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op_api	新增stateless_random_uniform_v3和stateless_random_normal_v3及aclnn接口适配 Co-authored-by: huairuchen<chenhuairu@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !2003 merge master into master 新增stateless_random_uniform_v3和stateless_random_normal_v3及aclnn接口适配 Created-by: huairuchen Commit-by: huairuchen 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。--> 1、优化StatelessRandomUniformV2/StatelessRandomNormalV2：新增了支持aclTensor*类型seed和offset参数的算子接口，允许直接传递设备张量，避免了D2H拷贝。同时，重构了tiling逻辑，将key和counter参数的读取职责从tiling阶段转移至kernel执行阶段，直接从全局内存读取，简化了流程并提升了灵活性。 2、新增StatelessRandomUniformV3/StatelessRandomNormalV3：完整实现了该融合算子，包括API接口、Tiling逻辑、内核实现及配置文件。该算子基于Philox算法生成随机数，并通过v3KernelMode属性支持不同计算模式，将范围缩放的线性计算内联到kernel内核中，实现了算子融合，提升了执行效率。 3、梳理以下aclnn接口，确保了在非tensor接口和tensor接口情况下都能正确调用使用： aclnnInplaceUniform、aclnnInplaceUniformTensor、aclnnInplaceRandom、aclnnInplaceRandomTensor 使以上四个接口能够在A5芯片下正确调用stateless_random_uniform_v3算子，输入类型为double的情况下调用stateless_random_uniform_v2和小算子拼接，保证精度正常，性能不劣化； aclnnInplaceNormal、aclnnInplaceNormalTensor使以上两个接口能够在A5芯片下正确调用stateless_random_normal_v3算子，输入类型为double的情况下调用stateless_random_normal_v2和小算子拼接，保证精度正常，性能不劣化； aclnnNormalFloatFloat、aclnnNormalFloatTensor、aclnnNormalTensorFloat、aclnnNormalTensorTensor使以上四个接口能够在A5芯片下正确调用stateless_random_normal_v3算子，输入类型为double的情况下调用stateless_random_normal_v2和小算子拼接，保证精度正常，性能不劣化 ## 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/1128 https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1129 https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1130 ## 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。--> TTK测试、UT测试、蓝区冒烟、二级冒烟 ## 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 - [x] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!2003	5 个月前
op_graph	新增stateless_random_uniform_v3和stateless_random_normal_v3及aclnn接口适配 Co-authored-by: huairuchen<chenhuairu@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !2003 merge master into master 新增stateless_random_uniform_v3和stateless_random_normal_v3及aclnn接口适配 Created-by: huairuchen Commit-by: huairuchen 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。--> 1、优化StatelessRandomUniformV2/StatelessRandomNormalV2：新增了支持aclTensor*类型seed和offset参数的算子接口，允许直接传递设备张量，避免了D2H拷贝。同时，重构了tiling逻辑，将key和counter参数的读取职责从tiling阶段转移至kernel执行阶段，直接从全局内存读取，简化了流程并提升了灵活性。 2、新增StatelessRandomUniformV3/StatelessRandomNormalV3：完整实现了该融合算子，包括API接口、Tiling逻辑、内核实现及配置文件。该算子基于Philox算法生成随机数，并通过v3KernelMode属性支持不同计算模式，将范围缩放的线性计算内联到kernel内核中，实现了算子融合，提升了执行效率。 3、梳理以下aclnn接口，确保了在非tensor接口和tensor接口情况下都能正确调用使用： aclnnInplaceUniform、aclnnInplaceUniformTensor、aclnnInplaceRandom、aclnnInplaceRandomTensor 使以上四个接口能够在A5芯片下正确调用stateless_random_uniform_v3算子，输入类型为double的情况下调用stateless_random_uniform_v2和小算子拼接，保证精度正常，性能不劣化； aclnnInplaceNormal、aclnnInplaceNormalTensor使以上两个接口能够在A5芯片下正确调用stateless_random_normal_v3算子，输入类型为double的情况下调用stateless_random_normal_v2和小算子拼接，保证精度正常，性能不劣化； aclnnNormalFloatFloat、aclnnNormalFloatTensor、aclnnNormalTensorFloat、aclnnNormalTensorTensor使以上四个接口能够在A5芯片下正确调用stateless_random_normal_v3算子，输入类型为double的情况下调用stateless_random_normal_v2和小算子拼接，保证精度正常，性能不劣化 ## 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/1128 https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1129 https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1130 ## 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。--> TTK测试、UT测试、蓝区冒烟、二级冒烟 ## 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 - [x] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!2003	5 个月前
op_host	Uniform/NormalV3 支持0维输入 Co-authored-by: gh_M<meiguohan@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !2515 merge master into master Uniform/NormalV3 支持0维输入 Created-by: gh_M Commit-by: gh_M 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。--> Uniform/NormalV3算子支持0维输入，放开tiling侧拦截 ## 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/1415 ## 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。--> 各泛化测试 ## 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。--> 更新了 random\dsa_random_uniform\docs\aclnnInplaceUniform.md random\dsa_random_uniform\docs\aclnnInplaceUniformTensor.md random\dsa_random_uniform\docs\aclnnInplaceRandom.md random\dsa_random_uniform\docs\aclnnInplaceRandomTensor.md ## 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!2515	4 个月前
op_kernel	新增stateless_random_uniform_v3和stateless_random_normal_v3及aclnn接口适配 Co-authored-by: huairuchen<chenhuairu@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !2003 merge master into master 新增stateless_random_uniform_v3和stateless_random_normal_v3及aclnn接口适配 Created-by: huairuchen Commit-by: huairuchen 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。--> 1、优化StatelessRandomUniformV2/StatelessRandomNormalV2：新增了支持aclTensor*类型seed和offset参数的算子接口，允许直接传递设备张量，避免了D2H拷贝。同时，重构了tiling逻辑，将key和counter参数的读取职责从tiling阶段转移至kernel执行阶段，直接从全局内存读取，简化了流程并提升了灵活性。 2、新增StatelessRandomUniformV3/StatelessRandomNormalV3：完整实现了该融合算子，包括API接口、Tiling逻辑、内核实现及配置文件。该算子基于Philox算法生成随机数，并通过v3KernelMode属性支持不同计算模式，将范围缩放的线性计算内联到kernel内核中，实现了算子融合，提升了执行效率。 3、梳理以下aclnn接口，确保了在非tensor接口和tensor接口情况下都能正确调用使用： aclnnInplaceUniform、aclnnInplaceUniformTensor、aclnnInplaceRandom、aclnnInplaceRandomTensor 使以上四个接口能够在A5芯片下正确调用stateless_random_uniform_v3算子，输入类型为double的情况下调用stateless_random_uniform_v2和小算子拼接，保证精度正常，性能不劣化； aclnnInplaceNormal、aclnnInplaceNormalTensor使以上两个接口能够在A5芯片下正确调用stateless_random_normal_v3算子，输入类型为double的情况下调用stateless_random_normal_v2和小算子拼接，保证精度正常，性能不劣化； aclnnNormalFloatFloat、aclnnNormalFloatTensor、aclnnNormalTensorFloat、aclnnNormalTensorTensor使以上四个接口能够在A5芯片下正确调用stateless_random_normal_v3算子，输入类型为double的情况下调用stateless_random_normal_v2和小算子拼接，保证精度正常，性能不劣化 ## 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/1128 https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1129 https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1130 ## 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。--> TTK测试、UT测试、蓝区冒烟、二级冒烟 ## 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 - [x] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!2003	5 个月前
tests	新增stateless_random_uniform_v3和stateless_random_normal_v3及aclnn接口适配 Co-authored-by: huairuchen<chenhuairu@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !2003 merge master into master 新增stateless_random_uniform_v3和stateless_random_normal_v3及aclnn接口适配 Created-by: huairuchen Commit-by: huairuchen 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。--> 1、优化StatelessRandomUniformV2/StatelessRandomNormalV2：新增了支持aclTensor*类型seed和offset参数的算子接口，允许直接传递设备张量，避免了D2H拷贝。同时，重构了tiling逻辑，将key和counter参数的读取职责从tiling阶段转移至kernel执行阶段，直接从全局内存读取，简化了流程并提升了灵活性。 2、新增StatelessRandomUniformV3/StatelessRandomNormalV3：完整实现了该融合算子，包括API接口、Tiling逻辑、内核实现及配置文件。该算子基于Philox算法生成随机数，并通过v3KernelMode属性支持不同计算模式，将范围缩放的线性计算内联到kernel内核中，实现了算子融合，提升了执行效率。 3、梳理以下aclnn接口，确保了在非tensor接口和tensor接口情况下都能正确调用使用： aclnnInplaceUniform、aclnnInplaceUniformTensor、aclnnInplaceRandom、aclnnInplaceRandomTensor 使以上四个接口能够在A5芯片下正确调用stateless_random_uniform_v3算子，输入类型为double的情况下调用stateless_random_uniform_v2和小算子拼接，保证精度正常，性能不劣化； aclnnInplaceNormal、aclnnInplaceNormalTensor使以上两个接口能够在A5芯片下正确调用stateless_random_normal_v3算子，输入类型为double的情况下调用stateless_random_normal_v2和小算子拼接，保证精度正常，性能不劣化； aclnnNormalFloatFloat、aclnnNormalFloatTensor、aclnnNormalTensorFloat、aclnnNormalTensorTensor使以上四个接口能够在A5芯片下正确调用stateless_random_normal_v3算子，输入类型为double的情况下调用stateless_random_normal_v2和小算子拼接，保证精度正常，性能不劣化 ## 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/1128 https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1129 https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1130 ## 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。--> TTK测试、UT测试、蓝区冒烟、二级冒烟 ## 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 - [x] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!2003	5 个月前
CMakeLists.txt	新增stateless_random_uniform_v3和stateless_random_normal_v3及aclnn接口适配 Co-authored-by: huairuchen<chenhuairu@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !2003 merge master into master 新增stateless_random_uniform_v3和stateless_random_normal_v3及aclnn接口适配 Created-by: huairuchen Commit-by: huairuchen 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。--> 1、优化StatelessRandomUniformV2/StatelessRandomNormalV2：新增了支持aclTensor*类型seed和offset参数的算子接口，允许直接传递设备张量，避免了D2H拷贝。同时，重构了tiling逻辑，将key和counter参数的读取职责从tiling阶段转移至kernel执行阶段，直接从全局内存读取，简化了流程并提升了灵活性。 2、新增StatelessRandomUniformV3/StatelessRandomNormalV3：完整实现了该融合算子，包括API接口、Tiling逻辑、内核实现及配置文件。该算子基于Philox算法生成随机数，并通过v3KernelMode属性支持不同计算模式，将范围缩放的线性计算内联到kernel内核中，实现了算子融合，提升了执行效率。 3、梳理以下aclnn接口，确保了在非tensor接口和tensor接口情况下都能正确调用使用： aclnnInplaceUniform、aclnnInplaceUniformTensor、aclnnInplaceRandom、aclnnInplaceRandomTensor 使以上四个接口能够在A5芯片下正确调用stateless_random_uniform_v3算子，输入类型为double的情况下调用stateless_random_uniform_v2和小算子拼接，保证精度正常，性能不劣化； aclnnInplaceNormal、aclnnInplaceNormalTensor使以上两个接口能够在A5芯片下正确调用stateless_random_normal_v3算子，输入类型为double的情况下调用stateless_random_normal_v2和小算子拼接，保证精度正常，性能不劣化； aclnnNormalFloatFloat、aclnnNormalFloatTensor、aclnnNormalTensorFloat、aclnnNormalTensorTensor使以上四个接口能够在A5芯片下正确调用stateless_random_normal_v3算子，输入类型为double的情况下调用stateless_random_normal_v2和小算子拼接，保证精度正常，性能不劣化 ## 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/1128 https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1129 https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1130 ## 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。--> TTK测试、UT测试、蓝区冒烟、二级冒烟 ## 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 - [x] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!2003	5 个月前
README.md	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

StatelessRandomNormalV3

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：根据指定的均值（mean）和标准差（stdev）生成服从正态分布的随机数张量，使用基于计数器的Philox随机数生成算法，支持mean和stdev为标量或张量。
计算公式：
$r e s u l t = S t a t e l e s s R a n d o m N o r m a l V 2 + M u l (s t d) + A d d (m e a n)$

参数说明

参数名	输入/输出/属性	描述	数据类型	数据格式
shape	输入	输出张量的形状。	INT64、INT32	ND
key	输入	用于基于计数器的随机数生成算法的秘钥。	UINT64	ND
counter	输入	用于基于计数器的随机数生成算法的初始计数值。	UINT64	ND
mean	输入	正态分布的均值，支持标量或与输出同形状的张量。	FLOAT	ND
stdev	输入	正态分布的标准差，支持标量或与输出同形状的张量。	FLOAT	ND
y	输出	输出指定形状的正态分布随机值。	FLOAT、BF16、FLOAT16	ND
dtype	属性	可选属性，指定输出数据类型。	INT	-

约束说明

无

调用说明

调用方式	样例代码	说明
aclnn调用	test_aclnn_normal_float_float	通过aclnnNormalFloatFloat接口方式调用stateless_random_normal_v3算子。
aclnn调用	test_aclnn_normal_float_tensor	通过aclnnNormalFloatTensor接口方式调用stateless_random_normal_v3算子。
aclnn调用	test_aclnn_normal_tensor_float	通过aclnnNormalFloatTensor接口方式调用stateless_random_normal_v3算子。
aclnn调用	[test_aclnn_normal_tensor_tensor](../../random/
stateless_random_normal_v2/examples/test_aclnn_normal_tensor_tensor.cpp)	通过aclnnNormalTensorTensor接口方式调用stateless_random_normal_v3算子。