aclnnLinalgCross

支持的产品型号

• Atlas 训练系列产品。
• Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品。

接口原型

每个算子分为，必须先调用“aclnnLinalgCrossGetWorkspaceSize”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“aclnnLinalgCross”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnLinalgCrossGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, int64_t dim, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
• aclnnStatus aclnnLinalgCross(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

• 算子功能：对输入Tensor完成linear_cross运算。

• 计算公式：

$$out = self\times other = \begin{vmatrix}i&j&k\\x_1&y_1&z_1\\x_2&y_2&z_2\end{vmatrix} = (y_1z_2-y_2z_1)i-(x_1z_2-x_2z_1)j+(x_1y_2-x_2y_1)k$$

aclnnLinalgCrossGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • self（aclTensor*, 计算输入）: 公式中的self，数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、FLOAT16、FLOAT、FLOAT64、COMPLEX64、COMPLEX128，数据类型与other和out一致。支持，支持ND，维度不大于8, shape需要与out一致, 需要与other满足broadcast关系，且在dim指定的维度广播后shape为3。

  • other（aclTensor*, 计算输入）: 公式中的other，数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、FLOAT16、FLOAT、FLOAT64、COMPLEX64、COMPLEX128，数据类型与self和out一致。支持，支持ND，维度不大于8, 需要与self满足broadcast关系。

  • out（aclTensor*, 计算输出）: 公式中的out，数据类型支持INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、FLOAT16、FLOAT、FLOAT64、COMPLEX64、COMPLEX128，数据类型与self和other一致。支持，支持ND，且shape需要与self和other broadcast后的shape一致。

  • dim（int64_t, 计算输入）: 指定进行linear_cross的维度，数据类型为INT64，若不指定则默认为-1，范围在[-self维度数量，self维度数量-1]

  • workspaceSize（uint64_t*, 计算输出）：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。

  • executor（aclOpExecutor**, 计算输出）：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。

aclnnLinalgCross

• 参数说明：

  • workspace（void*, 计算输入）：在Device侧申请的workspace内存地址。

  • workspaceSize（uint64_t, 计算输入）：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnLinalgCrossGetWorkspaceSize获取。

  • executor（aclOpExecutor*, 计算输入）：op执行器，包含了算子计算流程。

  • stream（aclrtStream, 计算输入）：指定执行任务的 AscendCL Stream流。

• 返回值：

  aclnnStatus： 返回状态码，具体参见。

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。