triton.language.softmax

1. 函数概述

简介：计算x的逐元素softmax。

triton.language.softmax(x, dim=None, keep_dims=False, ieee_rounding=False)

2. 规格

2.1 参数说明

参数名	类型	说明
x	tensor	张量数据
dim	int	指定在哪个维度上计算 softmax
keep_dims	bool	控制计算后是否保留原维度的形状
ieee_rounding	bool	控制浮点数运算是否遵循 IEEE 754 标准的舍入规则

返回值： x：与x相同的shape的张量

2.2 OP 规格

2.2.1 DataType 支持

	int8	int16	int32	uint8	uint16	uint32	uint64	int64	fp16	fp32	fp64	bf16	bool
GPU	×	×	×	×	×	×	×	×	√	√	√	√	×
Ascend A2/A3	×	×	×	×	×	×	×	×	√	√	×	√	×

结论：Ascend 相比 GPU 缺失 fp64 支持。 torch_npu 不支持 uint8。

2.2.2 Shape 支持

	支持维度范围
GPU	仅支持 1~5维 tensor
Ascend A2/A3	仅支持 1~5维 tensor

结论：在 Shape 方面，GPU 与 Ascend 平台无差异，均支持 1 至 5 维张量。

2.3 特殊限制说明

相对社区能力缺失且无法实现

无。

2.4 使用方法

以下示例实现了对输入张量 x 做逐元素softmax：

@triton.jit
def tt_softmax_3d(in_ptr, out_ptr,
                  xnumel: tl.constexpr, ynumel: tl.constexpr, znumel: tl.constexpr,
                  XB: tl.constexpr, YB: tl.constexpr, ZB: tl.constexpr):
    xoffs = tl.program_id(0) * XB
    yoffs = tl.program_id(1) * YB
    zoffs = tl.program_id(2) * ZB

    xidx = tl.arange(0, XB) + xoffs
    yidx = tl.arange(0, YB) + yoffs
    zidx = tl.arange(0, ZB) + zoffs

    idx = xidx[:, None, None] * ynumel * znumel + yidx[None, :, None] * znumel + zidx[None, None, :]

    a = tl.load(in_ptr + idx)
    ret = tl.softmax(a, dim=2)

    tl.store(out_ptr + idx, ret)