描述

背景信息
基于Mish算子历史TBE版本使用Ascend C编程语言进行优化。

通过对Mish算子TBE版本的功能分析，当前支持的能力如下：
① x，y支持float16，float32，bfloat16三种数据类型的输入。
② Mish算子逐元素进行运算，仅有一个输入，不涉及到对输入数据进行广播。
③ 计算方式根据数据类型和实现模式采用不同策略：

Mish算子TBE版本的整体流程图如下图所示：

SUPER_PERFORMANCE模式的计算公式为：

$$y = x*(1-2/(1+(1+(1+x/64)^{64})^2))$$

其他模式的计算公式为：

$$y = \begin{cases} x*(2e^{-x} + 1) / (2e^{-2x} + 2e^{-x} + 1), & \text{if $x > 0$} \\ x*(2e^x + e^{2x}) / (2 + 2e^x + e^{2x}), & \text{if $x \leq 0$} \end{cases}$$

算子原型

输入输出参数

名称	类别	dtype	format	shape	介绍
x	输入	float16/float32/bfloat16	ND	任意合法形状	输入
y	输出	float16/float32/bfloat16	ND	与x形状相同	输出

算子支持型号

Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

host侧设计方案

算子计算过程不涉及数据的维度信息，故在host侧将数据视为一维向量，仅考虑数据个数，不考虑数据维度信息。
任务均分：coreNum 根据输入长度和块大小动态调整，确保每个核心处理的数据块数均匀。
批量搬运：tileBlockNum 和 tileDataNum 计算单次搬运的数据量，通过 finalSmallTileNum 和 finalBigTileNum 确定小核/大核的搬运次数，将多次搬运合并为批量操作，减少冗余开销。尾块的处理逻辑确保不完整块也能被合并到计算流程中，避免数据碎片。

分核策略

优先使用满核的原则。
如果核间能均分，可视作无大小核区分，大核小核数据块一致；
如果核间不能均分，需要将余出的数据块分配到前几个核上。
输入数据大小计算：通过GetInputShape和GetDataTypeLength函数获取输入数据的大小和类型长度，计算出输入数据的总字节数。
UB内存大小和核心数量获取：通过平台信息获取UB内存大小和核心数量，并根据这些信息调整核心数量。

数据分块和内存优化策略

充分使用UB空间的原则。
需要考虑不同硬件的UB大小不同、是否开启double buffer、kernel侧API实现过程中是否需要临时数据的储存，综合考虑单核内切分的大小。
UB内存大小获取：通过GetCoreMemSize函数获取UB内存的大小，用于后续的数据切分计算。
Tile块计算：根据UB内存大小和预定义的BLOCK_SIZE及BUFFER_NUM和不同类型下的ubDataNum，计算出每个Tile块的数据数量。
数据切分：将输入数据按照计算出的Tile块大小进行切分，计算出每个core需要处理的数据块数量和最后一个block的剩余数据量。
设置切分参数：将计算出的切分参数（如每个core的数据量、Tile块大小等）设置到MishTilingData对象中。
这些策略确保了数据在多个核心之间的均匀分布，并且在单个核心内进行了合理的切分，以提高并行处理的效率。

tilingkey规划策略

不进行tilingkey划分，在kernel侧利用输入数据的类型来走不同的分支。

kernel侧设计方案

进行Init和Process两个阶段，其中Process包括数据搬入（CopyIn）、计算（Compute）、搬出（CopyOut）三个阶段。
CopyIn、Compute、CopyOut阶段都是以连续的数据切片(tiling块)为单位处理数据。根据每个vector核心的索引号计算数据切片的位置。
依照TBE实现，在HIGH_PRECISION模式将float16数据精度转换为float32计算。
bfloat16数据类型转为float32数据类型进行计算。
把原TBE算子中的tbe.vmul、tbe.vmuls、tbe.vadds、tbe.vrec、tbe.vexp、tbe.cast_to指令替换为AscendC的Mul、Muls、Adds、Reciprocal、Exp、Cast等矢量指令。
使用AscendC的Compare和Select指令替换原TBE算子的tbe.vcmp和tbe.vsel指令，实现数据的条件判断和数据选取。
按照TBE算子的计算逻辑完成Mish计算。
AscendC的Mish算子流程见下图:

关联的Issue

https://gitcode.com/cann/ops-nn/issues/175

测试

单测：测试各种数据类型（float16/float32/bfloat16）
功能测试：测试不同维度的输入
性能测试：对比TBE版本的性能提升

文档更新

新增mish文档aclnnMish.md

类型标签

• Bug修复
• 新特性
• 性能优化
• 文档更新
• 其他，请描述：社区任务算子设计文档