ReGlu

产品支持情况

产品	是否支持
Ascend 950PR/Ascend 950DT	√
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品	√
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品	√
Kirin X90	√
Kirin 9030	√

功能说明

ReGlu是一种GLU变体，使用Relu作为激活函数，计算公式如下：

其中Relu激活函数的计算公式如下：

函数原型

• 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间

  template <typename T, bool isReuseSource = false>
  __aicore__ inline void ReGlu(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor0, const LocalTensor<T>& srcTensor1, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const uint32_t calCount)
  

• 接口框架申请临时空间

  template <typename T, bool isReuseSource = false>
  __aicore__ inline void ReGlu(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor0, const LocalTensor<T>& srcTensor1, const uint32_t calCount)
  

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GetReGluMaxMinTmpSize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

参数名	描述
T	操作数的数据类型。 Ascend 950PR/Ascend 950DT，支持的数据类型为：half、bfloat16_t、float。 Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品，支持的数据类型为：half、bfloat16_t、float。 Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品，支持的数据类型为：half、bfloat16_t、float。 Kirin X90，支持的数据类型为：half、float。 Kirin 9030，支持的数据类型为：half、float。
isReuseSource	是否允许修改源操作数。该参数预留，传入默认值false即可。

表 2 接口参数说明

参数名	输入/输出	描述
dstTensor	输出	目的操作数。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。
srcTensor0	输入	源操作数。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。
srcTensor1	输入	源操作数。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。
sharedTmpBuffer	输入	临时缓存。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 用于ReGlu内部复杂计算时存储中间变量，由开发者提供。 临时空间大小BufferSize的获取方式请参考GetReGluMaxMinTmpSize。
calCount	输入	实际计算数据元素个数。

返回值说明

无

约束说明

• 操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。
• 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。
• 当前仅支持ND格式的输入，不支持其他格式。

调用示例

#include "kernel_operator.h"

AscendC::LocalTensor<srcType> dstLocal = outQueue.AllocTensor<srcType>();
AscendC::LocalTensor<srcType> src0Local = inQueueX.DeQue<srcType>();
AscendC::LocalTensor<srcType> src1Local = inQueueY.DeQue<srcType>();
AscendC::LocalTensor<uint8_t> tmpLocal;
if (sizeof(srcType) != sizeof(float))
{
    tmpLocal = calcBufs.Get<uint8_t>();
    AscendC::ReGlu<srcType, false>(dstLocal, src0Local, src1Local, tmpLocal, dataSize);
}
else
{
    AscendC::ReGlu<srcType, false>(dstLocal, src0Local, src1Local, dataSize);
}
outQueue.EnQue<srcType>(dstLocal);
inQueueX.FreeTensor(src0Local);
inQueueY.FreeTensor(src1Local);

结果示例如下：

输入数据(srcLocal0): 
[ 22.28125    78.375     -10.3515625 -80.75      -22.8125     84.375
  -8.96875    70.5       -51.75       66.875      69.8125      5.2734375
 -51.         50.5       -30.765625  -52.125       8.03125    75.8125
  50.4375    -97.1875    -80.6875     17.125     -30.640625  -13.671875
  92.375      68.8125     53.75        5.1054688  39.6875    -46.71875
  90.25       67.75     ]
输入数据(srcLocal1): 
[ 61.46875   -36.5625    -93.3125    -87.6875    -17.96875   -88.125
 -46.65625   -18.78125    13.4921875 -87.875      65.75      -25.96875
 -44.5625     53.        -69.375      96.5       -24.703125   77.5625
  78.875      -6.0898438 -40.5625    -69.625      57.         18.640625
 -73.875      94.375      91.5        -9.7109375  84.125      79.0625
  88.5        96.3125   ]
输出数据(dstLocal): 
[ 0.0000e+00  0.0000e+00  0.0000e+00 -6.5450e+02  0.0000e+00  1.2544e+02
  3.7880e+03  1.0519e+02 -0.0000e+00 -0.0000e+00 -0.0000e+00  0.0000e+00
 -2.0110e+03  0.0000e+00 -2.8020e+03 -0.0000e+00  0.0000e+00 -2.6120e+03
  6.8840e+03 -0.0000e+00  8.6550e+02 -0.0000e+00  0.0000e+00 -7.4120e+03
 -1.9700e+03  2.3140e+03 -0.0000e+00  0.0000e+00 -0.0000e+00  7.6760e+03
 -4.8828e-01 -0.0000e+00]