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aclnnMoeFinalizeRoutingV2Grad

产品支持情况

[object Object]undefined

功能说明

  • 接口功能:aclnnMoeFinalizeRoutingV2的反向传播。
  • 计算公式:i:0RK1i : 0 \sim R * K - 1 j:0Hj : 0 \sim H (1) scalesOptional为空指针:gradExpandedXOut[expandedRowIdx[i]][j]=gradY[i/K][j]gradExpandedXOut[expandedRowIdx[i]][j] = gradY[i / K][j] (2) scalesOptional不为空指针, biasOptional为空指针:gradExpandedXOut[expandedRowIdx[i]][j]=gradY[i/K][j]scalesOptional[i]gradExpandedXOut[expandedRowIdx[i]][j] = gradY[i / K][j] * scalesOptional[i] gradScalesOut[i]=sum(expandedXOptional[expandedRowIdx[i]][j]gradY[i/K][j])gradScalesOut[i] = sum(expandedXOptional[expandedRowIdx[i]][j] * gradY[i / K][j]) (3) scalesOptional不为空指针, biasOptional不为空指针:gradExpandedXOut[expandedRowIdx[i]][j]=gradY[i/K][j]scalesOptional[i]gradExpandedXOut[expandedRowIdx[i]][j] = gradY[i / K][j] * scalesOptional[i] gradScalesOut[i]=sum((expandedXOptional[expandedRowIdx[i]][j]+biasOptional[expertIdxOptional[i]][j])gradY[i/K][j])gradScalesOut[i] = sum((expandedXOptional[expandedRowIdx[i]][j] + biasOptional[expertIdxOptional[i]][j]) * gradY[i / K][j]) 其中R代表batch * sequence, H代表hidden,K代表topK。

函数原型

每个算子分为,必须先调用“aclnnMoeFinalizeRoutingV2GradGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器,再调用“aclnnMoeFinalizeRoutingV2Grad”接口执行计算。

[object Object]
[object Object]

aclnnMoeFinalizeRoutingV2GradGetWorkspaceSize

  • 参数说明

    [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 A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]:
      • scalesOptional数据类型要求与gradY一致。
  • 返回值

    aclnnStatus:返回状态码,具体参见

    第一段接口完成入参校验,出现以下场景时报错:

    [object Object]

aclnnMoeFinalizeRoutingV2Grad

  • 参数说明

    [object Object]
  • 返回值

    返回aclnnStatus状态码,具体参见

约束说明

  • 确定性计算:
    • aclnnMoeFinalizeRoutingV2Grad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

[object Object]