aclnnMoeInitRoutingV2Grad
支持的产品型号
- Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品
接口原型
每个算子分为,必须先调用 “aclnnMoeInitRoutingV2GradGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器,再调用“aclnnMoeInitRoutingV2Grad”接口执行计算。
aclnnStatus aclnnMoeInitRoutingV2GradGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradExpandedX, const aclTensor *expandedRowIdx, int32_t k, int32_t dropPadMode, int32_t activeNum, aclTensor *gradXOut, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
aclnnStatus aclnnMoeInitRoutingV2Grad(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
功能描述
aclnnMoeInitRoutingV2GradGetWorkspaceSize
参数说明:
- gradExpandedX(aclTensor*,计算输入):表示Routing过后的目标张量,要求为一个2D/3D的Tensor,2D shape为[NUM_ROWS, H],3D shape为[E, C, H],数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32,要求为ND。
- expandedRowIdx(aclTensor*,计算输入):表示token按照专家序排序索引,一维Tensor,shape为[NUM_ROWS*K];数据类型支持INT32,要求为ND。
- k(int32_t,计算输入):topk值,Host侧的整型,必须大于0,且能被expandedRowIdx的0轴大小整除。
- dropPadMode(int32_t,计算输入):表示场景是否为Drop类,Host侧整型,取值范围为[0, 1],0表示Dropless场景,1表示Drop/Pad场景。
- activeNum(int32_t,计算输入):表示场景是否为Active场景,Host侧整型,值范围大于等于0,0表示非Active场景,大于0表示Active场景,Active场景下gradExpandedX的0轴大小必须等于activeNum值。
- gradXOut(aclTensor*,计算输出):表示Routing反向输出,2D的Tensor,shape为[NUM_ROWS, H];数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32,输出类型与输入gradExpandedX一致,要求为ND。
- workspaceSize(uint64_t*,出参):返回需要在Device侧申请的workspace大小。
- executor(aclOpExecutor**,出参):返回op执行器,包含了算子计算流程。 shape符号说明: B: batch size; S: tokens数量; H: hidden size, 即每个token序列长度; K: 即topk, token被处理的专家数 E: expert num, 即专家数; C: expert capacity, 表示专家处理token数量的能力阈值
返回值
[object Object]
aclnnMoeInitRoutingV2Grad
参数说明:
- workspace(void*,入参):在Device侧申请的workspace内存地址。
- workspaceSize(uint64_t,入参):在Device侧申请的workspace大小,由第一段接口aclnnMoeInitRoutingGetWorkspaceSize获取。
- executor(aclOpExecutor*,入参):op执行器,包含了算子计算流程。
- stream(aclrtStream,入参):指定执行任务的AscendCL stream流。
返回值:
约束与限制
无。
调用示例
[object Object]