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Erf

功能说明

按元素做误差函数计算(也称为高斯误差函数,error function or Gauss error function)。计算公式如下,其中PAR表示矢量计算单元一个迭代能够处理的元素个数 :

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 Erf(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 Erf(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 Erf(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 Erf(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入参传入接口框架申请两种方式。
  • 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传入的情况,开发者需要为tensor申请空间;接口框架申请的方式,开发者需要预留临时空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下:通过GetErfMaxMinTmpSize接口获取需要预留空间范围的大小。

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(Ascend 310P处理器)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(Ascend 310P处理器)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。

临时空间大小BufferSize的获取方式请参考7.11.31-Erf Tiling

calCount

输入

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

返回值

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(Ascend 310P处理器)AI Core

约束说明

  • 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。

调用示例

#include "kernel_operator.h"

template <typename srcType>
class KernelErf {
public:
    __aicore__ inline KernelErf()
    {}
    __aicore__ inline void Init(GM_ADDR srcGm, GM_ADDR dstGm, uint32_t srcSize)
    {
        srcGlobal.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ srcType *>(srcGm), srcSize);
        dstGlobal.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ srcType *>(dstGm), srcSize);

        pipe.InitBuffer(inQueueX, 1, srcSize * sizeof(srcType));
        pipe.InitBuffer(outQueue, 1, srcSize * sizeof(srcType));
    }
    __aicore__ inline void Process(uint32_t offset, uint32_t calSize)
    {
        bufferSize = calSize;
        CopyIn(offset);
        Compute();
        CopyOut(offset);
    }
private:
    __aicore__ inline void CopyIn(uint32_t offset)
    {
        AscendC::LocalTensor<srcType> srcLocal = inQueueX.AllocTensor<srcType>();
        AscendC::DataCopy(srcLocal, srcGlobal[offset], bufferSize);
        inQueueX.EnQue(srcLocal);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        AscendC::LocalTensor<srcType> dstLocal = outQueue.AllocTensor<srcType>();
        AscendC::LocalTensor<srcType> srcLocal = inQueueX.DeQue<srcType>();
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            AscendC::Erf<srcType, false, true>(dstLocal, srcLocal);
        }
        outQueue.EnQue<srcType>(dstLocal);
        inQueueX.FreeTensor(srcLocal);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut(uint32_t offset)
    {
        AscendC::LocalTensor<srcType> dstLocal = outQueue.DeQue<srcType>();
        AscendC::DataCopy(dstGlobal[offset], dstLocal, bufferSize);
        outQueue.FreeTensor(dstLocal);
    }
private:
    AscendC::GlobalTensor<srcType> srcGlobal;
    AscendC::GlobalTensor<srcType> dstGlobal;
    AscendC::TPipe pipe;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> inQueueX;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 1> outQueue;
    uint32_t bufferSize = 0;
};

template <typename dataType>
__aicore__ void kernel_erf_operator(GM_ADDR srcGm, GM_ADDR dstGm, uint32_t srcSize)
{
    KernelErf<dataType> op;
    op.Init(srcGm, dstGm, srcSize);
    op.Process();
}
结果示例如下:
输入数据(srcLocal): 
[-9.609991  -1.8448765  9.609758   3.8447127 -1.1222854  9.229954
 -1.9746934 -3.7733989 -4.9434195  0.8424659  0.2051153 -9.630209
  9.585648   1.3517833 -7.195028   4.7777047]
输出数据(dstLocal): 
[-1.         -0.9909206   1.          0.99999994 -0.88752156  1.
 -0.994772   -0.9999999  -1.          0.7665139   0.22824255 -1.
  1.          0.9440866  -1.          1.        ]
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