Cosh
产品支持情况
产品  | 
是否支持  | 
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x  | 
功能说明
按元素做双曲余弦函数计算,计算公式如下:


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 Cosh(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 Cosh(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer)
 
 - 源操作数Tensor全部/部分参与计算
 
- 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 Cosh(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 Cosh(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor)
 
 - 源操作数Tensor全部/部分参与计算
 
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。临时空间支持接口框架申请和开发者通过sharedTmpBuffer入参传入两种方式。
- 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。
 
接口框架申请的方式,开发者需要预留临时空间;通过sharedTmpBuffer传入的情况,开发者需要为tensor申请空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下:通过GetCoshMaxMinTmpSize中提供的GetCoshMaxMinTmpSize接口获取需要预留空间大小的上下限。
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。  | 
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。  | 
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。  | 
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GetCoshMaxMinTmpSize。  | 
calCount  | 
输入  | 
参与计算的元素个数。  | 
返回值说明
无
约束说明
- 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。
 - 操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。
 
调用示例
1 2 3 4 5 6  | 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tensor长度为1024, 算子输入的数据类型为half, 实际计算个数为512 AscendC::Cosh(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, 512);  | 
1 2  | 输入数据(srcLocal): [ 0.8046875 5.92578125 -10.9609375 ... -8.15625 11.0859375] 输出数据(dstLocal): [ 1.341796875 187.25 28784.0 ... 1743.0 32624.0 ]  |