aclnnAdvanceStep

产品支持情况

[object Object]undefined

功能说明

• 接口功能：

  vLLM是一个高性能的LLM推理和服务框架，专注于优化大规模语言模型的推理效率。它的核心特点包括PageAttention和高效内存管理。advance_step算子的主要作用是推进推理步骤，即在每个生成步骤中更新模型的状态并生成新的inputTokens、inputPositions、seqLens和slotMapping，为vLLM的推理提升效率。

• 计算公式：

  $$blockIdx是当前代码被执行的核的index。$$ $$blockTablesStride = blockTables.stride(0)$$ $$inputTokens[blockIdx] = sampledTokenIds[blockIdx]$$ $$inputPositions[blockIdx] = seqLens[blockIdx]$$ $$seqLens[blockIdx] = seqLens[blockIdx] + 1$$ $$slotMapping[blockIdx] = (blockTables[blockIdx] + blockTablesStride * blockIdx) * blockSize + (seqLens[blockIdx] \% blockSize)$$

函数原型

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

aclnnAdvanceStepGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  [object Object]

• 返回值：

aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

第一段接口会完成入参校验，出现以下场景时报错：

[object Object]

aclnnAdvanceStep

• 参数说明：

  [object Object]

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

约束说明

• 确定性计算：
  • aclnnAdvanceStep默认确定性实现。

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。