Files	Last commit	Last update
docs	新增 IsPosInf 生态算子 Co-authored-by: cwzhang<zhangchangwei8@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !3058 merge is_pos_inf into master 新增 IsPosInf 生态算子 Created-by: cwzhang Commit-by: cwzhang Merged-by: cann-robot Description: ## 描述新增 `aclnnIsPosInf` 昇腾Ascend生态算子。算子目录位于 `experimental/math/is_pos_inf`，用于判断输入tensor的元素是否为 +inf，支持 Ascend 910B/910C 设备。 AI Agent 算子生成项目，支持昇腾算子生态发展。本次改动主要包括： - 新增对外 ACLNN 接口： - `aclnnIsPosInfGetWorkspaceSize` - `aclnnIsPosInf` - 基于已验证的 ascend-kernel/csrc/ops/is_pos_inf 实现接入 op_kernel 与 host tiling，保持原有数据搬运、切核和计算流程。 - 在 host 侧补充 ACLNN 接口参数校验，覆盖： - 空指针校验 - self/out shape 一致性校验 - 最大 8 维限制 - out 必须为 ge::DT_BOOL - 非连续输入/输出处理 - 非浮点输入直接返回全 false 结果 - 新增 example、UT、ST、README 和 ACLNN 接口文档。 - 新增 ST JSON 与 executor，使其分别支持： - pyaclnn 后端 - npu 后端的精度测试链路。 ## 关联的Issue [[Requirement\|需求建议]: 新增 IsPosInf 生态算子（关联PR用于追踪）](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1751) ## 测试已完成以下验证： - 单算子构建： - `bash build.sh --pkg --experimental --soc=ascend910b --ops=is_pos_inf -j8 -O2` - run 包生成并安装成功： - `build_out/cann-ops-math-custom_linux-aarch64.run` - example 冒烟通过： - `experimental/math/is_pos_inf/examples/run.sh` - UT： - op_api UT 通过，13 tests passed - ATK： - 精度测试 6750 / 6750 通过 - 性能测试通过平均加速比 0.84 （阈值0.6） ## 文档更新已更新/新增以下文档： - experimental/math/is_pos_inf/README.md - experimental/math/is_pos_inf/docs/aclnnIsPosInf.md ## 类型标签 - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!3058	4 months ago
examples	新增 IsPosInf 生态算子 Co-authored-by: cwzhang<zhangchangwei8@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !3058 merge is_pos_inf into master 新增 IsPosInf 生态算子 Created-by: cwzhang Commit-by: cwzhang Merged-by: cann-robot Description: ## 描述新增 `aclnnIsPosInf` 昇腾Ascend生态算子。算子目录位于 `experimental/math/is_pos_inf`，用于判断输入tensor的元素是否为 +inf，支持 Ascend 910B/910C 设备。 AI Agent 算子生成项目，支持昇腾算子生态发展。本次改动主要包括： - 新增对外 ACLNN 接口： - `aclnnIsPosInfGetWorkspaceSize` - `aclnnIsPosInf` - 基于已验证的 ascend-kernel/csrc/ops/is_pos_inf 实现接入 op_kernel 与 host tiling，保持原有数据搬运、切核和计算流程。 - 在 host 侧补充 ACLNN 接口参数校验，覆盖： - 空指针校验 - self/out shape 一致性校验 - 最大 8 维限制 - out 必须为 ge::DT_BOOL - 非连续输入/输出处理 - 非浮点输入直接返回全 false 结果 - 新增 example、UT、ST、README 和 ACLNN 接口文档。 - 新增 ST JSON 与 executor，使其分别支持： - pyaclnn 后端 - npu 后端的精度测试链路。 ## 关联的Issue [[Requirement\|需求建议]: 新增 IsPosInf 生态算子（关联PR用于追踪）](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1751) ## 测试已完成以下验证： - 单算子构建： - `bash build.sh --pkg --experimental --soc=ascend910b --ops=is_pos_inf -j8 -O2` - run 包生成并安装成功： - `build_out/cann-ops-math-custom_linux-aarch64.run` - example 冒烟通过： - `experimental/math/is_pos_inf/examples/run.sh` - UT： - op_api UT 通过，13 tests passed - ATK： - 精度测试 6750 / 6750 通过 - 性能测试通过平均加速比 0.84 （阈值0.6） ## 文档更新已更新/新增以下文档： - experimental/math/is_pos_inf/README.md - experimental/math/is_pos_inf/docs/aclnnIsPosInf.md ## 类型标签 - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!3058	4 months ago
op_api	新增 IsPosInf 生态算子 Co-authored-by: cwzhang<zhangchangwei8@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !3058 merge is_pos_inf into master 新增 IsPosInf 生态算子 Created-by: cwzhang Commit-by: cwzhang Merged-by: cann-robot Description: ## 描述新增 `aclnnIsPosInf` 昇腾Ascend生态算子。算子目录位于 `experimental/math/is_pos_inf`，用于判断输入tensor的元素是否为 +inf，支持 Ascend 910B/910C 设备。 AI Agent 算子生成项目，支持昇腾算子生态发展。本次改动主要包括： - 新增对外 ACLNN 接口： - `aclnnIsPosInfGetWorkspaceSize` - `aclnnIsPosInf` - 基于已验证的 ascend-kernel/csrc/ops/is_pos_inf 实现接入 op_kernel 与 host tiling，保持原有数据搬运、切核和计算流程。 - 在 host 侧补充 ACLNN 接口参数校验，覆盖： - 空指针校验 - self/out shape 一致性校验 - 最大 8 维限制 - out 必须为 ge::DT_BOOL - 非连续输入/输出处理 - 非浮点输入直接返回全 false 结果 - 新增 example、UT、ST、README 和 ACLNN 接口文档。 - 新增 ST JSON 与 executor，使其分别支持： - pyaclnn 后端 - npu 后端的精度测试链路。 ## 关联的Issue [[Requirement\|需求建议]: 新增 IsPosInf 生态算子（关联PR用于追踪）](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1751) ## 测试已完成以下验证： - 单算子构建： - `bash build.sh --pkg --experimental --soc=ascend910b --ops=is_pos_inf -j8 -O2` - run 包生成并安装成功： - `build_out/cann-ops-math-custom_linux-aarch64.run` - example 冒烟通过： - `experimental/math/is_pos_inf/examples/run.sh` - UT： - op_api UT 通过，13 tests passed - ATK： - 精度测试 6750 / 6750 通过 - 性能测试通过平均加速比 0.84 （阈值0.6） ## 文档更新已更新/新增以下文档： - experimental/math/is_pos_inf/README.md - experimental/math/is_pos_inf/docs/aclnnIsPosInf.md ## 类型标签 - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!3058	4 months ago
op_host	build: 将 op_graph 目录下所有 cpp 编入 libopsgraph_math.so Co-authored-by: songkai111<songkai16@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !4484 merge master into master build: 将 op_graph 目录下所有 cpp 编入 libopsgraph_math.so Created-by: songkai111 Commit-by: songkai111 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述将 op_graph 目录下所有 cpp 文件递归编入 `libopsgraph_math.so`。原 cmake 配置仅编译匹配 `_graph_.cpp`、`_fallback.cpp`、`fusion_pass/_pass.cpp` 的文件，新增 op_graph 文件需手动调整 glob 模式；改为 `GLOB_RECURSE` 递归收集 op_graph 目录下所有 `.cpp`，后续新增文件自动纳入编译。具体改动（`cmake/func.cmake` 两处）： - `add_all_modules_sources`：`file(GLOB ...)` 改为 `file(GLOB_RECURSE OP_GRAPH_SRCS ${SOURCE_DIR}/op_graph/.cpp)` - `add_graph_plugin_sources`：`file(GLOB ...)` 改为 `file(GLOB_RECURSE OP_GRAPH_SRCS ${SOURCE_DIR}/.cpp)` ## 关联的Issue - #2540: 将 op_graph 目录下所有 cpp 自动编入 libopsgraph_math.so ## 测试 - 本地编译 ops-math，验证 `libopsgraph_math.so` 正常生成，op_graph 目录下新增 cpp 文件的符号被纳入。 ## 文档更新无 ## 类型标签 - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [x] 其他，请描述：构建系统优化 See merge request: cann/ops-math!4484	3 months ago
op_kernel	新增 IsPosInf 生态算子 Co-authored-by: cwzhang<zhangchangwei8@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !3058 merge is_pos_inf into master 新增 IsPosInf 生态算子 Created-by: cwzhang Commit-by: cwzhang Merged-by: cann-robot Description: ## 描述新增 `aclnnIsPosInf` 昇腾Ascend生态算子。算子目录位于 `experimental/math/is_pos_inf`，用于判断输入tensor的元素是否为 +inf，支持 Ascend 910B/910C 设备。 AI Agent 算子生成项目，支持昇腾算子生态发展。本次改动主要包括： - 新增对外 ACLNN 接口： - `aclnnIsPosInfGetWorkspaceSize` - `aclnnIsPosInf` - 基于已验证的 ascend-kernel/csrc/ops/is_pos_inf 实现接入 op_kernel 与 host tiling，保持原有数据搬运、切核和计算流程。 - 在 host 侧补充 ACLNN 接口参数校验，覆盖： - 空指针校验 - self/out shape 一致性校验 - 最大 8 维限制 - out 必须为 ge::DT_BOOL - 非连续输入/输出处理 - 非浮点输入直接返回全 false 结果 - 新增 example、UT、ST、README 和 ACLNN 接口文档。 - 新增 ST JSON 与 executor，使其分别支持： - pyaclnn 后端 - npu 后端的精度测试链路。 ## 关联的Issue [[Requirement\|需求建议]: 新增 IsPosInf 生态算子（关联PR用于追踪）](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1751) ## 测试已完成以下验证： - 单算子构建： - `bash build.sh --pkg --experimental --soc=ascend910b --ops=is_pos_inf -j8 -O2` - run 包生成并安装成功： - `build_out/cann-ops-math-custom_linux-aarch64.run` - example 冒烟通过： - `experimental/math/is_pos_inf/examples/run.sh` - UT： - op_api UT 通过，13 tests passed - ATK： - 精度测试 6750 / 6750 通过 - 性能测试通过平均加速比 0.84 （阈值0.6） ## 文档更新已更新/新增以下文档： - experimental/math/is_pos_inf/README.md - experimental/math/is_pos_inf/docs/aclnnIsPosInf.md ## 类型标签 - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!3058	4 months ago
tests	新增 IsPosInf 生态算子 Co-authored-by: cwzhang<zhangchangwei8@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !3058 merge is_pos_inf into master 新增 IsPosInf 生态算子 Created-by: cwzhang Commit-by: cwzhang Merged-by: cann-robot Description: ## 描述新增 `aclnnIsPosInf` 昇腾Ascend生态算子。算子目录位于 `experimental/math/is_pos_inf`，用于判断输入tensor的元素是否为 +inf，支持 Ascend 910B/910C 设备。 AI Agent 算子生成项目，支持昇腾算子生态发展。本次改动主要包括： - 新增对外 ACLNN 接口： - `aclnnIsPosInfGetWorkspaceSize` - `aclnnIsPosInf` - 基于已验证的 ascend-kernel/csrc/ops/is_pos_inf 实现接入 op_kernel 与 host tiling，保持原有数据搬运、切核和计算流程。 - 在 host 侧补充 ACLNN 接口参数校验，覆盖： - 空指针校验 - self/out shape 一致性校验 - 最大 8 维限制 - out 必须为 ge::DT_BOOL - 非连续输入/输出处理 - 非浮点输入直接返回全 false 结果 - 新增 example、UT、ST、README 和 ACLNN 接口文档。 - 新增 ST JSON 与 executor，使其分别支持： - pyaclnn 后端 - npu 后端的精度测试链路。 ## 关联的Issue [[Requirement\|需求建议]: 新增 IsPosInf 生态算子（关联PR用于追踪）](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1751) ## 测试已完成以下验证： - 单算子构建： - `bash build.sh --pkg --experimental --soc=ascend910b --ops=is_pos_inf -j8 -O2` - run 包生成并安装成功： - `build_out/cann-ops-math-custom_linux-aarch64.run` - example 冒烟通过： - `experimental/math/is_pos_inf/examples/run.sh` - UT： - op_api UT 通过，13 tests passed - ATK： - 精度测试 6750 / 6750 通过 - 性能测试通过平均加速比 0.84 （阈值0.6） ## 文档更新已更新/新增以下文档： - experimental/math/is_pos_inf/README.md - experimental/math/is_pos_inf/docs/aclnnIsPosInf.md ## 类型标签 - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!3058	4 months ago
CMakeLists.txt	新增 IsPosInf 生态算子 Co-authored-by: cwzhang<zhangchangwei8@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !3058 merge is_pos_inf into master 新增 IsPosInf 生态算子 Created-by: cwzhang Commit-by: cwzhang Merged-by: cann-robot Description: ## 描述新增 `aclnnIsPosInf` 昇腾Ascend生态算子。算子目录位于 `experimental/math/is_pos_inf`，用于判断输入tensor的元素是否为 +inf，支持 Ascend 910B/910C 设备。 AI Agent 算子生成项目，支持昇腾算子生态发展。本次改动主要包括： - 新增对外 ACLNN 接口： - `aclnnIsPosInfGetWorkspaceSize` - `aclnnIsPosInf` - 基于已验证的 ascend-kernel/csrc/ops/is_pos_inf 实现接入 op_kernel 与 host tiling，保持原有数据搬运、切核和计算流程。 - 在 host 侧补充 ACLNN 接口参数校验，覆盖： - 空指针校验 - self/out shape 一致性校验 - 最大 8 维限制 - out 必须为 ge::DT_BOOL - 非连续输入/输出处理 - 非浮点输入直接返回全 false 结果 - 新增 example、UT、ST、README 和 ACLNN 接口文档。 - 新增 ST JSON 与 executor，使其分别支持： - pyaclnn 后端 - npu 后端的精度测试链路。 ## 关联的Issue [[Requirement\|需求建议]: 新增 IsPosInf 生态算子（关联PR用于追踪）](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1751) ## 测试已完成以下验证： - 单算子构建： - `bash build.sh --pkg --experimental --soc=ascend910b --ops=is_pos_inf -j8 -O2` - run 包生成并安装成功： - `build_out/cann-ops-math-custom_linux-aarch64.run` - example 冒烟通过： - `experimental/math/is_pos_inf/examples/run.sh` - UT： - op_api UT 通过，13 tests passed - ATK： - 精度测试 6750 / 6750 通过 - 性能测试通过平均加速比 0.84 （阈值0.6） ## 文档更新已更新/新增以下文档： - experimental/math/is_pos_inf/README.md - experimental/math/is_pos_inf/docs/aclnnIsPosInf.md ## 类型标签 - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!3058	4 months ago
README.md	新增 IsPosInf 生态算子 Co-authored-by: cwzhang<zhangchangwei8@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !3058 merge is_pos_inf into master 新增 IsPosInf 生态算子 Created-by: cwzhang Commit-by: cwzhang Merged-by: cann-robot Description: ## 描述新增 `aclnnIsPosInf` 昇腾Ascend生态算子。算子目录位于 `experimental/math/is_pos_inf`，用于判断输入tensor的元素是否为 +inf，支持 Ascend 910B/910C 设备。 AI Agent 算子生成项目，支持昇腾算子生态发展。本次改动主要包括： - 新增对外 ACLNN 接口： - `aclnnIsPosInfGetWorkspaceSize` - `aclnnIsPosInf` - 基于已验证的 ascend-kernel/csrc/ops/is_pos_inf 实现接入 op_kernel 与 host tiling，保持原有数据搬运、切核和计算流程。 - 在 host 侧补充 ACLNN 接口参数校验，覆盖： - 空指针校验 - self/out shape 一致性校验 - 最大 8 维限制 - out 必须为 ge::DT_BOOL - 非连续输入/输出处理 - 非浮点输入直接返回全 false 结果 - 新增 example、UT、ST、README 和 ACLNN 接口文档。 - 新增 ST JSON 与 executor，使其分别支持： - pyaclnn 后端 - npu 后端的精度测试链路。 ## 关联的Issue [[Requirement\|需求建议]: 新增 IsPosInf 生态算子（关联PR用于追踪）](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1751) ## 测试已完成以下验证： - 单算子构建： - `bash build.sh --pkg --experimental --soc=ascend910b --ops=is_pos_inf -j8 -O2` - run 包生成并安装成功： - `build_out/cann-ops-math-custom_linux-aarch64.run` - example 冒烟通过： - `experimental/math/is_pos_inf/examples/run.sh` - UT： - op_api UT 通过，13 tests passed - ATK： - 精度测试 6750 / 6750 通过 - 性能测试通过平均加速比 0.84 （阈值0.6） ## 文档更新已更新/新增以下文档： - experimental/math/is_pos_inf/README.md - experimental/math/is_pos_inf/docs/aclnnIsPosInf.md ## 类型标签 - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!3058	4 months ago

IsPosInf

产品支持情况

产品	是否支持
Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品	√
Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品	√

当前工程按需求仅面向 Ascend 910B/910C 路径生成 ACLNN 接口与 AiCore 实现。

功能说明

算子功能：逐元素判断输入张量是否为正无穷。
对浮点输入，返回 input_i == +inf 的布尔结果。
对 bool/int8/uint8/int16/int32/int64 等有界类型，返回同 shape 的全 false 布尔张量。

数学表达

若输入为浮点型：

outi=(selfi==+∞)out_i = (self_i == +\infty)

若输入为支持的非浮点有界类型：

outi=falseout_i = \mathrm{false}

接口说明

对外暴露两段式 ACLNN 接口：

aclnnStatus aclnnIsPosInfGetWorkspaceSize(
    const aclTensor  *self,
    aclTensor        *out,
    uint64_t         *workspaceSize,
    aclOpExecutor   **executor);

aclnnStatus aclnnIsPosInf(
    void              *workspace,
    uint64_t           workspaceSize,
    aclOpExecutor     *executor,
    const aclrtStream  stream);

参数说明

参数名	输入/输出	描述	数据类型	数据格式
`self`	输入	待判断是否为正无穷的张量	`FLOAT16/FLOAT/BFLOAT16/BOOL/INT8/UINT8/INT16/INT32/INT64`	`ND`
`out`	输出	逐元素判断结果	`BOOL`	`ND`

约束说明

self 和 out 不能为空指针。
self 与 out shape 必须完全一致，不支持 broadcast。
维度数不超过 8，支持标量和空 Tensor。
out dtype 必须为 BOOL。
self 非连续时先转连续；out 非连续时通过 ViewCopy 回写。
BFLOAT16 浮点路径依赖 910B/910C 类 SoC 支持。

调用说明

调用方式	调用样例	说明
ACLNN	examples/test_aclnn_is_pos_inf.cpp	两段式调用 `aclnnIsPosInfGetWorkspaceSize` 和 `aclnnIsPosInf`