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文件	最后提交记录	最后更新时间
scripts	迁移examples simd样例，新增simd basic与simd c_api目录	2 个月前
CMakeLists.txt	更新激活函数相关样例	1 个月前
README.md	fix directory	6 小时前
data_utils.h	fix format error for example	12 小时前
softmaxflashv2.asc	fix format error for example	12 小时前

SoftmaxFlashV2样例

概述

本样例在大语言模型注意力机制场景下，基于SoftmaxFlashV2高阶API实现softmaxflashv2单算子。该API是SoftmaxFlash增强版本，对应FlashAttention-2算法，支持update模式（增量计算），常用于大语言模型中的注意力机制计算和长序列分块处理场景。本样例使用float数据类型，输入Tensor shape为[960, 960]，完成SoftmaxFlashV2注意力计算。

本样例支持的产品及CANN软件版本

产品	CANN软件版本
Ascend 950PR/Ascend 950DT	>= CANN 9.1.0
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品	>= CANN 9.0.0
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品	>= CANN 9.0.0

目录结构介绍

├── softmaxflashv2
│   ├── 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
│   ├── softmaxflashv2.asc      // Ascend C算子实现 & 调用样例
│   └── README.md               // 样例说明文档

样例描述

样例功能： softmaxflashv2单算子，将输入tensor[m0, m1, ...mt, n]（t大于等于0）的非尾轴长度相乘的结果看作m，则输入tensor的shape看作[m, n]。对输入tensor[m, n]按行做如下计算，不同的update值对应不同的计算公式，其中x、inmax和insum为输入，M、S、E均为输出。 update为false：
$M = rowmax(x_i)$ $SoftmaxFlashV2(z_i) = exp(x_i - M)$ $S=∑inexp⁡(xi−M)S=\sum_{i}^{n} \exp(x_i - M)$
update为true：
$M = max(rowmax(x_i), inmax)$ $SoftmaxFlashV2(z_i) = exp(x_i - M)$ $E = exp(inmax_i - M)$ $sum_{i}^{n} exp(x_i - M) + E \cdot insum$
样例规格：

表1：样例规格表
样例类型(OpType)	Softmaxflash
样例输入
	name	shape	data type	format
	x	[960, 960]	float	ND
样例输出
	max	[960, 8]	float	ND
	sum	[960, 8]	float	ND
核函数名	softmaxflashv2_custom

样例实现：
本样例中实现的是固定shape为输入x [960, 960]，输出max[960, 8]、sum[960, 8]的softmaxflashv2样例。
- Kernel实现
  核心计算步骤：将输入数据搬入后，调用 AscendC::SoftmaxFlashV2(xLocal, sumLocal, maxLocal, xLocal, expmaxLocal, sharedTmpBuffer, softmaxTiling) 完成 SoftmaxFlashV2 计算，再将结果搬出。
- Tiling实现
  softmaxflashv2样例的tiling实现流程如下：首先对shape按照行数进行分核，使用平均分配法先按照核数向上对齐分配，确定主核的计算行数，再确定尾核计算行数，对主核计算的shape调用SoftmaxFlashV2高阶API的tiling函数获取API所需tiling参数，尾核计算所需的高阶API的tiling由kernel侧自行计算。
- 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，配置环境变量。
```
source ${install_path}/cann/set_env.sh
```
说明： ${install_path} 为CANN包安装目录，未指定安装目录时默认安装至 /usr/local/Ascend 下。

样例执行

在本样例目录下执行如下命令。

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 或 -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）、`cpu`、`sim`	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!
```