Cos

产品支持情况

产品	是否支持
Atlas 350 加速卡	√
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品	√
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品	√
Atlas 200I/500 A2 推理产品	x
Atlas 推理系列产品AI Core	√
Atlas 推理系列产品Vector Core	x
Atlas 训练系列产品	x

功能说明

按元素做三角函数余弦运算，计算公式如下：

$\text{[math]}$

Cos(x)的泰勒展开式为：

$\text{[math]}$

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

template <typename T, bool isReuseSource = false, const CosConfig& config = defaultCosConfig>
__aicore__ inline void Cos(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

template <typename T, bool isReuseSource = false, const CosConfig& config = defaultCosConfig>
__aicore__ inline void Cos(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer)

接口框架申请临时空间

源操作数Tensor全部/部分参与计算

template <typename T, bool isReuseSource = false, const CosConfig& config = defaultCosConfig>
__aicore__ inline void Cos(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const uint32_t calCount)

源操作数Tensor全部参与计算

template <typename T, bool isReuseSource = false, const CosConfig& config = defaultCosConfig>
__aicore__ inline void Cos(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor)

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。临时空间支持开发者通过sharedTmpBuffer入参传入和接口框架申请两种方式。

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传入的情况，开发者需要为tensor申请空间；接口框架申请的方式，开发者需要预留临时空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下：通过GetCosMaxMinTmpSize中提供的接口获取需要预留空间范围的大小。

参数说明

表1 模板参数说明
参数名	描述
T	操作数的数据类型。 Atlas 350 加速卡，支持的数据类型为：half、float。 Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品，支持的数据类型为：half、float。 Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品，支持的数据类型为：half、float。 Atlas 推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：half、float。
isReuseSource	是否允许修改源操作数，默认值为false。该参数仅在输入的数据类型为float时生效。 true：开发者允许源操作数被改写，可以使能该参数，使能后本接口内部计算时复用srcTensor的内存空间，节省部分内存空间； false：本接口内部计算时不复用srcTensor的内存空间。 isReuseSource的使用样例请参考更多样例。
config	该参数仅支持Atlas 350 加速卡。 Cos算法的相关配置。此参数可选配，CosConfig类型，具体定义如下方代码所示，其中参数的含义为： algo：Cos内部实现使用的算法。CosAlgo类型，支持的取值如下： POLYNOMIAL_APPROXIMATION：默认值。该算法通过简单的多项式逼近实现Cos接口，支持的输入值域范围为[-65504.0, 65504.0]，支持的数据类型为half、float。 RADIAN_REDUCTION：该算法通过完整的周期约减实现Cos接口，支持输入全值域，支持的数据类型为half、float。

struct CosConfig {
  CosAlgo algo = CosAlgo::POLYNOMIAL_APPROXIMATION;
}
enum class CosAlgo {
  POLYNOMIAL_APPROXIMATION = 0;
  RADIAN_REDUCTION;
}

表2 参数说明
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GetCosMaxMinTmpSize。
calCount	输入	参与计算的元素个数。

返回值说明

无

约束说明

对于Atlas 350 加速卡，模板参数config中使用多项式拟合算法POLYNOMIAL_APPROXIMATION时，必须保证输入源数据的值域在[-65504.0, 65504.0]范围内。
对于以下产品，输入源数据必须保持值域在[-65504.0, 65504.0]范围内。
- Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品
- Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品
- Atlas 推理系列产品AI Core
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

完整的算子样例请参考Cos算子样例。

// dstLocal: 存放计算结果的Tensor
// srcLocal: 参与计算的输入Tensor
// sharedTmpBuffer: 临时缓存, 内部复杂计算时存储中间变量
// 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::Cos(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, 512);
constexpr AscendC::CosAlgo algo = AscendC::CosAlgo::RADIAN_REDUCTION;
constexpr AscendC::CosConfig config = { algo };
AscendC::Cos<half, false, config>(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, 512);

结果示例如下：

输入数据(srcLocal): [0.00            0.01            0.02             ...  5.10            5.11]
输出数据(dstLocal): [1.00000000e+00  9.99949992e-01  9.99800026e-01   ...  3.77977639e-01  3.87216508e-01]

父主题： Cos接口