开发者
资源

Fma

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

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Atlas 推理系列产品AI Core

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Atlas 推理系列产品Vector Core

x

Atlas 训练系列产品

x

功能说明

按元素计算两个输入相乘后与第三个输入相加的结果。计算公式如下:

函数原型

  • 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间
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    template <const FmaConfig& config = DEFAULT_FMA_CONFIG, typename T>
    __aicore__ inline void Fma(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src0, const LocalTensor<T>& src1,const LocalTensor<T>& src2, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const uint32_t count)
    
  • 接口框架申请临时空间
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    template <const FmaConfig& config = DEFAULT_FMA_CONFIG, typename T>
    __aicore__ inline void Fma(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src0, const LocalTensor<T>& src1, const LocalTensor<T>& src2, const uint32_t count)
    

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。临时空间支持开发者通过sharedTmpBuffer入参传入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GetFmaMaxMinTmpSize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

FmaConfig

Fma算法的相关配置。此参数可选配,FmaConfig类型,具体定义如下方代码所示,其中参数的含义为:

isReuseSource:是否允许修改源操作数。该参数预留,传入默认值false即可。

T

操作数的数据类型。

Atlas 350 加速卡,支持的数据类型为:half、float。

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struct FmaConfig {
    bool isReuseSource;
};
表2 接口参数说明

参数名

输入/输出

描述

dst

输出

目的操作数。

类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

src0、src1、src2

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Fma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GetFmaMaxMinTmpSize

count

输入

参与计算的元素个数。

返回值说明

约束说明

  • 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

完整样例请参考Fma算子样例

  • 通过sharedTmpBuffer入参传入
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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
    static constexpr AscendC::FmaConfig fmaConfig = { false }; // 不修改源操作数
    // dst、src0、src1、src2为half类型的LocalTensor
    AscendC::Fma<fmaConfig, half>(dst, src0, src1, src2, sharedTmpBuffer, 512);
    
  • 接口框架申请临时空间
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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
    // 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
    static constexpr AscendC::FmaConfig fmaConfig = { false }; // 不修改源操作数
    // dst、src0、src1、src2为half类型的LocalTensor
    AscendC::Fma<fmaConfig, half>(dst, src0, src1, src2, 512);
    
结果示例如下:
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输入数据(src0):[1 1 1 ...... 1 1 1]
输入数据(src1):[2 2 2 ...... 2 2 2]
输入数据(src2):[1 1 1 ...... 1 1 1]
输出数据(dst):[3 3 3 ...... 3 3 3]