Relu6Grad

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：激活函数Relu6的反向，计算对应Relu6操作的反向传播梯度。对前向输入落在开区间(0, 6)的位置透传上游梯度，其余位置（含端点features = 0与features = 6）输出0。

• 计算公式：

  $$backprop{s}_i=\{\begin{array}{ll}gradient{s}_i,& 0<feature{s}_i<6\\ 0,& otherwise\end{array}$$

  其中：

  • gradients：对应Relu6操作的反向传播梯度。
  • features：作为输入传递给对应Relu6操作的特征，或其输出，使用任一者产生相同结果。

参数说明

参数名	输入/输出/属性	描述	数据类型	数据格式
gradients	输入	传递给对应Relu6操作的反向传播梯度，公式中的gradients。	FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16	ND
features	输入	作为输入传递给对应Relu6操作的特征，或其输出，使用任一者产生相同结果，公式中的features。其shape须与gradients一致，或为标量[1]。	FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16	ND
backprops	输出	公式中的输出张量，shape与gradients一致。	FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16	ND

约束说明

• gradients、features、backprops的数据类型须保持一致，不支持混合数据类型。
• 不支持广播：features的shape须与gradients完全一致，或为标量[1]。
• 支持动态shape与动态rank。

实现方案

层	文件	说明
计算图原型	op_graph/relu6_grad_proto.h	REG_OP(Relu6Grad)，二输入一输出
算子定义	op_host/relu6_grad_def.cpp	OpDef::AddConfig("ascend950", ...)
InferShape	op_host/relu6_grad_infershape.cpp	复用Ops::Base::InferShape4Broadcast
Tiling	op_host/arch35/relu6_grad_tiling_arch35.{h,cpp}	按dtype分支调用Ops::Base::BroadcastBaseTiling<OpDag>
DAG	op_kernel/arch35/relu6_grad_dag.h	fp32通路原生计算；fp16/bf16通路提升fp32中间精度
Struct	op_kernel/arch35/relu6_grad_struct.h	BRC_TEMP_SCH_MODE_KEY_DECL/SEL
Kernel入口	op_kernel/relu6_grad_apt.cpp	KERNEL_TASK_TYPE_DEFAULT(KERNEL_TYPE_AIV_ONLY) + BroadcastSch<schMode, OpDag>

fp32通路

In0(dy) ─CopyInBrc─+
                   +──────────────────────────────+
                                                  |
In1(x)  ─CopyInBrc─+                              |
                   +─Compare(GT, x, 0) ─ mask_gt0 |
                   +─Compare(LT, x, 6) ─ mask_lt6 |
                          mask = And(mask_gt0, mask_lt6)
                                                  |
   Const(0,fp32) ─Duplicate─ Zero ─────────────── ┴ Select(mask, dy, Zero) ─ CopyOut ─ Out0

`Vec::Compare<u8, fp32, GT/LT>`输出位掩码，`Vec::And<u8>`合成`(0 < x < 6)`
区间mask；`Vec::Select<u8, fp32, TENSOR_TENSOR>`按`mask ? dy : 0`逐元素
选择，避免分支，硬件原生vsel实现。

### fp16 / bf16通路

In0/In1 ─CopyInBrc─ Cast(->fp32) ─+
                                  +─ Compare ── And ─ Select ── Cast(->T,RINT) ─ CopyOut ─ Out0
              Const(0,fp32) ── Zero ─+
              Const(6,fp32) ── Six ──+

把fp16/bf16整体提升到fp32做cmp/and/sel，末端用CAST_MODE_RINT （round-to-nearest-even）回退到原dtype。原因：

1. 与DSL relu6_grad.py在fp16vcmpsel不可用时fallback到fp32的行为一致；
2. 上下界0.0和6.0在fp16/bf16中均能精确表达，但cmp走fp32路径更稳健， 且dy是NaN/Inf时fp32中间不会被半精度范围截断。

调用说明

调用方式	样例代码	说明
图模式	test_geir_relu6_grad.cpp	通过算子IR构图方式调用Relu6Grad算子。