AddLayerNorm

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	×
Kirin X90 处理器系列产品	√
Kirin 9030 处理器系列产品	√

功能说明

• 算子功能：实现AddLayerNorm功能。

• 计算公式：

  $$x=x1+x2+bias$$

  $$rstd=\frac{1}{\sqrt{Var(x)+epsilon}}$$

  $$y=(x-\bar{x})\ast rstd\ast \gamma +\beta$$

  其中：

  • ${\bar{x}}$：

    $$\bar{\mathrm{x}}=\frac{1}{D}\sum _1^D{x}_i$$

    D为x中参加均值计算的数量。

  • $Var(x)$：

    $$Var(x)=E(x-\bar{x}{)}^2$$

参数说明

参数名	输入/输出/属性	描述	数据类型	数据格式
x1	输入	表示AddLayerNorm中加法计算的输入，对应公式中的`x1`。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND
x2	输入	表示AddLayerNorm中加法计算的输入，对应公式中的`x2`。shape需要与`x1`一致。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND
gamma	输入	表示层归一化中的`gamma`参数，对应公式中的`γ`。shape与`x1`的norm的维度值相同。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND
beta	输入	表示层归一化中的`beta`参数，对应公式中的`β`。shape与`x1`的norm的维度值相同。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND
bias	可选输入	表示AddLayerNorm中加法计算的输入，对应公式中的`bias`。shape可以和`gamma`/`beta`或`x1`/`x2`一致。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND
epsilon	可选属性	添加到分母中的值，以确保数值稳定，对应公式中的`epsilon`。 默认值为1e-5。	FLOAT	-
additional_output	可选属性	表示是否开启x=x1+x2+bias的输出。 默认值为false。	BOOL	-
y	输出	表示LayerNorm的结果输出`y`，对应公式中的y。shape需要与输入`x1`一致。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND
mean	输出	输出LayerNorm计算过程中（x1 + x2 + bias）的结果的均值，对应公式中的`x`的平均值。shape需要与`x1`满足broadcast关系（前几维的维度和`x1`前几维的维度相同，后面的维度为1，总维度与`x1`维度相同，前几维指`x1`的维度减去`gamma`的维度，表示不需要norm的维度）。	FLOAT32	ND
rstd	输出	输出LayerNorm算过程中`rstd`的结果，对应公式中的`rstd`。shape需要与`x1`满足broadcast关系（前几维的维度和`x1`前几维的维度相同，后面的维度为1，总维度与`x1`维度相同，前几维指`x1`的维度减去gamma的维度，表示不需要norm的维度）。	FLOAT32	ND
x	输出	表示LayerNorm的结果输出`x`，对应公式中的`x`。shape需要与输入`x1`一致。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND

• Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：

  • 所有的输入参数和输出参数y、x的数据类型不支持BFLOAT16。
  • 在当前产品下的使用场景下，输出参数mean、rstd为无效参数，输出的值不生效。
  • x1、x2、beta、gamma、bias五个输入的尾轴长度必须大于等于32Bytes。

• Kirin X90/Kirin 9030处理器系列产品：不支持BFLOAT16。

约束说明

• 是否支持空tensor：不支持空进空出。
• 是否支持非连续tensor：输入支持非连续Tensor，输出不支持非连续Tensor。

调用说明

调用方式	样例代码	说明
aclnn接口	test_aclnn_add_layer_norm	通过aclnnAddLayerNorm接口方式调用AddLayerNorm算子。
图模式	-	通过算子IR构图方式调用AddLayerNorm算子。