Swish样例

概述

本样例在深度学习模型激活函数场景下，基于Swish/Silu高阶API实现激活函数计算。两个API具有紧密的数学关系：

• Swish（默认）：y = x / (1 + exp(-beta * x))，beta为可调节参数，本样例beta=1.702（GELU近似）
• Silu：Swish在beta=1时的特例，y = x / (1 + exp(-x))，比ReLU更平滑，梯度不会完全消失

本样例通过编译宏 USE_SILU_MODE 控制两种模式，使用float数据类型，输入Tensor元素个数为32。

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

├── swish
│   ├── scripts
│   │   ├── gen_data.py         // 输入数据和真值数据生成脚本（支持Swish/Silu两种模式）
│   ├── CMakeLists.txt          // 编译工程文件（支持 -DUSE_SILU_MODE）
│   ├── data_utils.h            // 数据读入写出函数
│   ├── swish.asc               // Ascend C算子实现 & 调用样例（两种模式合并）
│   └── README.md               // 样例说明文档

样例描述

• 样例功能：
  本样例对输入Tensor按元素做Swish/Silu激活计算，将计算结果写入输出Tensor。Swish和Silu具有紧密的数学关系，Silu是Swish在beta=1时的特例。

  计算公式如下：

  $$dstLoca{l}_i=Swish(srcLoca{l}_i)=\frac{srcLoca{l}_i}{1+e^{-\beta \cdot srcLoca{l}_i}}$$

  $$dstLoca{l}_i=Silu(srcLoca{l}_i)=\frac{srcLoca{l}_i}{1+e^{-srcLoca{l}_i}}$$

  本样例中Swish模式使用beta=1.702（GELU近似值），通过编译宏 USE_SILU_MODE 控制两种模式切换。

• 样例规格：

• 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swish_custom样例。

  • Kernel实现
    核心计算步骤：将输入数据搬入后，调用对应的高阶API完成计算，再将结果搬出。

    Swish模式调用方式：

    AscendC::Swish(dstLocal, srcLocal, dataSize, scalarValue);
    

    Silu模式调用方式：

    AscendC::Silu<T, false>(dstLocal, srcLocal, dataSize);
    

  • 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::GetSwishTmpSize（Swish模式）或 AscendC::GetSiluTmpSize（Silu模式）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，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

  Swish模式（默认）：

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

  Silu模式：

  mkdir -p build && cd build;
  cmake -DUSE_SILU_MODE=ON -DCMAKE_ASC_ARCHITECTURES=dav-2201 ..; make -j;
  python3 ../scripts/gen_data.py --silu-mode
  ./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

  表3：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
  USE_SILU_MODE	OFF（默认）、ON	样例模式：OFF为Swish，ON为Silu

• 执行结果

  执行结果如下，说明精度对比成功。

  test pass!