aclnnConvTbc
支持的产品型号
- Atlas 训练系列产品。
- Atlas A2训练系列产品。
接口原型
每个算子分为,必须先调用“aclnnConvTbcGetWorkspaceSize”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“aclnnConvTbc”接口执行计算。
aclnnStatus aclnnConvTbcGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *weight,const aclTensor *bias, const int64_t pad, aclTensor *output, int8_t cubeMathType, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
aclnnStatus aclnnConvTbc(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
功能描述
- 算子功能:实现输入输出维度为 T(时间或空间维度)、B(批次)、C(通道)的一维卷积。
- 计算公式: 我们假定输入(input)的shape是,输出(output)的shape是,那输出将被表示为:
其中,表示互相关计算, 表示batch_size(批次),表示通道数,代表时间或空间维度
aclnnConvTbcGetWorkspaceSize
参数说明:
- input(const aclTensor *, 计算输入):计算公式中的
input
,仅支持FLOAT,FLOAT16,类型与weight一致,支持,为NCL。 - weight(const aclTensor *, 计算输入):计算公式中的
weight
,仅支持FLOAT,FLOAT16,类型与input一致,支持,为NCL。 - bias(const aclTensor *, 计算输入):计算公式中的
bias
,仅支持FLOAT,FLOAT16,支持,为ND。 - pad(int64, 计算输入):表示 T维度上左右的填充个数。
- output(const aclTensor *, 计算输出):计算公式中的
out
,仅支持FLOAT,FLOAT16,类型与input一致,支持,为NCL。 - cubeMathType(int8, 计算输入):用于判断Cube单元应该使用哪种计算逻辑进行运算,INT8类型的枚举值,枚举如下:
- 0:KEEP_DTYPE,保持输入的数据类型进行计算。当输入是FLOAT,Atlas 训练系列产品Cube计算单元暂不支持,取0时会报错。
- 1:ALLOW_FP32_DOWN_PRECISION,允许将输入数据降精度计算。当输入是FLOAT,Atlas 训练系列产品转换为FLOAT16计算,Atlas A2训练系列产品转换为HFLOAT32计算。
- 2:USE_FP16,允许转换为数据类型FLOAT16进行计算。当输入数据类型是FLOAT,转换为FLOAT16计算。
- 3:USE_HF32,允许转换为数据类型HFLOAT32计算。当输入是FLOAT,Atlas 训练系列产品Cube计算单元暂不支持,取3时会报错,Atlas A2训练系列产品转换为HFLOAT32计算。
- workspaceSize(int64_t *,出参):返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
- input(const aclTensor *, 计算输入):计算公式中的
- executor(aclOpExecutor **,出参):返回op执行器,包含了算子计算流程。
aclnnConvTbc
参数说明:
- workspace(void *):在Device侧申请的workspace内存地址。
- workspaceSize(uint64_t):在Device侧申请的workspace大小,由第一段接口aclnnSeluGetWorkspaceSize获取。
- executor(aclOpExecutor):op执行器,包含了算子计算流程。
- stream:指定执行任务的 AscendCL Stream流。
约束与限制
无
调用示例
[object Object]