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Erfc

功能说明

返回输入x的互补误差函数结果,积分区间为x到无穷大。原始的理论计算公式如下,其中PAR表示矢量计算单元一个迭代能够处理的元素个数 :

由于Erfc函数没有初等函数表达方式,一般通过函数逼近的方式计算,近似计算公式如下所示:

其中,

R(z) = (((((((z * R0 + R1) * z + R2) * z + R3) * z + R4) * z + R5) * z + R6) * z + R7) * z + R8是关于z的8次多项式;

S(z) = (((((z + S1) * z + S2) * z + S3) * z + S4) * z + S5是关于z的4次多项式;

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
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      template <typename T, bool isReuseSource = false>
      __aicore__ inline void Erfc(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
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      template <typename T, bool isReuseSource = false>
      __aicore__ inline void Erfc(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
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      template <typename T, bool isReuseSource = false>
      __aicore__ inline void Erfc(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const uint32_t calCount)
      
    • 源操作数Tensor全部参与计算
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      template <typename T, bool isReuseSource = false>
      __aicore__ inline void Erfc(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GetErfcMaxMinTmpSize中提供的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

dstTensor

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

srcTensor

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。

用于Erfc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GetErfcMaxMinTmpSize

calCount

输入

实际计算元素个数,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

  • 输入源数据需保持值域在[-inf, inf]。若输入不在范围内,输出结果无效。
  • 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。
  • 操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束

调用示例

完整的调用样例请参考更多样例

AscendC::TPipe pipe;
AscendC::TQue<AscendC::TPosition::VECCALC, 1> tmpQue;
pipe.InitBuffer(tmpQue, 1, bufferSize);  // bufferSize 通过Host侧tiling参数获取
AscendC::LocalTensor<uint8_t> sharedTmpBuffer = tmpQue.AllocTensor<uint8_t>();
// 输入shape信息为1024, 算子输入的数据类型为half, 实际计算个数为512
AscendC::Erfc(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, 512);
结果示例如下:
输入数据(srcLocal): [-inf -1 0 ...  1 inf]
输出数据(dstLocal): [2.0000000 1.8427038 1.0000000  ...  0.1572961 0]
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