aclnnAddLayerNormGrad

支持的产品型号

• [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]
• [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]
• [object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]

功能说明

• 算子功能：Add与LayerNorm融合算子的反向计算。

• 计算公式：

  • 正向公式：（D为reduce轴大小）

    $$\operatorname{LayerNorm}(x)=\frac{x_i−\operatorname{E}(x)}{\sqrt{\operatorname{Var}(x)+ eps}}*\gamma + \beta$$ $$其中\operatorname{E}(x_i)=\frac{1}{D}\sum_{1}^{D}{x_i}$$ $$\operatorname{Var}(x_i)=\frac{1}{D}\sum_{1}^{D}{(x_i-\operatorname{E}(x))^2}$$

  • 反向公式：

    $$\frac{{\rm d}L}{{\rm d}x_i} = \sum_{j}{\frac{{\rm d}L}{{\rm d}y_j} * \gamma_j * \frac{{\rm d}\hat{x_j}}{{\rm d}x_i}}$$ $$其中\hat{x_j}=\frac {x_i-\operatorname{E}(x)}{\sqrt{\operatorname{Var}(x)+eps}}$$ $$\frac{{\rm d}\hat{x_j}}{{\rm d}x_i}=(\delta_{ij} - \frac{{\rm d}\operatorname{E}(x)}{{\rm d}x_i}) * \frac{1}{\sqrt{\operatorname{Var}(x_i)}}-\frac{1}{\operatorname{Var}(x_i)}(x_j-\operatorname{E}(x))\frac{\rm d \operatorname{Var}(x_i)}{\rm dx}$$ $$其中\frac{{\rm d}\operatorname{E}(x)}{{\rm d}x_i}=\frac{1}{D}$$ $$\frac{\rm d \operatorname{Var}(x_i)}{\rm dx}=\frac{1}{D}\frac{1}{\sqrt{\operatorname{Var}(x_i)}}(x_i-\operatorname{E}(x))$$

函数原型

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

• aclnnStatus aclnnAddLayerNormGradGetWorkspaceSize(const aclTensor *dy, const aclTensor *x1, const aclTensor *x2, const aclTensor *rstd, const aclTensor *mean, const aclTensor *gamma, const aclTensor *dsumOptional, const aclTensor *dxOut, const aclTensor *dgammaOut, const aclTensor *dbetaOut, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
• aclnnStatus aclnnAddLayerNormGrad(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

aclnnAddLayerNormGradGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • dy（aclTensor *，计算输入）：主要的grad输入，Device侧的aclTensor，shape支持1-8维，undefined支持ND，不支持非连续输入。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
  • x1（aclTensor *，计算输入）：为正向融合算子的输入x1，Device侧的aclTensor，shape需要与dy相同，undefined支持ND，不支持非连续输入。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
  • x2（aclTensor *，计算输入）：为正向融合算子的输入x2，Device侧的aclTensor，shape需要与dy相同，undefined支持ND，不支持非连续输入。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
  • rstd（aclTensor *，计算输入）：表示正向输入x1、x2之和的rstd。输入数据类型支持FLOAT32，shape需要与dy满足undefined（前几维的维度和dy前几维的维度相同，前几维指dy的维度减去gamma的维度，表示不需要norm的维度），undefined支持ND，不支持非连续输入。
  • mean（aclTensor *，计算输入）：表示正向输入x1、x2之和的mean。数据类型支持FLOAT32，shape需要与dy满足undefined（前几维的维度和dy前几维的维度相同，前几维指dy的维度减去gamma的维度，表示不需要norm的维度），undefined支持ND，不支持非连续输入。
  • gamma（aclTensor *，计算输入）：表示正向输入的gamma，shape维度和dy后几维的维度相同，shape支持1-8维，表示需要norm的维度，undefined支持ND，不支持非连续输入。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
  • dsumOptional（aclTensor *，计算输入）：shape支持2-8维，undefined支持ND，不支持非连续输入。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
  • dxOut（aclTensor *，计算输出）：shape支持2-8维，undefined支持ND。
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
  • dgammaOut（aclTensor *，计算输出）：数据类型支持FLOAT32，shape与输入gamma一致，undefined支持ND。
  • dbetaOut（aclTensor *，计算输出）：数据类型支持FLOAT32，shape与输入gamma一致，undefined支持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：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见undefined。

  [object Object]

aclnnAddLayerNormGrad

• 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aclnnAddLayerNormGradGetWorkspaceSize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。

约束说明

• 功能维度
  • 数据类型支持
    • [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：dy、x1、x2、gamma、dsumOptional、dxOut支持FLOAT32、FLOAT16。
    • [object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]、[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]：dy、x1、x2、gamma、dsumOptional、dxOut支持FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16。
    • rstd、mean、dgammaOut、dbetaOut支持：FLOAT32。
  • 数据格式支持：ND。
• 未支持类型说明
  • DOUBLE：指令不支持DOUBLE。
  • 是否支持空tensor：不支持空进空出。
  • 是否非连续tensor：不支持输入非连续，不支持数据非连续。
• 边界值场景说明
  • 当输入是inf时，输出为inf。
  • 当输入是nan时，输出为nan。

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。