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aclnnNormRopeConcatBackward

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[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object] √
[object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object] √
[object Object]Atlas 200I/500 A2 推理产品[object Object] ×
[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object] ×
[object Object]Atlas 训练系列产品[object Object] ×

功能说明

  • 算子功能：（多模态）transfomer注意力机制中，针对query、key和Value实现归一化（Norm）、旋转位置编码（Rope）、特征拼接（Concat）融合算子功能反向推导：

    • 归一化（Norm）当前支持层归一化（LayerNorm）和带仿射变换参数层归一化（AFFINE LayerNorm）类型。
    • 旋转位置编码（Rope）支持Interleave和Half类型。

  • 计算公式：

    • LayerNorm反向推导：

      ∂L∂x=rstd⋅(∂L∂y−Mean(∂L∂y)−x^⋅Mean(∂L∂y⊙x^))[Mean over headDim dimension]\frac{\partial L}{\partial x} = \text{rstd} \cdot \Bigg( \frac{\partial L}{\partial y} - \text{Mean}\left( \frac{\partial L}{\partial y} \right) - \hat{x} \cdot \text{Mean}\left( \frac{\partial L}{\partial y} \odot \hat{x} \right) \Bigg) \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \text{[Mean over headDim dimension]}

    • LayerNorm（带仿射变换参数）反向推导：

      {∂L∂β=∑B,S,H∂L∂y,[Sum over batch, seq, headNum dimensions]∂L∂γ=∑B,S,H∂L∂y⊙x^,[Element-wise product accumulation]∂L∂x=rstd⋅(∂L∂x^−Mean(∂L∂x^)−x^⋅Mean(∂L∂x^⊙x^))[Mean over headDim dimension]}\left\{ \begin{aligned} \frac{\partial L}{\partial \beta} &= \sum_{B, S, H} \frac{\partial L}{\partial y}, &\quad \text{[Sum over batch, seq, headNum dimensions]} \\ \frac{\partial L}{\partial \gamma} &= \sum_{B, S, H} \frac{\partial L}{\partial y} \odot \hat{x}, &\quad \text{[Element-wise product accumulation]} \\ \frac{\partial L}{\partial x} &= \text{rstd} \cdot \Bigg( \frac{\partial L}{\partial \hat{x}} - \text{Mean}\left( \frac{\partial L}{\partial \hat{x}} \right) - \hat{x} \cdot \text{Mean}\left( \frac{\partial L}{\partial \hat{x}} \odot \hat{x} \right) \Bigg) &\quad \text{[Mean over headDim dimension]} \\ \end{aligned} \right\}

    • 其中（μ为均值，σ^2为方差）:

      x^=x−μσ2+ϵ,∂L∂x^=∂L∂y⊙γ,rstd=1σ2+ϵ\hat{x} = \frac{x - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}}, \quad \quad \frac{\partial L}{\partial \hat{x}} = \frac{\partial L}{\partial y} \odot \gamma, \quad \quad \text{rstd} = \frac{1}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}}

    • Rope-Interleave反向推导：

      ∂L∂x=∂L∂y⋅cos+Interleave(∂L∂y⋅sin)⊙negMask\frac{\partial L}{\partial x} = \frac{\partial L}{\partial y} \cdot \text{cos} + Interleave({\frac{\partial L}{\partial y} \cdot \text{sin}}) \odot \text{negMask}

    • Rope-Half反向推导：

      ∂L∂x=∂L∂y⋅cos+Half(∂L∂y⋅sin)⊙negMask\frac{\partial L}{\partial x} = \frac{\partial L}{\partial y} \cdot \text{cos} + Half({\frac{\partial L}{\partial y} \cdot \text{sin}}) \odot \text{negMask}

    • 其中则Interleave()表示headDim维度奇数与偶数位置交替重组，Half()表示headDim维度后半和前一半元素交替重组，例如x = [0,1,2,3,4,5,6,7], 则Interleave(x) = [1,0,3,2,5,4,7,6]，Half(x)=[4,0,5,1,6,2,7,3]；negMask为headDim长度，偶数位为1， 奇数位为-1，即(1, -1, 1, -1, 1, ...)

函数原型

每个算子分为，必须先调用“aclnnNormRopeConcatBackwardGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnNormRopeConcatBackward”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnNormRopeConcatBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradQueryOutput, const aclTensor *gradKeyOutput, const aclTensor *gradValueOutput, const aclTensor *query, const aclTensor *key, const aclTensor *encoderQuery, const aclTensor *encoderKey, const aclTensor *normQueryWeight, const aclTensor *normQueryMean, const aclTensor *normQueryRstd, const aclTensor *normKeyWeight, const aclTensor *normKeyMean, const aclTensor *normKeyRstd, const aclTensor *normAddedQueryWeight, const aclTensor *normAddedQueryMean, const aclTensor *normAddedQueryRstd, const aclTensor *normAddedKeyWeight, const aclTensor *normAddedKeyMean, const aclTensor *normAddedKeyRstd, const aclTensor *ropeSin, const aclTensor *ropeCos, int64_t normType, int64_t normAddedType, int64_t ropeType, int64_t concatOrder, const aclTensor *gradQuery, const aclTensor *gradKey, const aclTensor *gradValue, const aclTensor *gradEncoderQuery, const aclTensor *gradEncoderKey, const aclTensor *gradEncoderValue, const aclTensor *gradNormQueryWeight, const aclTensor *gradNormQueryBias, const aclTensor *gradNormKeyWeight, const aclTensor *gradNormKeyBias, const aclTensor *gradNormAddedQueryWeight, const aclTensor *gradNormAddedQueryBias, const aclTensor *gradNormAddedKeyWeight, const aclTensor *gradNormAddedKeyBias, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • aclnnStatus aclnnNormRopeConcatBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

aclnnNormRopeConcatBackwardGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • gradQueryOutput（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，网络层对query和encoderQuery正向输出结果的反向梯度值，对应公式中的y，支持ND，格式为[batch, headNum, seqQuery+seqEncoderQuery, headDim]，encoderQuery参数为nullptr时seqEncoderQuery值为0，headDim长度大小需在[1~1024]间且为偶数，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32。

    • gradKeyOutput（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，网络层对key和encoderKey正向输出结果的反向梯度值，对应公式中的y，支持ND，格式为[batch, headNum, seqKey+seqEncoderKey, headDim]，encoderKey参数为nullptr时seqEncoderKey值为0，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • gradValueOutput（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，网络层对value和encoderValue正向输出结果的反向梯度值，对应公式中的y，支持ND，格式为[batch, headNum, seqValue+seqEncoderValue, headDim]，encoderValue参数为nullptr时seqEncoderValue值为0，seqValue长度大小与seqKey一致，seqEncoderValue长度大小与seqEncoderKey一致，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • query（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，正向输入的query（多模态中图片Query），对应公式中的x，支持ND，格式为[batch, seqQuery, headNum, headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • key（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，正向输入的key（多模态中图片Key），对应公式中的x，支持ND，格式为[batch, seqKey, headNum,headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • encoderQuery（aclTensor*，计算输入）：可选参数，Device侧的aclTensor，正向输入的encoderQuery（多模态中文本Query），对应公式中的x，当文本Query参与训练时进行传入，支持ND，格式为[batch, seqEncoderQuery, headNum, headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • encoderKey（aclTensor*，计算输入）：可选参数，Device侧的aclTensor，正向输入的encoderKey（多模态中文本Key），对应公式中的x，当文本Key参与训练时进行传入，支持ND，格式为[batch, seqEncoderKey, headNum, headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • normQueryWeight（aclTensor*，计算输入）：可选参数，Device侧的aclTensor，正向query进行归一化操作的权重值，对应公式中的γ，当图片Query、Key进行带仿射LayerNorm归一化操作时传入，支持ND，格式为[headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • normQueryMean（aclTensor*，计算输入）：可选参数，Device侧的aclTensor，正向query进行归一化操作时输出的均值，对应公式中的μ，当图片Query、Key进行归一化操作时传入，支持ND，格式为[batch, seqQuery, headNum, 1]，数据类型支持FLOAT32。

    • normQueryRstd（aclTensor*，计算输入）：可选参数，Device侧的aclTensor，正向query进行归一化操作时输出的方差相关项，对应公式中的rstd，当图片Query、Key进行归一化操作时传入，支持ND，格式为[batch, seqQuery, headNum, 1]，数据类型支持FLOAT32。

    • normKeyWeight（aclTensor*，计算输入）：可选参数，Device侧的aclTensor，正向key进行归一化操作的权重值，对应公式中的γ，当图片Query、Key进行带仿射LayerNorm归一化操作时传入，支持ND，格式为[headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • normKeyMean（aclTensor*，计算输入）：可选参数，Device侧的aclTensor，正向key进行归一化操作时输出的均值，对应公式中的μ，当图片Query、Key进行归一化操作时传入，支持ND，格式为[batch, seqKey, headNum, 1]，数据类型支持FLOAT32。

    • normKeyRstd（aclTensor*，计算输入）：可选参数，Device侧的aclTensor，正向key进行归一化操作时输出的方差相关项rstd，对应公式中的rstd，当图片Query、Key进行归一化操作时传入，支持ND，格式为[batch, seqKey, headNum, 1]，数据类型支持FLOAT32。

    • normAddQueryWeight（aclTensor*，计算输入）：可选参数，Device侧的aclTensor，正向encoderQuery进行归一化操作的权重值，对应公式中的γ，当文本Query、Key进行带仿射LayerNorm归一化操作时传入，支持ND，格式为[headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • normAddQueryMean（aclTensor*，计算输入）：可选参数，Device侧的aclTensor，正向encoderQuery进行归一化操作时输出的均值，对应公式中的μ，当文本Query、Key进行归一化操作时传入，支持ND，格式为[batch, seqEncoderQuery, headNum, 1]，数据类型支持FLOAT32。

    • normAddQueryRstd（aclTensor*，计算输入）：可选参数，Device侧的aclTensor，正向encoderQuery进行归一化操作时输出的方差相关项，对应公式中的rstd，当文本Query、Key进行归一化操作时传入，支持ND，格式为[batch, seqEncoderQuery, headNum, 1]，数据类型支持FLOAT32。

    • normAddKeyWeight（aclTensor*，计算输入）：可选参数，Device侧的aclTensor，正向encoderKey进行归一化操作的权重值，对应公式中的γ，当文本Query、Key进行带仿射LayerNorm归一化操作时传入，支持ND，格式为[headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • normAddKeyMean（aclTensor*，计算输入）：可选参数，Device侧的aclTensor，正向encoderKey进行归一化操作时输出的均值，对应公式中的μ，当文本Query、Key进行归一化操作时传入，支持ND，格式为[batch, seqEncoderKey, headNum, 1]，数据类型支持FLOAT32。

    • normAddKeyRstd（aclTensor*，计算输入）：可选参数，Device侧的aclTensor，正向encoderKey进行归一化操作时输出的方差相关项，对应公式中的rstd，当文本Query、Key进行归一化操作时传入，支持ND，格式为[batch, seqEncoderKey, headNum, 1]，数据类型支持FLOAT32。

    • ropeSin（aclTensor*，计算输入）：可选参数，Device侧的aclTensor，公式中正向输入进行旋转位置编码操作的sin值，当图片或文本Query、Key进行旋转位置编码操作时传入，支持ND，格式为[seqRope, headDim]，seqRope长度大小需在[1~min(seqQuery+seqEncoderQuery, seqKey+seqEncoderKey)]之间，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • ropeCos（aclTensor*，计算输入）：可选参数，Device侧的aclTensor，公式中正向输入进行旋转位置编码操作的cos值，当图片或文本Query、Key进行旋转位置编码操作时传入，支持ND，格式为[seqRope, headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • normType（int64_t，计算输入）：Host侧的int64_t，指定query、key归一化操作类型，0：不进行归一化操作，1：层归一化操作，2：带仿射变换参数层归一化操作，用户不特意指定时建议传入为0。

    • normAddedType（int64_t，计算输入）：Host侧的int64_t，指定encoderQuery、encoderKey归一化操作类型，0：不进行归一化操作，1：层归一化操作，2：带仿射变换参数层归一化操作，用户不特意指定时建议传入为0。

    • ropeType（int64_t，计算输入）：Host侧的int64_t，指定query与encoderQuery、key与encoderKey进行Concat后的旋转位置编码操作类型，0：不进行旋转位置编码操作，1：Interleave类型旋转位置编码，2：Half类型旋转位置编码，用户不特意指定时建议传入为0。

    • concatOrder（int64_t，计算输入）：Host侧的int64_t，指定query与encoderQuery、key与encoderKey、value与encoderValue的Concat操作叠加顺序，以query为例，0：[query, encoderQuery]，1：[encoderQuery, query]，用户不特意指定时建议传入为0。

    • gradQuery（aclTensor*，计算输出）：Device侧的aclTensor，公式中网络层对正向输入query的反向梯度值，支持ND，格式为[batch, seqQuery, headNum, headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • gradKey（aclTensor*，计算输出）：Device侧的aclTensor，公式中网络层对正向输入key的反向梯度值，支持ND，格式为[batch, seqKey, headNum, headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • gradValue（aclTensor*，计算输出）：Device侧的aclTensor，公式中网络层对正向输入value的反向梯度值，支持ND，格式为[batch, seqValue, headNum, headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • gradEncoderQuery（aclTensor*，计算输出）：可选参数，Device侧的aclTensor，公式中网络层对正向输入encoderQuery的反向梯度值，当文本Query参与训练时输出，支持ND，格式为[batch, seqEncoderQuery, headNum, headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • gradEncoderKey（aclTensor*，计算输出）：可选参数，Device侧的aclTensor，公式中网络层对正向输入encoderKey的反向梯度值，当文本Key参与训练时输出，支持ND，格式为[batch, seqEncoderKey, headNum, headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • gradEncoderValue（aclTensor*，计算输出）：可选参数，Device侧的aclTensor，公式中网络层对正向输入encoderValue的反向梯度值，当文本Value参与训练时输出，支持ND，格式为[batch, seqEncoderValue, headNum, headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • gradNormQueryWeight（aclTensor*，计算输出）：可选参数，Device侧的aclTensor，公式中网络层对正向输入query进行归一化操作的γ权重反向梯度值，当图片Query、Key进行带仿射LayerNorm归一化操作时输出，支持ND，格式为[headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • gradNormQueryBias（aclTensor*，计算输出）：可选参数，Device侧的aclTensor，公式中网络层对正向输入query进行归一化操作的β偏移反向梯度值，当图片Query、Key进行带仿射LayerNorm归一化操作时输出，支持ND，格式为[headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • gradNormKeyWeight（aclTensor*，计算输出）：可选参数，Device侧的aclTensor，公式中网络层对正向输入key进行归一化操作的γ权重反向梯度值，当图片Query、Key进行带仿射LayerNorm归一化操作时输出，支持ND，格式为[headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • gradNormKeyBias（aclTensor*，计算输出）：可选参数，Device侧的aclTensor，公式中网络层对正向输入key进行归一化操作的β偏移反向梯度值，当图片Query、Key进行带仿射LayerNorm归一化操作时输出，支持ND，格式为[headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • gradNormAddedQueryWeight（aclTensor*，计算输出）：可选参数，Device侧的aclTensor，公式中网络层对正向输入encoderQuery进行归一化操作的γ权重反向梯度值，当文本Query、Key进行带仿射LayerNorm归一化操作时输出，支持ND，格式为[headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • gradNormAddedQueryBias（aclTensor*，计算输出）：可选参数，Device侧的aclTensor，公式中网络层对正向输入encoderQuery进行归一化操作的β偏移反向梯度值，当文本Query、Key进行带仿射LayerNorm归一化操作时输出，支持ND，格式为[headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • gradNormAddedKeyWeight（aclTensor*，计算输出）：可选参数，Device侧的aclTensor，公式中网络层对正向输入encoderKey进行归一化操作的γ权重反向梯度值，当文本Query、Key进行带仿射LayerNorm归一化操作时输出，支持ND，格式为[headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • gradNormAddedKeyBias（aclTensor*，计算输出）：可选参数，Device侧的aclTensor，公式中网络层对正向输入encoderKey进行归一化操作的β偏移反向梯度值，当文本Query、Key进行带仿射LayerNorm归一化操作时输出，支持ND，格式为[headDim]，数据类型与参数gradQueryOutput保持一致。

    • 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。

  • 返回值：

    返回aclnnStatus状态码，具体参见。

    [object Object]

aclnnNormRopeConcatBackward

  • 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aclnnNormRopeConcatBackwardGetWorkspaceSize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Stream。

  • 返回值：

    返回aclnnStatus状态码，具体参见。

约束说明

  • 无

调用示例

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考。

[object Object]