aclnnMoeTokenPermuteGrad

支持的产品型号

• 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 “aclnnMoeTokenPermuteGradGetWorkspaceSize” 接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用 “aclnnMoeTokenPermuteGrad” 接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnMoeTokenPermuteGradGetWorkspaceSize(const aclTensor *permutedOutputGrad, const aclTensor *sortedIndices, int64_t numTopk, bool paddedModeOptional, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
• aclnnStatus aclnnMoeTokenPermuteGrad(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

• 算子功能：undefined的反向传播计算。
• 计算公式：$$inputGrad = permutedOutputGrad.indexSelect(0, sortedIndices)$$ $$inputGrad = inputGrad.reshape(-1, topK, hiddenSize)$$ $$inputGrad = inputGrad.sum(dim = 1)$$

aclnnMoeTokenPermuteGradGetWorkspaceSize

• 参数说明：：

  • permutedOutputGrad（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，正向输出permutedTokens的梯度，要求为一个维度为2D的Tensor，shape为 (tokens_num * topK_num, hidden_size)，tokens_num为token数目，topK_num为numTopk的值，数据类型支持BFLOAT16，undefined要求为ND。
  • sortedIndices （aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor, shape为 (tokens_num * topK_num)，数据类型支持INT32，undefined要求为ND。
  • numTopk（int64_t，计算输入）：被选中的专家个数，取值范围为numTopk <= 512。
  • paddedModeOptional（bool，计算输入）：true表示开启paddedMode，false表示关闭paddedMode，目前仅支持false。
  • out（aclTensor*，计算输出）：输入token的梯度，要求为一个维度为2D的Tensor，shape为(tokens_num, hidden_size)，数据类型支持BFLOAT16，undefined要求为ND。
  • 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：

  返回aclnnStatus状态码，具体参见undefined。

  [object Object]

aclnnMoeTokenPermuteGrad

• 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aclnnMoeTokenPermuteGradGetWorkspaceSize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：

  返回aclnnStatus状态码，具体参见undefined。

约束与限制

numTopk <= 512

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。