aclnnGeluBackwardV2

支持的产品型号

• [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]。
• [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]。
• [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]。

接口原型

每个算子分为undefined，必须先调用“aclnnGeluBackwardV2GetWorkspaceSize”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“aclnnGeluBackwardV2”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnGeluBackwardV2GetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *self, char *approximate, aclTensor *gradInput, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
• aclnnStatus aclnnGeluBackwardV2(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, const aclrtStream stream)

功能描述

• 算子功能：完成undefined的反向。

• 计算公式：

  Gelu正向（其中x可以为标量或者Tensor）：

  $$Gelu(x)=x \cdot \Phi(x)=x/2 \cdot [1+erf(x/\sqrt{2})]$$

  其中erf的计算公式为：

  $$erf(x)=\frac{2}{\sqrt \pi}\sum^{\infty}_{n=0}{\frac{(-1)^n \cdot x^{2n+1}}{n! \cdot (2n+1)}}$$

  gradInput和gradOutput的关系可以表示为：

  $$gradInput = gradOutput \cdot (\frac{1}{2}+\frac{1}{2} \cdot erf(\frac{x}{\sqrt2})+\frac{x}{\sqrt{2\pi}} \cdot e^{-\frac{x^2}{2}})$$

  Gelu近似计算公式为：

  $$Gelu(x)=0.5x(1+tanh(\sqrt{2/\pi}(x+0.044715x^3)))$$

aclnnGeluBackwardV2GetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • gradOutput(aclTensor*,计算输入)：求梯度时的权重，即为了将正向输出的tensor变为标量所相乘的权重tensor，公式中的gradOutput，Device侧的aclTensor。shape需要和正向self的shape满足undefined，dtype与self的dtype满足数据类型推导规则（参见undefined），支持undefined，undefined支持ND。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]：数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32。
  • self(aclTensor*，计算输入)：Gelu的正向输入值，公式中的x，Device侧的aclTensor。shape需要和gradOutput的shape满足undefined。dtype与gradOutput的stype满足数据类型推导规则（参见undefined），支持undefined，undefined支持ND。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]：数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32。
  • approximate(char*, 计算输入)：计算使用的激活函数模式，可配置为"none"或者"tanh"，其中"none"代表使用erf模式，"tanh"代表使用tanh模式，Host侧的字符串。
  • gradInput(aclTensor*，计算输出)：backward计算的输出，为Gelu正向入参的梯度值，即对输入进行求导后的结果，公式中的gradInput，Device侧的aclTensor。shape与gradOutput和self进行broadcast后的shape一致。dtype与self和gradOutput进行数据类型推导后的结果一致。支持undefined，undefined支持ND。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品[object Object]：数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32。
  • workspaceSize(uint64_t *, 出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
  • executor(aclOpExecutor **, 出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见undefined。

  [object Object]

aclnnGeluBackwardV2

• 参数说明：

  • workspace(void*, 入参):在Device侧申请的workspace内存地址。
  • workspaceSize(uint64_t, 入参):在Device侧申请的workspace大小, 由第一段接口aclnnGeluBackwardV2GetWorkspaceSize获取。
  • executor(aclOpExecutor*, 入参):op执行器, 包含了算子计算流程。
  • stream(aclrtStream, 入参):指定执行任务的AscendCL Stream流。

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见undefined。

约束与限制

无

调用示例

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考undefined。