Sin
产品支持情况
功能说明
按元素做正弦函数计算，计算公式如下：
Sin(x)的泰勒展开式为：
函数原型
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通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间
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源操作数Tensor全部/部分参与计算
template<typename T, bool isReuseSource = false, const SinConfig& config = defaultSinConfig> __aicore__ inline void Sin(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, const SinConfig& config = defaultSinConfig> __aicore__ inline void Sin(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer)
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接口框架申请临时空间
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源操作数Tensor全部/部分参与计算
template<typename T, bool isReuseSource = false, const SinConfig& config = defaultSinConfig> __aicore__ inline void Sin(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, const SinConfig& config = defaultSinConfig> __aicore__ inline void Sin(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor)
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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。
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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。
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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。
接口框架申请的方式，开发者需要预留临时空间；通过sharedTmpBuffer传入的情况，开发者需要为tensor申请空间。临时空间大小BufferSize的获取方式，通过GetSinMaxMinTmpSize接口获取需要预留空间的范围大小。
参数说明
表 1 模板参数说明
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Ascend 950PR/Ascend 950DT，支持的数据类型为：half、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、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、float。 |
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是否允许修改源操作数，默认值为false。该参数仅在输入的数据类型为float时生效。 |
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struct SinConfig {
SinAlgo algo = SinAlgo::POLYNOMIAL_APPROXIMATION;
}
enum class SinAlgo {
POLYNOMIAL_APPROXIMATION = 0;
RADIAN_REDUCTION;
}
表 2 参数说明
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类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 |
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类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 |
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类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 临时空间大小BufferSize的获取方式请参考GetSinMaxMinTmpSize。 |
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返回值说明
无
约束说明
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对于Ascend 950PR/Ascend 950DT，模板参数config中使用多项式拟合算法POLYNOMIAL_APPROXIMATION时，必须保证输入源数据的值域在[-65504.0, 65504.0]范围内。
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对于以下产品，输入源数据必须保持值域在[-65504.0, 65504.0]范围内。
- 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
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不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
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不支持sharedTmpBuffer与源操作数和目的操作数地址重叠。
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操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。
调用示例
AscendC::TPipe pipe;
AscendC::TQue<AscendC::TPosition::VECCALC, 1> tmpQue;
pipe.InitBuffer(tmpQue, 1, bufferSize); // bufferSize 通过Host侧tiling参数获取
AscendC::LocalTensor<uint8_t> sharedTmpBuffer = tmpQue.AllocTensor<uint8_t>();
// 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::Sin(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, 512);
constexpr AscendC::SinAlgo algo = AscendC::SinAlgo::RADIAN_REDUCTION;
constexpr AscendC::SinConfig config = { algo };
AscendC::Sin<half, false, config>(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, 512);
结果示例如下：
输入数据(srcLocal):
[-0.44476402 -0.43156096 -0.38648438 0.30285975 -0.73223037 -0.57837343 ... -0.25575528 0.5976324 ]
输出数据(dstLocal):
[-0.43024486 -0.41828915 -0.37693444 0.29825103 -0.66853 -0.5466626 ... -0.25297618 0.56268686]