[object Object]

[object Object][object Object]undefined[object Object]

• 算子功能：MoE计算中，对输入x做Sigmoid或者SoftMax计算，对计算结果分组进行排序，最后根据分组排序的结果选取前k个专家。

• 计算公式：

  Step 1: 归一化

  根据 normType 对输入 x 做归一化：

  $$normOut = \begin{cases} SoftMax(x), & normType = 0 \\ Sigmoid(x), & normType = 1 \end{cases}$$

  Step 2: 加偏置

  若 bias 不为空，加偏置得到用于选择的值：

  $$normValue = normOut + bias$$

  否则 $normValue = normOut$。

  Step 3: 分组筛选（仅 groupCount > 1 时执行）

  将 normValue 按 groupCount 分组，根据 groupSelectMode 计算每组得分：

  $$groupedValue = Reshape(normValue,\ [batch,\ groupCount,\ -1])$$ $$groupScore = \begin{cases} ReduceMax(groupedValue,\ dim=-1), & groupSelectMode = 0 \\ ReduceSum(TopK(groupedValue,\ k=2,\ dim=-1),\ dim=-1), & groupSelectMode = 1 \end{cases}$$

  选取得分最高的 kGroup 个组，将未选中组的对应位置置为 $-\infty$：

  $$groupIdx = TopK(groupScore,\ k=kGroup).indices$$ $$normValue = Mask(groupedValue,\ groupIdx,\ fillValue=-\infty)$$

  Step 4: Top-K 专家选择

  对 normValue 取 Top-K 得到专家索引，这里只需要expertIdxOut：

  $$y, expertIdxOut = TopK(normValue[groupIdx, :],\ k=k)$$

  Step 5: Renorm 与缩放

  normType=1 时做归一化；normType=0 时，renorm 参数生效，renorm=1 时做renorm：

  $$if\ (normType = 1)\ or\ (normType = 0\ and\ renorm = 1):$$ $$\quad yOut = \frac{normOut}{ReduceSum(normOut,\ dim=-1) + eps}$$

  最终输出：

  $$yOut = yOut \times routedScalingFactor$$

  Step 6: 可选输出

  若 outFlag 为 True，第三个输出为 normOut；否则为空。

[object Object]

每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnMoeGatingTopKGetWorkspaceSize”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“aclnnMoeGatingTopK”接口执行计算。

[object Object]

• 参数说明：

  [object Object]

• 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][object Object]

[object Object]

• 参数说明：

  [object Object]

• 返回值：

  返回aclnnStatus状态码，具体参见。

[object Object]

• 确定性计算：
  • aclnnMoeGatingTopK默认确定性实现。

• 输入shape限制：
  • x最后一维（即专家数）要求不大于2048。
• 输入值域限制：
  • 要求1 <= k <= x_shape[-1] / groupCount * kGroup。
  • 要求1 <= kGroup <= groupCount，并且kGroup * x_shape[-1] / groupCount的值要大于等于k。
  • 要求groupCount > 0，x_shape[-1]能够被groupCount整除且整除后的结果大于groupSelectMode，并且整除的结果按照32个数对齐后乘groupCount的结果不大于2048。
  • renorm仅支持0和1，表示先进行norm操作，再计算topk。
• 其他限制：
  • groupSelectMode取值0和1，0表示使用最大值对group进行排序, 1表示使用topk2的sum值对group进行排序。
  • normType取值0和1，0表示使用Softmax函数，1表示使用Sigmoid函数。
  • outFlag取值true和false，true表示输出，false表示不输出。

[object Object]

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考。