aclnnLinalgQr

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undefined，必须先调用“aclnnLinalgQrGetWorkspaceSize”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“aclnnLinalgQr”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnLinalgQrGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, int64_t mode, aclTensor *Q, aclTensor *R, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
• aclnnStatus aclnnLinalgQr(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

• 算子功能：对输入Tensor进行正交分解。

• 计算公式：

  $$A = QR$$

  其中$A$为输入Tensor，维度至少为2， A可以表示为正交矩阵$Q$与上三角矩阵$R$的乘积的形式

• 示例：

  [object Object]

aclnnLinalgQrGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • self(const aclTensor *, 计算输入)：公式中的$A$，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。支持undefined，undefined支持ND，shape维度至少为2且不大于8, 且shape需要与Q,R满足约束条件。

  • mode(int64_t, 计算输入)：计算属性，当mode为0时，使用'reduced'(默认)模式，对于输入A(*, m, n), 输出简化大小的Q(*, m, k), R(*, k, n),其中k为m,n的最小值。 当mode为1时，使用'complete'模式，对于输入A(*, m, n),输出完整大小的Q(*, m, m), R(*, m, n), 当mode为2时，使用'r'模式，仅计算reduced场景下的R(*,k,n),其中k为m,n的最小值，返回Q为空tensor。

  • Q(aclTensor *, 计算输出)：公式中的$Q$，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。支持undefined，undefined支持ND，且undefined需要与self, R一致。shape为Q(*, m, m)或Q(*, m, k)或为空, 其中k为m, n的最小值。

  • R(aclTensor *, 计算输出): 公式中的$R$，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。支持undefined，undefined支持ND，且undefined需要与self, Q一致。shape为R(*, m, n)或R(*, k, n), 其中k为m, n的最小值。

  • 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]

aclnnLinalgQr

• 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aclnnLinalgQrGetWorkspaceSize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。