CANN/asc-devkit SwiGLU激活函数API

SwiGLU

【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

• Ascend 950PR/Ascend 950DT：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：不支持

• 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：不支持

• Kirin X90：支持

• Kirin 9030：支持

功能说明

SwiGLU是采用Swish作为激活函数的GLU变体。具体计算公式如下：

其中Swish激活函数的计算公式如下（β为常量）：

函数原型

• 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间

  • 源操作数Tensor全部/部分参与计算

    template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void SwiGLU(LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor0, const LocalTensor<T>& srcTensor1, const float& scalarValue, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const uint32_t calCount)

  • 源操作数Tensor全部参与计算

    template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void SwiGLU(LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor0, const LocalTensor<T>& srcTensor1, const float& scalarValue, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer)

• 接口框架申请临时空间

  • 源操作数Tensor全部/部分参与计算

    template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void SwiGLU(LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor0, const LocalTensor<T>& srcTensor1, const float& scalarValue, const uint32_t calCount)

  • 源操作数Tensor全部参与计算

    template <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void SwiGLU(LocalTensor<T>& dstTensor, LocalTensor<T>& srcTensor0, LocalTensor<T>& srcTensor1, const float& scalarValue)

由于该接口的内部实现中涉及复杂的数学计算，需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持开发者通过sharedTmpBuffer入参传入和接口框架申请两种方式。

• 通过sharedTmpBuffer入参传入，使用该tensor作为临时空间进行处理，接口框架不再申请。该方式开发者可以自行管理sharedTmpBuffer内存空间，并在接口调用完成后，复用该部分内存，内存不会反复申请释放，灵活性较高，内存利用率也较高。
• 接口框架申请临时空间，开发者无需申请，但是需要预留临时空间的大小。

通过sharedTmpBuffer传入的情况，开发者需要为tensor申请空间；接口框架申请的方式，开发者需要预留临时空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下：通过GetSwiGLUMaxMinTmpSize中提供的接口获取需要预留空间范围的大小。

参数说明

表1模板参数说明

表2接口参数说明

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。
• 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
• 当前仅支持ND格式的输入，不支持其他格式。
• 不支持sharedTmpBuffer与源操作数和目的操作数地址重叠。

调用示例

// dstLocal: 存放SwiGLU计算结果的Tensor // src0Local：存放SwiGLU计算的输入Tensor // src1Local：存放SwiGLU计算的输入Tensor // scalarValue：激活函数中的β参数 // sharedTmpBuffer: 存放SwiGLU计算过程中临时缓存的Tensor float scalarValue = 1.0; // 接口框架申请临时空间，全部参与计算 AscendC::SwiGLU(dstLocal, src0Local, src1Local, scalarValue); // 接口框架申请临时空间，部分参与计算,需要参与计算的元素个数为32 AscendC::SwiGLU(dstLocal, src0Local, src1Local, scalarValue, 32); // 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间，全部参与计算 AscendC::SwiGLU(dstLocal, src0Local, src1Local, scalarValue, sharedTmpBuffer); // 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间，部分参与计算,需要参与计算的元素个数为32 AscendC::SwiGLU(dstLocal, src0Local, src1Local, scalarValue, sharedTmpBuffer, 32);

结果示例如下：

输入数据(srcTensor0): [-4. -3.7419355 -3.483871 -3.2258065 -2.967742 -2.7096775 -2.451613 -2.1935484 -1.9354838 -1.6774193 -1.4193548 -1.1612903 -0.9032258 -0.6451613 -0.38709676 -0.12903225 0.12903225 0.38709676 0.6451613 0.9032258 1.1612903 1.4193548 1.6774193 1.9354838 2.1935484 2.451613 2.7096775 2.967742 3.2258065 3.483871 3.7419355 4. ] 输入数据(srcTensor1)： [0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5] 输出数据(dstLocal): [-1.2449187 -1.1646013 -1.084284 -1.0039667 -0.9236493 -0.843332 -0.7630147 -0.68269736 -0.60238 -0.52206266 -0.4417453 -0.361428 -0.28111064 -0.20079333 -0.12047599 -0.04015867 0.04015867 0.12047599 0.20079333 0.28111064 0.361428 0.4417453 0.52206266 0.60238 0.68269736 0.7630147 0.843332 0.9236493 1.0039667 1.084284 1.1646013 1.2449187 ]

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