asc.language.adv.atanh

asc.language.adv.atanh(dst: LocalTensor, src: LocalTensor, count: int | None = None, temp_buffer: LocalTensor | None = None, is_reuse_source: bool = False) → None

按元素做反双曲正切余弦函数计算。

对应的Ascend C函数原型

template <typename T, bool isReuseSource = false>
__aicore__ inline void Atanh(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor,
                                    const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const uint32_t calCount)

template <typename T, bool isReuseSource = false>
__aicore__ inline void Atanh(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor,
                                    const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer)

template <typename T, bool isReuseSource = false>
__aicore__ inline void Atanh(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor,
                                    const uint32_t calCount)

template <typename T, bool isReuseSource = false>
__aicore__ inline void Atanh(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor)

参数说明

• is_reuse_source：是否允许修改源操作数。
• dst：目的操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。
• src：源操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。
• temp_buffer：临时缓存。
• count：参与计算的元素个数。

约束说明

• 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
• 不支持temp_buffer与源操作数和目的操作数地址重叠。
• 操作数地址对齐要求请参见 《Ascend C算子开发接口》 中的“通用说明和约束-通用地址对齐约束”。

调用示例

pipe = asc.Tpipe()
tmp_que = asc.TQue(asc.TPosition.VECCALC, 1)
pipe.init_buffer(que=tmp_que, num=1, len=buffer_size)   # buffer_size 通过Host侧tiling参数获取
shared_tmp_buffer = tmp_que.alloc_tensor(asc.uint8)
# 输入tensor长度为1024，算子输入的数据类型为half，实际计算个数为512
asc.adv.Atanh(dst, src, count=512, temp_buffer=shared_tmp_buffer)