news 2026/5/11 7:47:03

CANN/asc-devkit自然对数API文档

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张小明

前端开发工程师

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CANN/asc-devkit自然对数API文档

Ln

【免费下载链接】asc-devkit本项目是CANN 推出的昇腾AI处理器专用的算子程序开发语言,原生支持C和C++标准规范,主要由类库和语言扩展层构成,提供多层级API,满足多维场景算子开发诉求。项目地址: https://gitcode.com/cann/asc-devkit

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

Kirin X90

Kirin 9030

功能说明

按元素取自然对数,计算公式如下:

函数原型

  • tensor前n个数据计算

    template <typename T, const LnConfig& config = DEFAULT_LN_CONFIG> __aicore__ inline void Ln(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src, const int32_t& count)
  • tensor高维切分计算

    • mask逐bit模式

      template <typename T, bool isSetMask = true, const LnConfig& config = DEFAULT_LN_CONFIG> __aicore__ inline void Ln(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTime, const UnaryRepeatParams& repeatParams)
    • mask连续模式

      template <typename T, bool isSetMask = true, const LnConfig& config = DEFAULT_LN_CONFIG> __aicore__ inline void Ln(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src, uint64_t mask, const uint8_t repeatTime, const UnaryRepeatParams& repeatParams)

参数说明

表 1模板参数说明

参数名

描述

T

操作数数据类型。

Ascend 950PR/Ascend 950DT,支持的数据类型为:half、float。

Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品,支持的数据类型为:half、float。

Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品,支持的数据类型为:half、float。

Kirin X90,支持的数据类型为:half、float。

Kirin 9030,支持的数据类型为:half、float。

isSetMask

是否在接口内部设置mask。

  • true,表示在接口内部设置mask。
  • false,表示在接口外部设置mask,开发者需要使用SetVectorMask接口设置mask值。这种模式下,本接口入参中的mask值必须设置为占位符MASK_PLACEHOLDER。

config

用于配置Subnormal计算模式,LnConfig类型,定义如下:

enum class LnAlgo { INTRINSIC = 0, PRECISION_1ULP_FTZ_TRUE, PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE, }; struct LnConfig { LnAlgo algo = LnAlgo::INTRINSIC; }

通过LnConfig结构体的参数algo来配置Subnormal计算模式。algo取值如下:

  • LnAlgo::INTRINSIC、LnAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_TRUE,使用单指令计算得出结果,所有Subnormal被近似为0。
  • LnAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE,支持Subnormal数据计算。

该参数默认值DEFAULT_LN_CONFIG的取值如下:

constexpr LnConfig DEFAULT_LN_CONFIG = { LnAlgo::INTRINSIC };

表 2参数说明

参数名

输入/输出

描述

dst

输出

目的操作数。

类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

LocalTensor的起始地址需要32字节对齐。

src

输入

源操作数。

类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

LocalTensor的起始地址需要32字节对齐。

源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。

count

输入

参与计算的元素个数。

mask[]/mask

输入

mask用于控制每次迭代内参与计算的元素。

  • 连续模式:表示前面连续的多少个元素参与计算。取值范围和操作数的数据类型有关,数据类型不同,每次迭代内能够处理的元素个数最大值不同。当操作数为16位时,mask∈[1, 128];当操作数为32位时,mask∈[1, 64];当操作数为64位时,mask∈[1, 32]。

repeatTime

输入

重复迭代次数。矢量计算单元,每次读取连续的256Bytes数据进行计算,为完成对输入数据的处理,必须通过多次迭代(repeat)才能完成所有数据的读取与计算。repeatTime表示迭代的次数。

repeatParams

输入

控制操作数地址步长的参数。UnaryRepeatParams类型,包含操作数相邻迭代间相同DataBlock的地址步长,操作数同一迭代内不同DataBlock的地址步长等参数。

返回值说明

约束说明

  • 操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。
  • 操作数地址重叠约束请参考通用地址重叠约束。

调用示例

本样例的srcLocal和dstLocal均为half类型。

更多样例可参考LINK。

  • tensor高维切分计算样例-mask连续模式

    uint64_t mask = 256 / sizeof(half); // repeatTime = 4, 128 elements one repeat, 512 elements total // dstBlkStride, srcBlkStride = 1, no gap between blocks in one repeat // dstRepStride, srcRepStride = 8, no gap between repeats AscendC::Ln(dstLocal, srcLocal, mask, 4, { 1, 1, 8, 8 });
  • tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式

    uint64_t mask[2] = { UINT64_MAX, UINT64_MAX }; // repeatTime = 4, 128 elements one repeat, 512 elements total // dstBlkStride, srcBlkStride = 1, no gap between blocks in one repeat // dstRepStride, srcRepStride = 8, no gap between repeats AscendC::Ln(dstLocal, srcLocal, mask, 4, { 1, 1, 8, 8 });
  • tensor前n个数据计算样例

    AscendC::Ln(dstLocal, srcLocal, 512); static constexpr LnConfig config = { LnAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE }; AscendC::Ln<T, config>(dstLocal, srcLocal, 512);

结果示例如下:

输入数据srcLocal:[1 2 3 4 ...] 输出数据dstLocal:[0 0.6931 1.0986 1.3863 ...]

【免费下载链接】asc-devkit本项目是CANN 推出的昇腾AI处理器专用的算子程序开发语言,原生支持C和C++标准规范,主要由类库和语言扩展层构成,提供多层级API,满足多维场景算子开发诉求。项目地址: https://gitcode.com/cann/asc-devkit

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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