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math仓的doc tools 工具检测的低错问题 Co-authored-by: caiwenwen<caiwenwen6@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !2461 merge master into master math仓的doc tools 工具检测的低错问题 Created-by: caiwenwen Commit-by: caiwenwen Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 处理math仓的doc tools 工具检测的低错问题，包括markdown低错、htlm标签合入、链接是否可以正常跳转 ## 关联的Issue #关联issue#1262 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 更新全部文档 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!2461 | 4 个月前 | |
950支持静态库功能检查与修正 Co-authored-by: sunwenlong<sunwenlong8@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !1872 merge static into master 950支持静态库功能检查与修正 Created-by: LuckySun Commit-by: sunwenlong Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 950支持静态库功能检查与修正。 使用新的tiling模板注册接口。 修改examples中的数据类型，因为走AICORE时不支持double ## 关联的Issue [[Bug-Report|缺陷反馈]: 静态库执行算子样例时出现错误](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1074) ## 测试 算子样例执行通过 ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [x] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!1872 | 5 个月前 | |
优化多个文件中的代码风格 Co-authored-by: yuantao<taoyuan18@huawei.com> Co-authored-by: init__zhb__<zhanghaobo6@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !1295 merge clean into master 优化多个文件中的代码风格 Created-by: yuantao_ Commit-by: init__zhb__;yuantao Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 多个文件中的代码风格可以进行改进： | 文件路径 | 代码片段 | 问题描述 | 行号 | | ---------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------- | --- | | conversion/concat_d/op_api/concat_d.cpp | if (tail_dim * type_size[promoteType] % 32 != 0) { | 避免魔法数字 (32) | 54 | | conversion/depth_to_space/examples/test_geir_depth_to_space.cpp | add1.update_output_desc_##outputName(outputName##outputIndex##_desc); | 宏定义无需分号 | 68 | | conversion/depth_to_space/examples/test_geir_depth_to_space.cpp | inputs.push_back(placeholder##intputIndex); | 宏定义无需分号 | 60 | | conversion/depth_to_space/examples/test_geir_depth_to_space.cpp | char *endptr; | 使用std::string替代char* | 202 | | conversion/strided_slice_grad/examples/test_geir_strided_slice_grad.cpp | pData[i] = value + (i % 3) * 0.4f; // 让数据更有意义 | 避免魔法数字 (3) | 126 | | conversion/strided_slice_grad/examples/test_geir_strided_slice_grad.cpp | return 2; | 避免魔法数字 (2) | 109 | | conversion/strided_slice_grad/examples/test_geir_strided_slice_grad.cpp | return 4; | 避免魔法数字 (4) | 107 | | conversion/concat_d/op_api/concat_d.cpp | if (inputs->Size() > 512 \|\| inputs->Size() < 33) { | 避免魔法数字 (512) | 45 | | conversion/concat_d/op_api/concat_d.cpp | catMaxInputSize = 512; | 避免魔法数字 (512) | 92 | | conversion/depth_to_space/examples/test_geir_depth_to_space.cpp | FILE *fp; | 变量应在使用时声明初始化 | 153 | | conversion/depth_to_space/examples/test_geir_depth_to_space.cpp | add1.set_attr_##attrName(attrValue); | 宏定义无需分号 | 63 | | random/dsa_random_uniform/op_host/op_api/aclnn_multinomial.cpp | auto randomUniform = GetRandomUniformNoReplaceMent(selfContiguous, randomParams, uniqueExecutor.get()); | 数组参数应传递长度 (randomParams) | 377 | | conversion/squeezev2/op_host/squeezev2_infershape.cpp | return SqueezeWithAxes(x_shape, squeeze_dims, y_shape); | 数组参数应传递长度 (squeeze_dims) | 114 | | conversion/concat_dv2/op_host/concat_dv2_tiling.cpp | tiling.set_endTensorIdx(endTensorIdx); | 数组参数应传递长度 (endTensorIdx) | 143 | | conversion/squeezev3/op_host/squeezev3_infershape.cpp | return SqueezeWithAxes(x_shape, squeeze_dims, y_shape); | 数组参数应传递长度 (squeeze_dims) | 117 | | conversion/concat_dv2/op_host/concat_dv2_tiling.cpp | tiling.set_endTensorOffset(endTensorOffset); | 数组参数应传递长度 (endTensorOffset) | 144 | | conversion/squeezev2/op_host/squeezev2_infershape.cpp | if (!IsAxesRangeValid(squeeze_dims, static_cast<int64_t>(x_shape->GetDimNum()), axes)) { | 数组参数应传递长度 (squeeze_dims) | 108 | | random/sim_thread_exponential/op_kernel/sim_thread_exponential.h | AscendC::And(..., mask, len / SHIFT_LEFT_32, { 1, 1, 1, 8, | 数组参数应传递长度 (mask) | 567 | | random/dsa_gen_bit_mask/examples/test_dropout_gen_mask.cpp | std::vector<float> outHostData(8, 0); | 避免魔法数字 (8) | 89 | | conversion/diag_v2/examples/test_geir_diag_v2.cpp | char *endptr; | 使用std::string替代char* | 220 | | random/dsa_gen_bit_mask/examples/test_dropout_gen_mask.cpp | std::vector<uint8_t> maskOutHostData(16, 0); | 避免魔法数字 (16) | 90 | | conversion/diag_v2/examples/test_geir_diag_v2.cpp | FILE *fp; | 变量应在使用时声明初始化 | 177 | | conversion/diag_v2/examples/test_geir_diag_v2.cpp | add1.set_attr_##attrName(attrValue); | 宏定义无需分号 | 63 | | conversion/diag_v2/examples/test_geir_diag_v2.cpp | inputs.push_back(placeholder##intputIndex); | 宏定义无需分号 | 60 | | conversion/diag_v2/examples/test_geir_diag_v2.cpp | add1.update_output_desc_##outputName(outputName##outputIndex##_desc); | 宏定义无需分号 | 92 | | conversion/unfold_grad/op_kernel/unfold_grad_final_axe_big_size.h | _(空行)_ | 代码块末尾不应有空行 | 56 | | random/dsa_gen_bit_mask/examples/test_aclnn_dropout_gen_mask_v2_tensor.cpp | std::vector<uint8_t> outHostData(16, 0); | 避免魔法数字 (16) | 93 | | random/dsa_gen_bit_mask/examples/test_dropout.cpp | std::vector<uint8_t> maskOutHostData(16, 0); | 避免魔法数字 (16) | 90 | | random/dsa_gen_bit_mask/examples/test_dropout.cpp | std::vector<float> outHostData(8, 0); | 避免魔法数字 (8) | 89 | | conversion/concat_dv2/op_host/concat_dv2_def.cpp | 0 | 代码块末尾不应有空行 | 45 | | conversion/concat_d/op_api/aclnn_cat.cpp | catMaxInputs = 512; | 避免魔法数字 (512) | 337 | | conversion/clip_by_value_v2/examples/test_aclnn_clamp_max.cpp | std::vector<int8_t> outHostData(8, 0); | 避免魔法数字 (8) | 80 | | random/dsa_gen_bit_mask/examples/test_dropout_gen_mask_v2.cpp | std::vector<uint8_t> outHostData(16, 0); | 避免魔法数字 (16) | 86 | | conversion/broadcast_to/examples/test_geir_broadcast_to.cpp | inputs.push_back(placeholder##intputIndex); | 宏定义无需分号 | 89 | | random/dsa_gen_bit_mask/examples/test_aclnn_bernoulli.cpp | std::vector<float> outHostData(16, 0); | 避免魔法数字 (16) | 89 | | conversion/confusion_transpose_d/examples/test_aclnn_confusion_transpose.cpp | std::vector<float> outHostData(8, 1); | 避免魔法数字 (8) | 116 | | conversion/clip_by_value_v2/examples/test_aclnn_clamp_max_tensor.cpp | std::vector<double> outHostData(8, 0); | 避免魔法数字 (8) | 82 | ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [x] 其他，请描述：清理代码，优化代码风格。 See merge request: cann/ops-math!1295 | 6 个月前 | |
math仓算子代码整改 Co-authored-by: cai-chengchao<caichengchao1@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !881 merge math_op_back_1 into master math仓算子代码整改 Created-by: cai-chengchao Commit-by: cai-chengchao Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 math仓算子代码整改 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!881 | 7 个月前 | |
优化多个文件中的代码风格 Co-authored-by: yuantao<taoyuan18@huawei.com> Co-authored-by: init__zhb__<zhanghaobo6@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !1295 merge clean into master 优化多个文件中的代码风格 Created-by: yuantao_ Commit-by: init__zhb__;yuantao Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 多个文件中的代码风格可以进行改进： | 文件路径 | 代码片段 | 问题描述 | 行号 | | ---------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------- | --- | | conversion/concat_d/op_api/concat_d.cpp | if (tail_dim * type_size[promoteType] % 32 != 0) { | 避免魔法数字 (32) | 54 | | conversion/depth_to_space/examples/test_geir_depth_to_space.cpp | add1.update_output_desc_##outputName(outputName##outputIndex##_desc); | 宏定义无需分号 | 68 | | conversion/depth_to_space/examples/test_geir_depth_to_space.cpp | inputs.push_back(placeholder##intputIndex); | 宏定义无需分号 | 60 | | conversion/depth_to_space/examples/test_geir_depth_to_space.cpp | char *endptr; | 使用std::string替代char* | 202 | | conversion/strided_slice_grad/examples/test_geir_strided_slice_grad.cpp | pData[i] = value + (i % 3) * 0.4f; // 让数据更有意义 | 避免魔法数字 (3) | 126 | | conversion/strided_slice_grad/examples/test_geir_strided_slice_grad.cpp | return 2; | 避免魔法数字 (2) | 109 | | conversion/strided_slice_grad/examples/test_geir_strided_slice_grad.cpp | return 4; | 避免魔法数字 (4) | 107 | | conversion/concat_d/op_api/concat_d.cpp | if (inputs->Size() > 512 \|\| inputs->Size() < 33) { | 避免魔法数字 (512) | 45 | | conversion/concat_d/op_api/concat_d.cpp | catMaxInputSize = 512; | 避免魔法数字 (512) | 92 | | conversion/depth_to_space/examples/test_geir_depth_to_space.cpp | FILE *fp; | 变量应在使用时声明初始化 | 153 | | conversion/depth_to_space/examples/test_geir_depth_to_space.cpp | add1.set_attr_##attrName(attrValue); | 宏定义无需分号 | 63 | | random/dsa_random_uniform/op_host/op_api/aclnn_multinomial.cpp | auto randomUniform = GetRandomUniformNoReplaceMent(selfContiguous, randomParams, uniqueExecutor.get()); | 数组参数应传递长度 (randomParams) | 377 | | conversion/squeezev2/op_host/squeezev2_infershape.cpp | return SqueezeWithAxes(x_shape, squeeze_dims, y_shape); | 数组参数应传递长度 (squeeze_dims) | 114 | | conversion/concat_dv2/op_host/concat_dv2_tiling.cpp | tiling.set_endTensorIdx(endTensorIdx); | 数组参数应传递长度 (endTensorIdx) | 143 | | conversion/squeezev3/op_host/squeezev3_infershape.cpp | return SqueezeWithAxes(x_shape, squeeze_dims, y_shape); | 数组参数应传递长度 (squeeze_dims) | 117 | | conversion/concat_dv2/op_host/concat_dv2_tiling.cpp | tiling.set_endTensorOffset(endTensorOffset); | 数组参数应传递长度 (endTensorOffset) | 144 | | conversion/squeezev2/op_host/squeezev2_infershape.cpp | if (!IsAxesRangeValid(squeeze_dims, static_cast<int64_t>(x_shape->GetDimNum()), axes)) { | 数组参数应传递长度 (squeeze_dims) | 108 | | random/sim_thread_exponential/op_kernel/sim_thread_exponential.h | AscendC::And(..., mask, len / SHIFT_LEFT_32, { 1, 1, 1, 8, | 数组参数应传递长度 (mask) | 567 | | random/dsa_gen_bit_mask/examples/test_dropout_gen_mask.cpp | std::vector<float> outHostData(8, 0); | 避免魔法数字 (8) | 89 | | conversion/diag_v2/examples/test_geir_diag_v2.cpp | char *endptr; | 使用std::string替代char* | 220 | | random/dsa_gen_bit_mask/examples/test_dropout_gen_mask.cpp | std::vector<uint8_t> maskOutHostData(16, 0); | 避免魔法数字 (16) | 90 | | conversion/diag_v2/examples/test_geir_diag_v2.cpp | FILE *fp; | 变量应在使用时声明初始化 | 177 | | conversion/diag_v2/examples/test_geir_diag_v2.cpp | add1.set_attr_##attrName(attrValue); | 宏定义无需分号 | 63 | | conversion/diag_v2/examples/test_geir_diag_v2.cpp | inputs.push_back(placeholder##intputIndex); | 宏定义无需分号 | 60 | | conversion/diag_v2/examples/test_geir_diag_v2.cpp | add1.update_output_desc_##outputName(outputName##outputIndex##_desc); | 宏定义无需分号 | 92 | | conversion/unfold_grad/op_kernel/unfold_grad_final_axe_big_size.h | _(空行)_ | 代码块末尾不应有空行 | 56 | | random/dsa_gen_bit_mask/examples/test_aclnn_dropout_gen_mask_v2_tensor.cpp | std::vector<uint8_t> outHostData(16, 0); | 避免魔法数字 (16) | 93 | | random/dsa_gen_bit_mask/examples/test_dropout.cpp | std::vector<uint8_t> maskOutHostData(16, 0); | 避免魔法数字 (16) | 90 | | random/dsa_gen_bit_mask/examples/test_dropout.cpp | std::vector<float> outHostData(8, 0); | 避免魔法数字 (8) | 89 | | conversion/concat_dv2/op_host/concat_dv2_def.cpp | 0 | 代码块末尾不应有空行 | 45 | | conversion/concat_d/op_api/aclnn_cat.cpp | catMaxInputs = 512; | 避免魔法数字 (512) | 337 | | conversion/clip_by_value_v2/examples/test_aclnn_clamp_max.cpp | std::vector<int8_t> outHostData(8, 0); | 避免魔法数字 (8) | 80 | | random/dsa_gen_bit_mask/examples/test_dropout_gen_mask_v2.cpp | std::vector<uint8_t> outHostData(16, 0); | 避免魔法数字 (16) | 86 | | conversion/broadcast_to/examples/test_geir_broadcast_to.cpp | inputs.push_back(placeholder##intputIndex); | 宏定义无需分号 | 89 | | random/dsa_gen_bit_mask/examples/test_aclnn_bernoulli.cpp | std::vector<float> outHostData(16, 0); | 避免魔法数字 (16) | 89 | | conversion/confusion_transpose_d/examples/test_aclnn_confusion_transpose.cpp | std::vector<float> outHostData(8, 1); | 避免魔法数字 (8) | 116 | | conversion/clip_by_value_v2/examples/test_aclnn_clamp_max_tensor.cpp | std::vector<double> outHostData(8, 0); | 避免魔法数字 (8) | 82 | ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [x] 其他，请描述：清理代码，优化代码风格。 See merge request: cann/ops-math!1295 | 6 个月前 | |
abs等算子A5实现 Co-authored-by: ly_cann_coder<liyao152@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !495 merge develop into master abs等算子A5实现 Created-by: ly_cann_coder Commit-by: ly_cann_coder Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 新增以下算子的A5实现 |序号| 算子 | 功能 | |--|--|--| |1| abs | 为输入张量的每一个元素取绝对值 | |2| add | 对输入完成相加操作 | |3| addcdiv | 张量运算函数，用于执行乘除加组合操作，将张量除法（带缩放）+ 张量加法合并为单个操作 | |4| addcmul | 张量运算函数，用于执行乘除加组合操作，将张量乘法（带缩放）+ 张量加法合并为单个操作 | |5| axpy | 源操作数中每个元素与标量求积后和目的操作数中的对应元素相加 | |6| bincount | 计算非负整数数组中每个数的频率 | |7| ceil | 返回输入tensor中每个元素向上取整的结果 | |8| clip_by_value_v2 | 将输入的所有元素限制在一定范围内 | |9| concat | 用于沿指定维度将多个输入 Tensor 进行拼接，输出包含所有输入数据按顺序拼接后的 Tensor | |10| concat_v2 | 用于沿指定维度将多个输入 Tensor 进行拼接，输出包含所有输入数据按顺序拼接后的 Tensor | |11| equal | 计算两个Tensor是否有相同的大小和元素，返回一个Bool类型 | |12|exp|返回一个新的张量，该张量的每个元素都是输入张量对应元素的指数| |13| fill | 对张量进行填充操作，支持非连续的Tensor操作 | |14| floor | 返回输入Tensor中每个元素向下取整，并将结果回填到输入Tensor中 | |15| floor_div | 完成除法计算，对余数向下取整 | |16| floor_mod | 用于计算两个数的模 | |17| is_neg_inf | 判断输入张量的元素是否为负无穷 | |18| is_pos_inf | 判断输入张量的元素是否为正无穷 | |19| less | 判断输入self中的每个元素是否小于输入other的值，返回一个Bool类型的Tensor | |20| less_equal | 判断输入self中的元素值是否小于等于other的值，并将self的每个元素的值与other值的比较结果写入out中 | |21| logical_and | 对两个输入张量的对应元素执行「与逻辑」判断，输出布尔型张量（True/False） | |22| log | 对输入张量x的元素，逐元素进行对数计算，并将结果保存到输出张量y中 | |23| not_equal | 逐元素比较两个输入张量是否不相等 | |24| ones_like | 返回形状和类型相同的张量，所有元素都设置为1 | |25|sign|对输入的tensor逐元素进行Sign符号函数的运算并输出结果tensor| |26| sqrt | 完成非负数平方根计算，负数情况返回nan | |27| sqrt_grad | 完成梯度平方根计算 | |28| square | 为输入张量的每一个元素计算平方值 | |29| squared_difference | 为第一个输入张量减去第二个输入张量，并计算其平方值 | |30| tanh | 激活函数，返回与输入tensor shape相同的tensor，对输入tensor进行elementwise的计算 | |31| tril | 将输入的self张量的最后二维（按shape从左向右数）沿对角线的右上部分置零 | |32| triu | 将输入的self张量的最后二维（按shape从左向右数）沿对角线的左下部分置零 | |33| zeros_like | 将张量填充为全零 | ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!495 | 8 个月前 | |
optimize the performace of aicpu ClipByValueV2 operator Co-authored-by: ZhaiPeiChao<zhaipeichao@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !2460 merge clip_by_value_v2 into master optimize the performace of aicpu ClipByValueV2 operator Created-by: ZhaiPeiChao Commit-by: ZhaiPeiChao Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 本 PR 对 AICPU 的 ClipByValueV2 算子进行了全面的性能优化，通过重构核心计算逻辑、优化并行调度策略、分离标量/逐元素边界处理路径，显著提升了算子执行效率。 ### 主要改动 1. **核心计算函数重构**: 将原有的函数指针调用模式重构为专用的内联函数（ClampScalar、ClampComplex），使用 if constexpr 和类型特征在编译期选择最优路径，消除了运行时开销。 2. **并行调度优化**: 将并行阈值从基于元素数量（256K/32K）改为基于字节数（200KB/40KB），新增统一的 DispatchParallel 调度函数，优化小数据量的串行回退策略。 3. **分支路径分离**: 区分标量边界和逐元素边界两种场景，为每种场景提供专用的 kernel 函数（KernelScalarBound、KernelElemBound 等），标量场景预加载边界值到寄存器。 4. **编译器优化提示**: 大量使用 __attribute__((always_inline))、__attribute__((hot))、__restrict__、__builtin_expect 等编译器提示，优化指令级并行和分支预测。 5. **类型分发重构**: 将 std::map 函数指针分发改为 switch-case 结构，利用编译器优化和更紧凑的代码布局。 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> issue [#1380](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1380) ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> - 高频 fp32 scalar-bounds 中等规模（64K）：**T=4 7.5× / T=6 5.7×**； - 整型 elem-bounds（1M int32）：**T=6 1.37×**； - int8 scalar-bounds：**T=1 1.29× / T=4 1.22×**； - 单线程普遍：**1.1–1.4×**（向量化 + 分支外提）； - 大张量 DRAM 带宽饱和场景：0.93–0.97×（噪声范围）。 ### T=1（单线程，反映纯算法/访存/向量化收益） | case | old(ms) | new(ms) | speedup | old(GB/s) | new(GB/s) | equal | |---|---:|---:|---:|---:|---:|:---:| | fp32 small 1K scalar-bounds | 0.0130 | 0.0110 | 1.18× | 0.60 | 0.71 | Y | | fp32 small 1K elem-bounds | 0.0120 | 0.0130 | 0.92× | 1.30 | 1.20 | Y | | fp32 64K scalar-bounds | 0.4419 | 0.3173 | **1.39×** | 1.19 | 1.65 | Y | | fp32 256K elem-bounds | 2.1340 | 2.2015 | 0.97× | 1.96 | 1.91 | Y | | int32 256K scalar-bounds | 0.9320 | 0.8534 | 1.09× | 2.25 | 2.46 | Y | | int32 1M elem-bounds | 8.7056 | 7.8415 | **1.11×** | 1.93 | 2.14 | Y | | int8 1M scalar-bounds | 2.2670 | 1.7555 | **1.29×** | 0.92 | 1.19 | Y | | fp32 16M elem-bounds | 162.6 | 175.2 | 0.93× | 1.65 | 1.53 | Y | ### T=4 | case | old(ms) | new(ms) | speedup | new(GB/s) | equal | |---|---:|---:|---:|---:|:---:| | fp32 64K scalar-bounds | 0.4513 | 0.0600 | **7.52×** | 27.3 | Y | | fp32 256K elem-bounds | 2.1500 | 1.6860 | **1.28×** | 2.49 | Y | | int32 1M elem-bounds | 8.6700 | 8.4860 | 1.02× | 1.98 | Y | | int8 1M scalar-bounds | 2.2500 | 1.8450 | **1.22×** | 1.13 | Y | ### T=6 | case | old(ms) | new(ms) | speedup | new(GB/s) | equal | |---|---:|---:|---:|---:|:---:| | fp32 64K scalar-bounds | 0.4450 | 0.0776 | **5.73×** | 21.1 | Y | | int32 1M elem-bounds | 8.6820 | 6.3410 | **1.37×** | 2.65 | Y | | int8 1M scalar-bounds | 2.2700 | 1.9800 | 1.15× | 1.06 | Y | ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> 不涉及 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [x] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!2460 | 4 个月前 | |
整改st目录下的atk用例统一目录格式 Co-authored-by: yue-ma<mayue54@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !2579 merge master into master 整改st目录下的atk用例统一目录格式 Created-by: yue-ma Commit-by: yue-ma Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 整改st目录下的atk用例统一目录格式 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1538 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [x] 其他，请描述：st用例目录整改 See merge request: cann/ops-math!2579 | 4 个月前 | |
Arch编码更新 Co-authored-by: liulinxiang<liulinxiang1@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !992 merge master1 into master Arch编码更新 Created-by: liulinxiang Commit-by: liulinxiang Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!992 | 7 个月前 | |
aidd_docs_fix Co-authored-by: jisongyuan@h-partners.com<jisongyuan@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !2239 merge masteraidddocsfix into master aidd_docs_fix Created-by: ji-songyuan Commit-by: jisongyuan@h-partners.com Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 修复aidd扫描文档中的错误 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> [#1263](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1263) ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> 不涉及代码修改，只更新文档 ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> 大部分文档 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!2239 | 5 个月前 |
ClipByValueV2
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: 将输入的所有元素限制在[clipValueMin,clipValueMax]范围内，若元素大于clipValueMax则限制为clipValueMax，若元素小于clipValueMin则限制为clipValueMin，否则等于元素本身。
- 计算公式：
yi=max(min(xi,max_valuei),min_valuei){y}_{i} = max(min({{x}_{i}},{max\_value}_{i}),{min\_value}_{i}) yi=max(min(xi,max_valuei),min_valuei)
参数说明
| 参数名 | 输入/输出/属性 | 描述 | 数据类型 | 数据格式 |
|---|---|---|---|---|
| x | 输入 | 输入张量。 | INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、UINT16、UINT32、UINT64 FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、BOOL、BFLOAT16、COMPLEX64、COMPLEX128 |
ND |
| clip_value_min | 输入 | 限制元素范围的最小值。 | 同输入张量x | ND |
| clip_value_max | 输入 | 限制元素范围的最大值。 | 同输入张量x | ND |
| y | 输出 | 将输入张量x裁剪后的输出张量。 | 同输入张量x | ND |
约束说明
无
调用说明
| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |
|---|---|---|
| aclnn调用 | test_aclnn_clamp | 通过aclnnClamp接口方式调用clip_by_value_v2算子。 |
| aclnn调用 | test_aclnn_clamp_max test_aclnn_inplace_clamp_max |
通过aclnnClampMax&aclnnInplaceClampMax接口方式调用clip_by_value_v2算子。 |
| aclnn调用 | test_aclnn_clamp_max_tensor test_aclnn_inplace_clamp_max_tensor |
通过aclnnClampMax&aclnnInplaceClampMax接口方式调用clip_by_value_v2算子。 |
| aclnn调用 | test_aclnn_clamp_min | 通过aclnnClampMin接口方式调用clip_by_value_v2算子。 |
| aclnn调用 | test_aclnn_clamp_min_tensor test_aclnn_inplace_clamp_min_tensor |
通过aclnnClampMinTensor&aclnnInplaceClampMinTensor接口方式调用clip_by_value_v2算子。 |
| aclnn调用 | test_aclnn_clamp_tensor | 通过aclnnClampTensor接口方式调用clip_by_value_v2算子。 |
| aclnn调用 | test_aclnn_hardtanh test_aclnn_inplace_ardtanh |
通过aclnnHardtanh&aclnnInplaceHardtanh接口方式调用clip_by_value_v2算子。 |
| 图模式调用 | test_geir_clip_by_value_v2 | 通过算子IR构图方式调用clip_by_value_v2算子。 |