# Exp【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产品支持情况不传入config的原型Ascend 950PR/Ascend 950DT不支持Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品支持Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品支持Atlas 200I/500 A2 推理产品支持Atlas 推理系列产品AI Core支持Atlas 推理系列产品Vector Core不支持Atlas 训练系列产品支持Kirin X90支持Kirin 9030支持传入config的原型Ascend 950PR/Ascend 950DT支持Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品不支持Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品不支持Atlas 200I/500 A2 推理产品不支持Atlas 推理系列产品AI Core不支持Atlas 推理系列产品Vector Core不支持Atlas 训练系列产品不支持Kirin X90不支持Kirin 9030不支持功能说明头文件路径为basic_api/kernel_operator_vec_unary_intf.h。Exp属于单目矢量类计算接口负责将输入的tensor按元素取自然指数。计算公式如下$dst_i e^{src_i}$函数原型传入config的原型tensor前n个数据连续计算template typename T, const ExpConfig config DEFAULT_EXP_CONFIG __aicore__ inline void Exp(const LocalTensorT dst, const LocalTensorT src, const int32_t count)tensor高维切分计算mask逐bit模式template typename T, bool isSetMask true, const ExpConfig config DEFAULT_EXP_CONFIG __aicore__ inline void Exp(const LocalTensorT dst, const LocalTensorT src, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTime, const UnaryRepeatParams repeatParams)mask连续模式template typename T, bool isSetMask true, const ExpConfig config DEFAULT_EXP_CONFIG __aicore__ inline void Exp(const LocalTensorT dst, const LocalTensorT src, uint64_t mask, const uint8_t repeatTime, const UnaryRepeatParams repeatParams)不传入config的原型tensor前n个数据连续计算template typename T __aicore__ inline void Exp(const LocalTensorT dst, const LocalTensorT src, const int32_t count)tensor高维切分计算mask逐bit模式template typename T, bool isSetMask true __aicore__ inline void Exp(const LocalTensorT dst, const LocalTensorT src, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTime, const UnaryRepeatParams repeatParams)mask连续模式template typename T, bool isSetMask true __aicore__ inline void Exp(const LocalTensorT dst, const LocalTensorT 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。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。这种模式下接口入参中的mask值设置为占位符MASK_PLACEHOLDER用于占位无实际含义。config该参数仅支持Ascend 950PR/Ascend 950DT。用于配置Subnormal计算模式ExpConfig类型定义如下enum class ExpAlgo {INTRINSIC 0,PRECISION_1ULP_FTZ_TRUE,PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE,};struct ExpConfig {ExpAlgo algo ExpAlgo::INTRINSIC;};通过ExpConfig结构体的参数algo来配置Subnormal计算模式。algo取值如下• ExpAlgo::INTRINSIC、ExpAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_TRUE使用单指令计算得出结果所有Subnormal被近似为0。• ExpAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE支持Subnormal数据计算。该参数的默认值DEFAULT_EXP_CONFIG的取值如下constexpr ExpConfig DEFAULT_EXP_CONFIG { ExpAlgo::INTRINSIC };调用本原型时若不显式传入config参数则默认使用DEFAULT_EXP_CONFIG此时行为与不传入config参数的原型等价。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。地址对齐约束参考通用地址对齐约束。src输入源操作数。类型为LocalTensor支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。地址对齐约束参考通用地址对齐约束。count输入参与计算的元素个数。关于该参数的具体说明请参考连续计算。mask[]/mask输入mask用于控制每次迭代内参与计算的元素。详细设置参考掩码。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。关于该参数的具体说明请参考高维切分。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。相邻迭代间的地址步长参数说明请参考repeatStride同一迭代内DataBlock的地址步长参数说明请参考dataBlockStride。数据类型T支持的数据类型为half、float。返回值说明无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。当参数count或repeatTime取值为0时该接口的行为如下针对如下型号当参数count或repeatTime取值为0时不会执行计算操作不会对目的操作数进行写入该接口将被视为NOP空操作。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 推理系列产品针对Ascend 950PR/Ascend 950DT该接口通过VF调用Reg矢量计算API实现兼容当参数count或repeatTime取值为0时软仿行为不保证该接口被视为NOP空操作。对UB空间的占用说明。针对Ascend 950PR/Ascend 950DTtensor高维切分计算占用8KB Unified Buffer。tensor前n个数据连续计算不涉及8KB Unified Buffer的占用。关键特性针对Ascend 950PR/Ascend 950DT有如下关键特性最大精度误差ExpAlgo::INTRINSIC、ExpAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_TRUE最大精度误差为1ulp。ExpAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE软仿实现最大精度误差为1ulp。配置Subnormal模式FTZFlush To Zero一种浮点运算模式当结果为Subnormal时将其直接清零近似为0而非保留其精确的微小数值。只有将algo设置为ExpAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_false时Exp接口才会保留并正确输出Subnormal结果其他模式下Subnormal均被FTZ。由于Subnormal的计算行为是通过软件仿真算法实现一般场景推荐使用性能更好的ExpAlgo::INTRINSIC、ExpAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_TRUE需要精确Subnormal输出的场景如特定数据精度要求的算法、避免除零错误使用ExpAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE。调用示例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::Exp(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::Exp(dstLocal, srcLocal, mask, 4, { 1, 1, 8, 8 });tensor前n个数据计算接口样例AscendC::Exp(dstLocal, srcLocal, 512);以下示例仅支持Ascend 950PR/Ascend 950DTstatic constexpr ExpConfig config { ExpAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE }; AscendC::ExpT, config(dstLocal, srcLocal, 512);结果示例如下输入数据srcLocal[0.0 1.0 2.0 3.0 ...] 输出数据dstLocal[1.0 2.719 7.391 20.08 ...]【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