vec_rec_high_preci

功能说明

按element取倒数：。该接口的精度高于vec_rec。

函数原型

vec_rec_high_preci(mask, dst, src, work_tensor, repeat_times, dst_rep_stride, src_rep_stride)

参数说明

请参见参数说明。下面仅对dst/src/work_tensor参数进行说明：

dst与src的数据类型需要保持一致，支持的数据类型为：Tensor（float16/float32）；work_tensor支持的数据类型为Tensor(float32)。

• 如果传入tensor带有偏移，则作为参数传入时应写成tensor[offset1:offset2]，表示从offset1开始到offset2结束，也可以写成tensor[offset1:]，表示从offset1开始；如果仅仅输入tensor[offset]，代表仅传入一个元素，该接口内部实现过程中会对tensor进行切片，无法切分一个元素，运行时可能会产生错误，因此不支持该形式；
• 如果传入操作数tensor不带偏移，可以直接写成tensor传入。

【work_tensor参数说明】：

work_tensor为用户定义的临时buffer空间，存储中间结果，空间限定在scope_ubuf，用于内部计算使用。

【work_tensor空间计算说明】：

1. 根据repeat_times、mask、src_rep_stride计算出src计算所需要的最小空间：src_extent_size = (repeat_times - 1)*src_rep_stride*block_len + mask_len

   当源操作数数据类型为float16时，block_len=16；

   当源操作数数据类型为float32时，block_len=8；

   当mask是连续模式时，mask_len 即mask值；

   当mask为逐bits模式时，mask_len为最高有效位的位数值。

2. 对src最小空间进行32Byte向上取整对齐： wk_size_unit = ((src_extent_size+block_len-1)//block_len)*block_len
3. 计算work_tensor大小：

   当源操作数数据类型为float16时，则work_tensor需要申请的大小为4*wk_size_unit

   当源操作数数据类型为float32时，则work_tensor需要申请的大小为2*wk_size_unit

【work_tensor空间计算举例】：

1. 如果src的dtype为float16，mask为128，repeat_times为2，src_rep_stride为8，则block_len=16，mask_len=128，src_extent_size=(2-1)*8*16+128=256；对src_extent_size进行32Byte对齐，wk_size_unit=((256+16-1)//16)*16=256；则work_tensor申请的空间大小为4*256=1024。
2. 如果src的dtype为float32，mask为64，repeat_times为2，src_rep_stride为8，则block_len=8，mask_len=64，src_extent_size=(2-1)*8*8+64=128；对src_extent_size进行32Byte对齐，wk_size_unit=((128+8-1)//8)*8=128；则work_tensor申请的空间大小为2*128=256。

注意事项

• dst、src、work_tensor应声明在scope_ubuf。
• dst、src、work_tensor三个tensor的空间不能重叠。
• 当输入数据为0时，返回结果未知。
• 对于Atlas 200/300/500 推理产品，使用该接口处理float16和float32类型的数据时，计算精度均高于vec_rec，解决了vec_rec精度不足问题。
• 对于Atlas 训练系列产品，使用该接口处理float16和float32类型的数据时，计算精度均高于vec_rec，解决了vec_rec精度不足问题。
• 对于Atlas推理系列产品（Ascend 310P处理器）AI Core，使用该接口处理float16类型的数据时，计算精度均高于vec_rec，解决了vec_rec精度不足问题；使用该接口处理float32类型的数据时，使用效果和vec_rec一样。
• 对于Atlas推理系列产品（Ascend 310P处理器）Vector Core，使用该接口处理float16类型的数据时，计算精度均高于vec_rec，解决了vec_rec精度不足问题；使用该接口处理float32类型的数据时，使用效果和vec_rec一样。
• Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，使用该接口处理float16和float32类型的数据时，计算精度均高于vec_rec，解决了vec_rec精度不足问题。
• Atlas 200/500 A2推理产品，使用该接口处理float16和float32类型的数据时，计算精度均高于vec_rec，解决了vec_rec精度不足问题。
• 其它注意事项请参考注意事项。

返回值

无

支持的型号

Atlas 200/300/500 推理产品

Atlas 训练系列产品

Atlas推理系列产品（Ascend 310P处理器）AI Core

Atlas推理系列产品（Ascend 310P处理器）Vector Core

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

Atlas 200/500 A2推理产品

调用示例1

此样例是针对数据量较小、一次搬运就可以完成的场景，目的是让大家了解接口的功能，更复杂的数据量较大的样例可参见调用示例。

from tbe import tik
# 定义容器
tik_instance = tik.Tik()
# 定义计算tensor
src_gm = tik_instance.Tensor("float32", (128,), name="src_gm", scope=tik.scope_gm)
dst_gm = tik_instance.Tensor("float32", (128,), name="dst_gm", scope=tik.scope_gm)
src_ub = tik_instance.Tensor("float32", (128,), name="src_ub", scope=tik.scope_ubuf)
dst_ub = tik_instance.Tensor("float32", (128,), name="dst_ub", scope=tik.scope_ubuf)
# 数据从gm搬运到ub
tik_instance.data_move(src_ub, src_gm, 0, 1, 128*4 // 32, 0, 0)
# 计算work_tensor大小
mask = [0, 2**64 - 1]
mask_len = 64
repeat_times = 2
dst_rep_stride = 8
src_rep_stride = 8
block_len = 8  # src dtype is float32
src_extent_size = (repeat_times - 1)*src_rep_stride*block_len  + mask_len
wk_size_unit = ((src_extent_size + block_len - 1)//block_len) *block_len
wk_size = 2*wk_size_unit
# 定义work_tensor
work_tensor_ub = tik_instance.Tensor("float32", (wk_size,), name="work_tensor_ub", scope=tik.scope_ubuf)
# 如果work_tensor有索引，需要写成work_tensor[index:]
tik_instance.vec_rec_high_preci(mask_len, dst_ub, src_ub, work_tensor_ub[0:], repeat_times, dst_rep_stride, src_rep_stride)
# 数据从ub搬运到gm
tik_instance.data_move(dst_gm, dst_ub, 0, 1, 128*4 // 32, 0, 0)
tik_instance.BuildCCE(kernel_name="test_vec_rec_high_preci", inputs=[src_gm], outputs=[dst_gm])

结果示例：

输入：
[-6.9427586 -3.5300326 1.176882 ... -6.196793 9.0379095]
输出：
[-0.14403497 -0.2832835 0.8497028 ... -0.16137381 0.11064506]

调用示例2

此样例是针对数据量较小、一次搬运就可以完成的场景，目的是让大家了解接口的功能，更复杂的数据量较大的样例可参见调用示例。

from tbe import tik
# 定义容器
tik_instance = tik.Tik()
# 定义计算tensor
src_gm = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="src_gm", scope=tik.scope_gm)
dst_gm = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="dst_gm", scope=tik.scope_gm)
src_ub = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="src_ub", scope=tik.scope_ubuf)
dst_ub = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="dst_ub", scope=tik.scope_ubuf)
# 数据从gm搬运到ub
tik_instance.data_move(src_ub, src_gm, 0, 1, 128*2 // 32, 0, 0)
# 计算work_tensor大小
mask = 128
mask_len = mask
repeat_times = 1
dst_rep_stride = 8
src_rep_stride = 8
block_len = 16  # src dtype is float16
src_extent_size = (repeat_times - 1)*src_rep_stride*block_len  + mask_len
wk_size_unit = ((src_extent_size + block_len - 1) // block_len)*block_len
wk_size = 4*wk_size_unit
# 定义work_tensor
work_tensor_ub = tik_instance.Tensor("float32", (wk_size,), name="work_tensor_ub", scope=tik.scope_ubuf)
# 如果work_tensor有索引，需要写成work_tensor[index:]
tik_instance.vec_rec_high_preci(mask_len, dst_ub, src_ub, work_tensor_ub[0:], repeat_times, dst_rep_stride, src_rep_stride)
# 数据从ub搬运到gm
tik_instance.data_move(dst_gm, dst_ub, 0, 1, 128*2 // 32, 0, 0)
tik_instance.BuildCCE(kernel_name="test_vec_rec_high_preci", inputs=[src_gm], outputs=[dst_gm])

结果示例：

输入：
[-7.08 -4.434 1.294 ... 8.82 -2.854]
输出：
[-0.1412 -0.2256 0.773 ... 0.1134 -0.3503]