AtanGrad

产品支持情况

产品	是否支持
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	√
Atlas 200I/500 A2 推理产品	×
Atlas 推理系列产品	√
Atlas 训练系列产品	√

功能说明

• 算子功能：计算反正切函数（atan）的输入梯度，用于神经网络反向传播中的梯度传递。

• 计算公式（命名与 op_graph/atan_grad_proto.h 一致）：

  $$z_i=d{y}_i\times \frac{1}{1+y_i^2}$$

  其中 $y$ 为前向计算的输入张量（atan 函数自变量），$dy$ 为上游传入的梯度张量，$z$ 为输出的输入梯度张量。

• 等效分步计算（NPU 实现采用 Div 替代 Reciprocal+Mul，避免 INTRINSIC 模式精度不足）：

  1. $t_i=y_i\times y_i$（计算 $y^2$）
  2. $g_i=t_i+1.0$（计算 $1+y^2$）
  3. $z_i=d{y}_i/g_i$（直接除法，等价于 $d{y}_i\times (1/(1+y^2))$）

参数说明

参数名	输入/输出	描述	数据类型	数据格式
y	输入	前向计算输入张量，对应公式中 y，为 atan 函数自变量。	FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16	ND
dy	输入	上游传入的梯度张量，对应公式中 dy。数据类型须与 y 完全一致。	FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16	ND
z	输出	输出的输入梯度张量，对应公式中 z。数据类型须与 y 完全一致。	FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16	ND

约束说明

• y、dy、z 三者数据类型必须完全一致，不支持隐式类型转换。
• y、dy、z 三者 shape 必须完全相同，不支持广播（broadcast）。
• 支持空 Tensor（元素个数为 0）。
• 支持 0-8 维 Tensor，0 维表示标量（scalar），此时 dy 和 z 也必须为 0 维。
• 当 y 取值极大（如 fp16 最大值）时，$y^2$ 可能溢出为 inf，此时 $1/\text{inf}=0$，z=0，属于正常数值行为。
• FP16/BF16 输入：NPU kernel 走 FP16/BF16 → FP32 中间计算 → FP16/BF16 的 Cast 模式（CANN kernel 默认实现约定）。FP32 输入：直接 FP32 计算。

调用说明

调用方式	样例代码	说明
图模式	test_geir_atan_grad.cpp	通过图模式方式调用AtanGrad算子。