IsNan

产品支持情况

功能说明

按元素判断输入的浮点数是否为nan，输出结果为浮点数或布尔值。当输出为浮点类型时，对于nan的输入数据，对应位置的结果为浮点类型的1，反之为0；当输出为bool类型时，对于nan的输入数据，对应位置的结果为true，反之为false。计算公式如下：

• 当输出为浮点类型时：

  

• 当输出为bool类型时：

  

函数原型

• 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间

  1 2	template <const IsNanConfig& config = DEFAULT_IS_NAN_CONFIG, typename T, typename U> __aicore__ inline void IsNan(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<U>& src, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const uint32_t count)

• 接口框架申请临时空间

  1 2	template <const IsNanConfig& config = DEFAULT_IS_NAN_CONFIG, typename T, typename U> __aicore__ inline void IsNan(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<U>& src, 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GetIsNanMaxMinTmpSize中提供的接口获取需要预留空间的大小。

参数说明

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struct IsNanConfig {
    bool isReuseSource;
};

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。
• 操作数地址偏移对齐要求请参见通用说明和约束。

调用示例

完整样例请参考IsNan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::IsNanConfig isNanConfig = { false }; // 不修改源操作数 // dst为bool类型的LocalTensor，src为half类型的LocalTensor AscendC::IsNan<isNanConfig, bool, half>(dst, src, 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::IsNanConfig isNanConfig = { false }; // 不修改源操作数 // dst为bool类型的LocalTensor，src为half类型的LocalTensor AscendC::IsNan<isNanConfig, bool, half>(dst, src, 512);

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输入的数据类型为half，输出的数据类型为bool
输入数据(src):[1.0 nan 3.0 4.0 nan 6.0 nan 8.0]
输出数据(dst):[false true false false true false true false]