开发者
资源

Hypot

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

x

Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品

x

Atlas 200I/500 A2 推理产品

x

Atlas 推理系列产品AI Core

x

Atlas 推理系列产品Vector Core

x

Atlas 训练系列产品

x

功能说明

按元素计算两个浮点数平方和的平方根。计算公式如下:

举例如下:

Hypot(3.0, 4.0) = 5.0

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
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      template <typename T, bool isReuseSource = false>
      __aicore__ inline void Hypot(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor, const LocalTensor<T>& src1Tensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const uint32_t calCount)
      
    • 源操作数Tensor全部参与计算
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      template <typename T, bool isReuseSource = false>
      __aicore__ inline void Hypot(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor, const LocalTensor<T>& src1Tensor, 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
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      template <typename T, bool isReuseSource = false>
      __aicore__ inline void Hypot(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor, const LocalTensor<T>& src1Tensor, const uint32_t calCount)
      
    • 源操作数Tensor全部参与计算
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      template <typename T, bool isReuseSource = false>
      __aicore__ inline void Hypot(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor, const LocalTensor<T>& src1Tensor)
      

由于该接口的内部实现中涉及精度转换。需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持接口框架申请和开发者通过sharedTmpBuffer入参传入两种方式。

  • 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。

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

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、bfloat16_t、float。

isReuseSource

是否允许修改源操作数。该参数预留,传入默认值false即可。

表2 接口参数说明

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。

src0Tensor、src1Tensor

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。

用于Hypot内部复杂计算时存储中间变量,由开发者提供。

临时空间大小BufferSize的获取方式请参考GetHypotMaxMinTmpSize

calCount

输入

参与计算的元素个数。

返回值说明

约束说明

  • 源操作数src0Tensor与src1Tensor的数据长度必须保持一致。
  • 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、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
  • 当源操作数src0Tensor与src1Tensor的输入数据中任意一个或多个为inf,对应位置的目的操作数输出为inf。
  • 当源操作数src0Tensor与src1Tensor的输入数据中任意一个或多个为nan,且该位置上的输入都不是inf,对应位置的目的操作数输出为nan。

调用示例

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AscendC::TPipe pipe;
AscendC::TQue<AscendC::TPosition::VECCALC, 1> tmpQue;
pipe.InitBuffer(tmpQue, 1, bufferSize);  // bufferSize 通过Host侧tiling参数获取
AscendC::LocalTensor<uint8_t> sharedTmpBuffer = tmpQue.AllocTensor<uint8_t>();
// 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::Hypot(dstLocal, src0Local, src1Local, sharedTmpBuffer, 512); // sharedTmpBuffer入参传入,使用该tensor作为临时空间进行处理
结果示例如下:
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输入数据(src0Local): [ 0.5317103  -6.37912032  5.53408647 ... 11.11059642 -11.67860335 ]
输入数据(src1Local): [ 2.12526834  3.09347812  -0.327234  ...  5.64334232 5.97345923]
输出数据(dstLocal): [ 2.1907718 7.08962502  5.5437528 ...  12.461647  13.1176214]