        Compute();
        CopyOut();
    }

private:
    __aicore__ inline void CopyIn()
    {
        LocalTensor<srcType> srcLocal = inQueueX.AllocTensor<srcType>();
        DataCopy(srcLocal, src_global, bufferSize);
        inQueueX.EnQue(srcLocal);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        LocalTensor<srcType> dstLocal = outQueue.AllocTensor<srcType>();

        LocalTensor<srcType> srcLocal = inQueueX.DeQue<srcType>();
        Frac<srcType, false>(dstLocal, srcLocal);

        outQueue.EnQue<srcType>(dstLocal);
        inQueueX.FreeTensor(srcLocal);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        LocalTensor<srcType> dstLocal = outQueue.DeQue<srcType>();
        DataCopy(dst_global, dstLocal, bufferSize);
        outQueue.FreeTensor(dstLocal);
    }

private:
    GlobalTensor<srcType> src_global;
    GlobalTensor<srcType> dst_global;

    TPipe pipe;
    TQue<QuePosition::VECIN, 1> inQueueX;
    TQue<QuePosition::VECOUT, 1> outQueue;
    uint32_t bufferSize = 0;
};

template <typename dataType>
__aicore__ void kernel_frac_operator(GM_ADDR src_gm, GM_ADDR dst_gm, uint32_t srcSize)
{
    KernelFrac<dataType> op;
    op.Init(src_gm, dst_gm, srcSize);
    op.Process();
}
} // namespace AscendC
                                                                   
extern "C" __global__ __aicore__ void kernel_frac_operator(GM_ADDR src_gm, GM_ADDR dst_gm, uint32_t srcSize) 
{                                                                                                                 
    AscendC::kernel_frac_operator<half>(src_gm, dst_gm, srcSize);//传入类型和大小                                                        
}
结果示例如下：
输入数据(srcLocal): [ -258.41888  5592.625  -5312.416 ...  9423.014 -8336.825]
输出数据(dstLocal): [ -0.41888428 0.625  -0.41601562 ...  0.013671875 -0.8251953 ]
父主题： Frac