[object Object][object Object][object Object]undefined[object Object]

• 接口功能：对mHC架构中的$\mathbf{H}'_{\text{res}}$矩阵执行Sinkhorn迭代归一化变换，最终得到双随机矩阵$\mathbf{H}_{\text{res}}$；支持输出迭代过程中的中间归一化结果（norm_out）和求和结果（sum_out），用于反向梯度计算。

[object Object]

Sinkhorn变换共执行$\mathbf{num\_iters}$次迭代，迭代过程中生成中间归一化结果$\mathbf{norm\_out}[k]$和求和结果$\mathbf{sum\_out}[k]$，最终输出最后一次迭代的$\mathbf{norm\_out}$作为变换结果。

第一次迭代（初始化）：

$$\begin{aligned} \mathbf{norm\_out}[0] &= \text{softmax}(\mathbf{x}, \dim=-1) + \epsilon, \\ \mathbf{sum\_out}[1] &= \sum_{\dim=-2,\text{keepdim}=\text{True}} \mathbf{norm\_out}[0] + \epsilon, \\ \mathbf{norm\_out}[1] &= \frac{\mathbf{norm\_out}[0]}{\mathbf{sum\_out}[1]}, \\ \end{aligned}$$

第$i$次迭代（$i = 1, 2, \dots, \mathbf({num\_iters}-1)$）：

$$\begin{aligned} \mathbf{sum\_out}[2i] &= \sum_{\dim=-1,\text{keepdim}=\text{True}} \mathbf{norm\_out}[2i-1] + \epsilon, \\ \mathbf{norm\_out}[2i] &= \frac{\mathbf{norm\_out}[2i-1]}{\mathbf{sum\_out}[2i]}, \\ \mathbf{sum\_out}[2i+1] &= \sum_{\dim=-2,\text{keepdim}=\text{True}} \mathbf{norm\_out}[2i] + \epsilon, \\ \mathbf{norm\_out}[2i+1] &= \frac{\mathbf{norm\_out}[2i]}{\mathbf{sum\_out}[2i+1]}, \\ \end{aligned}$$

最终输出

$$\text{output} = \mathbf{norm\_out}[2 \times \mathbf{num\_iters} - 1]$$

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🔍 符号说明

[object Object]undefined[object Object]

算子采用两段式接口调用：需先调用[object Object]获取计算所需的Device侧内存大小，再调用[object Object]执行实际计算。

[object Object]

• 参数说明

  [object Object]undefined

• 返回值

  返回[object Object]状态码，第一段接口主要完成入参校验，异常场景如下：

  [object Object]undefined

[object Object]

• 参数说明

  [object Object]undefined

• 返回值

  返回[object Object]状态码，具体参见。

[object Object]

• 确定性计算

  • aclnnMhcSinkhorn默认采用确定性实现，相同输入多次调用结果一致。

• 公共约束

  1. 输入约束：
  • 输入Tensor [object Object] 为空，报错[object Object]；
  • 所有输入/输出Tensor的数据格式仅支持[object Object]；
  • 仅支持[object Object]数据类型，不支持其他精度（如FLOAT16/DOUBLE）。
  • 输入-inf/inf/nan/，输出nan/nan/nan。
  2. 内存约束：
  • Workspace内存需在Device侧申请，且大小需严格匹配第一段接口返回值；

• 规格约束

  [object Object]undefined

[object Object]

以下为C++调用示例，需结合AscendCL环境编译运行，具体流程参考。