FusedExponential

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	支持
Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品	支持

构建配置分别为 ascend910b / ascend910_93。

功能说明

将已经生成的均匀分布样本转换为指数分布样本，融合 neg、add、边界填充、log 和 mul。此算子不生成随机数，不修改随机数生成器状态。

epsilon = finfo(u.dtype).eps / 2
out = -log(min(1 - u, 1 - epsilon)) / lambd

epsilon 在 FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32 下分别为 2^-11、2^-8、2^-24。

参数说明

aclnnStatus aclnnFusedExponentialGetWorkspaceSize(
    const aclTensor* u, const aclScalar* lambd, aclTensor* out,
    uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor);

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

参数	说明
u	Device Tensor；FLOAT16、BFLOAT16 或 FLOAT32，ND，rank 0～8
lambd	Host DOUBLE scalar，正率参数；+inf 对应全零输出
out	与 u 的 shape、dtype 相同；支持独立输出和原地输出
workspaceSize / executor	第一段接口返回的工作空间字节数及执行器
stream	第二段接口执行所在的 ACL stream

完整接口说明见 aclnnFusedExponential。

约束说明

输入与输出均支持非连续布局。空张量不启动计算；rank 0 表示一个标量元素。读回输出之前应同步对应 stream。相同输入和参数得到逐位一致的结果。

输出支持可由 stride 排序证明元素不重叠的布局（包括连续、转置、带步长切片），拒绝内部重叠或无法证明不重叠的布局。连续输入输出可以完全原地，不支持部分地址重叠。非连续输入先转连续、非连续输出经临时结果写回，保证读写顺序。输入展开视图允许零 stride；输出不允许在非单元素维度使用零 stride。shape 必须为非负具体维度，字节数不得超出 INT64_MAX。

调用方保证 u 的采样域为 [0, 1)，ACLNN 层不扫描 Device 数据。按照任务书，lambd <= 0 或 NaN 的值校验属于 torch 适配层；调用 ACLNN 前应检查 lambd > 0。当输入的低精度表示舍入为 1 时，有限正率参数对应 +inf 输出，不对重尾端追加钳制。

空参数、非法 dtype、不匹配的 shape/dtype、超出支持范围的 rank 和非 ND 格式分别由接口参数检查处理。

实现

各 AI Vector Core 处理不重叠的连续区间，采用 UB 分块搬运。计算在 FLOAT32 中完成，最后一次收窄至输出 dtype。对 FLOAT32 输入，通过 log(1-v) 的舍入修正降低小值侧抵消误差，其中 v=max(u, epsilon)。FLOAT16/BFLOAT16 输入经该保护后，1-v 可由 FLOAT32 精确表示，因此省去恒等的补偿运算。Host 将 DOUBLE 率参数分解为尾数与二进制指数，避免直接把极端 DOUBLE 率参数转换为 FLOAT32 后溢出或下溢。

连续路径直接写入输出，不创建 GM 中间结果或 bool mask。非连续输入通过 Contiguous 转换，非连续输出通过 ViewCopy 写回；构建显式依赖仓内 ViewCopy，以保持其接口层与内核实现一致。

算法不使用 workspace。CANN 9.1.0 执行框架对零字节 workspace 描述保留固定的 512 字节保护及对齐空间，连续路径的第一段接口仍可能返回 512 字节；调用方必须按返回值分配，不可强制传入零字节。空张量路径返回 0。非连续布局的转换缓冲另计。

调用说明

调用方式	示例	说明
ACLNN	test_aclnn_fused_exponential.cpp	完整初始化、两段式调用、精度核对和资源释放；通过 DEVICE 选择逻辑设备

安装算子包并设置 ASCEND_CUSTOM_OPP_PATH 后，可在仓库根目录执行：

DEVICE=0 bash build.sh --run_example FusedExponential eager cust --vendor_name=fusedexp --experimental

构建与测试

Host/Tiling、shape/dtype 推导及 API 参数校验使用仓库 UT 框架，在仓库根目录执行：

source /usr/local/Ascend/cann-9.1.0/set_env.sh
bash build.sh -u --ophost --opapi --soc=ascend910b --ops=FusedExponential --experimental -j8

UT 不替代设备精度和性能测试。设备构建与补充集成测试命令如下。

在仓库根目录执行：

source /usr/local/Ascend/cann-9.1.0/set_env.sh
bash build.sh --pkg --soc=ascend910b --vendor_name=fusedexp --ops=FusedExponential --experimental -j8
bash build_out/cann-ops-math-fusedexp_linux-aarch64.run --quiet --install-path=/path/to/opp
export ASCEND_CUSTOM_OPP_PATH=/path/to/opp/vendors/fusedexp_math
export ATK_CUSTOM_OPP_PATH=$ASCEND_CUSTOM_OPP_PATH/op_api/lib/libcust_opapi.so
export LD_LIBRARY_PATH=$ASCEND_CUSTOM_OPP_PATH/op_api/lib:$LD_LIBRARY_PATH
DEVICE=0 python experimental/math/FusedExponential/tests/st/test_fused_exponential.py

补充测试覆盖边界率参数、rank、空张量、尾块、非连续输出、原地、确定性、非默认 stream 与异常元数据。任务验收另外使用官方自验包中的完整 1000 条精度、200 条性能和内存探针，补充测试不能替代官方矩阵。

贡献说明

贡献者	贡献方	贡献算子	贡献时间	贡献内容
katiyaaa	个人开发者	FusedExponential	2026/10	新增 Atlas A2/A3 实现、ACLNN 接口及测试