Asinh

【免费下载链接】asc-devkit本项目是CANN 推出的昇腾AI处理器专用的算子程序开发语言，原生支持C和C++标准规范，主要由类库和语言扩展层构成，提供多层级API，满足多维场景算子开发诉求。项目地址: https://gitcode.com/cann/asc-devkit

产品支持情况

• Ascend 950PR/Ascend 950DT：支持

• Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：支持

• Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品：支持

• Atlas 200I/500 A2 推理产品：不支持

• Atlas 推理系列产品AI Core：支持
• Atlas 推理系列产品Vector Core：不支持

• Atlas 训练系列产品：不支持

功能说明

按元素做反双曲正弦函数计算，计算公式如下：

函数原型

• 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间

  • 源操作数Tensor全部/部分参与计算

    template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Asinh(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const uint32_t calCount)

  • 源操作数Tensor全部参与计算

    template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Asinh(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer)

• 接口框架申请临时空间

  • 源操作数Tensor全部/部分参与计算

    template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Asinh(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const uint32_t calCount)

  • 源操作数Tensor全部参与计算

    template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Asinh(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor)

由于该接口的内部实现中涉及复杂的数学计算，需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持开发者通过sharedTmpBuffer入参传入和接口框架申请两种方式。

• 通过sharedTmpBuffer入参传入，使用该tensor作为临时空间进行处理，接口框架不再申请。该方式开发者可以自行管理sharedTmpBuffer内存空间，并在接口调用完成后，复用该部分内存，内存不会反复申请释放，灵活性较高，内存利用率也较高。
• 接口框架申请临时空间，开发者无需申请，但是需要预留临时空间的大小。

通过sharedTmpBuffer传入的情况，开发者需要为tensor申请空间；接口框架申请的方式，开发者需要预留临时空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下：通过GetAsinhMaxMinTmpSize中提供的接口获取需要预留空间范围的大小。

参数说明

表1模板参数说明

表2接口参数说明

返回值说明

无

约束说明

• 输入源数据需保持值域在[-65504, 65504]。若输入不在范围内，输出结果无效。
• 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
• 不支持sharedTmpBuffer与源操作数和目的操作数地址重叠。
• 操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。

调用示例

// dstLocal: 存放计算结果的Tensor // srcLocal: 参与计算的输入Tensor // sharedTmpBuffer: 临时缓存,内部复杂计算时存储中间变量 // 输入tensor长度为1024,算子输入的数据类型为half,实际计算个数为512 AscendC::Asinh(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, 512);

结果示例如下：

输入数据srcLocal: [0.000000 0.100000 0.200000 ... 51.000000 51.100002] 输出数据dstLocal: [0.000000 0.099834 0.198690 ... 4.625069 4.627028]

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