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*/
#ifndef OP_API_INC_LEVEL2_ACLNN_SILENT_CHECK_H_
#define OP_API_INC_LEVEL2_ACLNN_SILENT_CHECK_H_
#include "aclnn/aclnn_base.h"
#include "aclnn_util.h"
#ifdef __cplusplus
extern "C" {
#endif
* @brief aclnnSilentCheck的第一段接口，根据具体的计算流程，计算workspace大小。
* @domain aclnn_ops_train
* 算子功能： 根据输入val判断是否触发静默检测错误。
* 该算子为自定义算子语义, 无对应的tensorflow或pytorch接口。
* @param [in] val: npu device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT32, FLOAT16, BFLOAT16。shape为[1]。
* @param [in] inputGrad: npu device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT32, FLOAT16, BFLOAT16。
* @param [in] sfda: npu device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT32。shape为[3]。
* @param [in] step: npu device侧的aclTensor，数据类型支持INT64。shape为[1]。
* @param [in] cMinSteps: 需要累积的步数，数据类型为INT32。
* @param [in] cThreshL1: 数值上的L1阈值，数据类型为FLOAT。
* @param [in] cCoeffL1: 跳变上的L1阈值，数据类型为FLOAT。
* @param [in] cThreshL2: 数值上的L2阈值，数据类型为FLOAT。
* @param [in] cCoeffL2: 跳变上的L2阈值，数据类型为FLOAT。
* @param [in] npuAsdDetect: 环境变量NPU_ASD_DETECT，数据类型为INT32。
* @param [in] result: 判断是否触发静默检测故障结果的aclTensor，数据类型为INT32。
* @param [out] workspaceSize: 返回用户需要在npu device侧申请的workspace大小。
* @param [out] executor: 返回op执行器，包含算子计算流程。
* @return aclnnStatus: 返回状态码
*/
ACLNN_API aclnnStatus aclnnSilentCheckGetWorkspaceSize(const aclTensor *val, aclTensor *inputGradRef,
aclTensor *sfdaRef, aclTensor *stepRef, const int32_t cMinSteps,
const float cThreshL1, const float cCoeffL1,
const float cThreshL2, const float cCoeffL2,
const int32_t npuAsdDetect, aclTensor* result,
uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor);
* @brief: aclnnSilentCheck的第二段接口，用于执行计算
* @domain aclnn_ops_train
* 算子功能： 根据输入val判断是否触发静默检测错误。
* 该算子为自定义算子语义, 无对应的tensorflow或pytorch接口。
* @param [in] workspace: 在npu device侧申请的workspace内存起址。
* @param [in] workspaceSize: 在npu device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnSilentCheckGetWorkspaceSize获取。
* @param [in] stream: acl stream流。
* @param [in] executor: op执行器，包含了算子计算流程。
* @return aclnnStatus: 返回状态码。
*/
ACLNN_API aclnnStatus aclnnSilentCheck(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor,
aclrtStream stream);
#ifdef __cplusplus
}
#endif
#endif
