Fma
产品支持情况
产品 |
是否支持 |
|---|---|
Atlas 350 加速卡 |
√ |
x |
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x |
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x |
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x |
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x |
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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GetFmaMaxMinTmpSize中提供的接口获取需要预留空间的大小。
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。 |
1 2 3 | struct FmaConfig { bool isReuseSource; }; |
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
无
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
- 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);
1 2 3 4 | 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] |