[object Object]

[object Object][object Object]

• [object Object]Ascend 950PR/Ascend 950DT[object Object]：支持

[object Object][object Object]

• [object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：不支持

[object Object][object Object]

• [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品[object Object]：不支持

[object Object][object Object]

• [object Object]Atlas 200I/500 A2 推理产品[object Object]：不支持

[object Object][object Object]

• [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：不支持

[object Object][object Object]

• [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：不支持

[object Object][object Object]

• 接口功能：RmsNormGrad是用于计算RmsNorm的梯度，即在反向传播过程中计算输入张量的梯度的算子。RmsNormGradQuant算子将RmsNormGrad和Quantize两个算子融合，RmsNormGrad计算完dx后进行quant计算，减少搬入搬出操作。
• 算子公式：$$dx_i= (dy_i * g_i - \frac{1}{\operatorname{Rms}(\mathbf{x})} * x_i * \operatorname{Mean}(\mathbf{y})) * \frac{1} {\operatorname{Rms}(\mathbf{x})}, \quad \text { where } \operatorname{Mean}(\mathbf{y}) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n (dy_i * g_i * x_i * \frac{1}{\operatorname{Rms}(\mathbf{x})})$$

  • divMode为True时：

    $$dx_i\_quant=round((dx_i/scales\_x)+offset\_x)$$

  • divMode为False时：

    $$dx_i\_quant=round((dx_i*scales\_x)+offset\_x)$$ $$dg_i = \frac{1}{\operatorname{Rms}(\mathbf{x})} * x_i * dy_i$$

[object Object]

每个算子分为，必须先调用[object Object]接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用[object Object]接口执行计算。

[object Object]

• 参数说明

  [object Object]

• 返回值

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

  第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：

  [object Object]

[object Object]

• 参数说明

  [object Object]

• 返回值

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

[object Object]

• 各产品支持数据类型说明：

  [object Object]

  • [object Object]Ascend 950PR/Ascend 950DT[object Object]：

    [object Object]undefined
  [object Object]

• 确定性计算：

  • aclnnRmsNormGradQuant默认非确定性实现，支持通过aclrtCtxSetSysParamOpt开启确定性。

[object Object]

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考。