ReGlu

产品支持情况

功能说明

ReGlu是一种GLU变体，使用Relu作为激活函数，计算公式如下：

其中Relu激活函数的计算公式如下：

函数原型

• 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间

  1 2	template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void ReGlu(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor0, const LocalTensor<T>& srcTensor1, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const uint32_t calCount)

• 接口框架申请临时空间

  1 2	template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void ReGlu(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor0, const LocalTensor<T>& srcTensor1, const uint32_t calCount)

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GetReGluMaxMinTmpSize中提供的接口获取需要预留空间范围的大小。

参数说明

返回值说明

无

约束说明

• 操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。
• 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。
• 当前仅支持ND格式的输入，不支持其他格式。

调用示例

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// dstLocal: 存放ReGlu计算结果的Tensor
// src0Local: 存放ReGlu计算输入的Tensor
// src1Local: 存放ReGlu计算输入的Tensor
// sharedTmpBuffer: 存放ReGlu计算过程中临时缓存的Tensor

// 接口框架申请临时空间，部分参与计算, 需要参与计算的元素个数为30
AscendC::ReGlu(dstLocal, srcLocal, 30);

// 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间，部分参与计算, 需要参与计算的元素个数为30
AscendC::ReGlu(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, 30);

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输入数据(srcLocal0): 
[2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2.
 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2.]
输入数据(srcLocal1): 
[-1.6 -1.5 -1.4 -1.3 -1.2 -1.1 -1.  -0.9 -0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1
  0.   0.1  0.2  0.3  0.4  0.5  0.6  0.7  0.8  0.9  1.   1.1  1.2  1.3  1.4  1.5]
输出数据(dstLocal): 
[0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0. 
 0.  0.2 0.4 0.6 0.8 1.  1.2 1.4 1.6 1.8 2.  2.2 2.4 2.6 0.  0. ]