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README.md

Gelu类样例

概述

本样例在激活函数场景下,基于Gelu高阶API对输入Tensor按元素做GELU(Gaussian Error Linear Unit)计算。本样例使用float数据类型,输入Tensor元素个数为32,完成Gelu样例计算。

进阶接口提示: 除本样例使用的 Gelu 接口外,Ascend C 还提供了以下进阶 GELU 接口,调用方式与 Gelu 一致,只需替换函数名即可切换:

  • FasterGelu:GELU 的加速版本,适用于对性能要求更高的场景。将 gelu.ascAscendC::Gelu 替换为 AscendC::FasterGelu
  • FasterGeluV2:GELU 的进一步优化版本,能降低算力需求。将 gelu.ascAscendC::Gelu 替换为 AscendC::FasterGeluV2

支持的产品

  • 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

目录结构介绍

├── gelu
│   ├── scripts
│   │   └── gen_data.py         // 输入数据和真值数据生成脚本
│   ├── CMakeLists.txt          // 编译工程文件
│   ├── data_utils.h            // 数据读入写出函数
│   ├── README.md               // 样例说明文档
│   └── gelu.asc                // Ascend C算子实现 & 调用样例

样例描述

  • 样例功能:
    本样例对输入Tensor按元素做GELU激活计算,将计算结果写入输出Tensor。

    计算公式如下:

    dstLocali=GELU(srcLocali)dstLocal_i = GELU(srcLocal_i)

    GELU(x)=0.5∗x∗(1+tanh(2π∗(x+0.044715∗x3)))GELU(x)=0.5 * x * (1 + tanh(\sqrt{\frac{2}{\pi}} * (x + 0.044715 * x^3)))

    GELU(x)=x1+e−1.59576912∗(x+0.044715∗x3)GELU(x)=\frac{x}{1 + e^{-1.59576912 * (x + 0.044715 * x^3)}}

  • 样例规格:

样例类型(OpType) gelu
样例输入
nameshapedata typeformat
src[1, 32]floatND
样例输出
dst[1, 32]floatND
核函数名gelu_custom
  • 样例实现:
    本样例中实现的是固定shape为输入src[1, 32],输出dst[1, 32]的gelu_custom样例。

    • Kernel实现
      核心计算步骤:将输入数据搬入后,调用 AscendC::Gelu 完成GELU计算,再将结果搬出。

    • Tiling实现
      本样例为单核逐元素计算场景,无复杂分核逻辑。Host端通过 AscendC::GetGeluMinTmpSize 获取API所需临时缓冲区大小,直接传递给Kernel使用。

    • 调用实现
      使用内核调用符<<<>>>调用核函数。

编译运行

在本样例根目录下执行如下步骤,编译并执行样例。

  • 配置环境变量
    请根据当前环境上CANN开发套件包的安装方式,选择对应配置环境变量的命令。

    • 默认路径,root用户安装CANN软件包

      source /usr/local/Ascend/cann/set_env.sh
      
    • 默认路径,非root用户安装CANN软件包

      source $HOME/Ascend/cann/set_env.sh
      
    • 指定路径install_path,安装CANN软件包

      source ${install_path}/cann/set_env.sh
      
  • 样例执行

    mkdir -p build && cd build;
    cmake -DCMAKE_ASC_ARCHITECTURES=dav-2201 ..;make -j; # 默认npu模式
    python3 ../scripts/gen_data.py
    ./demo
    

    使用 CPU调试 或 NPU仿真 模式时,添加 -DCMAKE_ASC_RUN_MODE=cpu-DCMAKE_ASC_RUN_MODE=sim 参数即可。

    示例如下:

    cmake -DCMAKE_ASC_RUN_MODE=cpu -DCMAKE_ASC_ARCHITECTURES=dav-2201 ..;make -j; # cpu调试模式
    cmake -DCMAKE_ASC_RUN_MODE=sim -DCMAKE_ASC_ARCHITECTURES=dav-2201 ..;make -j; # NPU仿真模式
    

    注意: 切换编译模式前需清理 cmake 缓存,可在 build 目录下执行 rm CMakeCache.txt 后重新 cmake。

  • 编译选项说明

    选项 可选值 说明
    CMAKE_ASC_RUN_MODE npu(默认)、cpusim 运行模式:NPU 运行、CPU调试、NPU仿真
    CMAKE_ASC_ARCHITECTURES dav-2201(默认)、dav-3510 NPU 架构:dav-2201 对应 Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品和Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品,dav-3510 对应 Ascend 950PR/Ascend 950DT
  • 执行结果
    执行结果如下,说明精度对比成功。

    test pass!