训练营简介
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摘要：在通用 CPU 上，除法（Div）和开方（Sqrt）只是一条汇编指令的事。但在以 MAC（乘加运算）为核心的 AI Core Vector 单元中，硬件除法器是昂贵且低效的奢侈品。你调用的
Div接口，底层可能是一场复杂的数学接力。本文将揭示达芬奇架构下的SFU (Special Function Unit)工作机制，深度解析如何利用Lookup Table (LUT)配合Newton-Raphson 迭代，在性能与精度之间跳出完美的平衡舞步。
前言：为什么除法比乘法慢 10 倍？
在算子性能分析中，新手常会发现一个现象：同样的形状，Mul算子耗时 10us，而Div算子却要 50us 甚至更久。
难道是 NPU 的设计有缺陷？ 并不是。在芯片设计领域，乘法器（Multiplier）容易做并行，但除法器（Divider）极其复杂且难以流水线化。 对于追求极致吞吐量的 AI Core 来说，浪费宝贵的晶体管去造一个全精度的硬件除法器是不划算的。
那么，Ascend C 里的Div(dst, src1, src2)到底发生了什么？ 答案是：它把 $A / B$ 转换成了 $A \times (1/B)$。而计算 $1/B$（求倒数），靠的是**“猜”和“逼近”**。
一、 核心图解：从查表到迭代的精细加工
达芬奇架构处理非线性运算（Reciprocal, Sqrt, Exp, Log）通常遵循“种子 + 迭代”的模式。
Seed Generation (查表)：硬件内部有一个极小的 ROM，存了一个查找表。对于输入 $x$，它能瞬间给出一个粗糙的初值 $y_0 \approx 1/x$。这个初值精度很低（比如只有 8 bit）。
Newton Iteration (迭代)：利用牛顿-拉夫逊法（Newton-Raphson），通过几次乘加运算，让 $y_0$ 迅速逼近真实值。每一次迭代，有效精度位数大约翻倍。
二、 算法原理：牛顿迭代法的魔法
对于求倒数 $y = 1/a$，我们构造函数 $f(y) = 1/y - a = 0$。 根据牛顿迭代公式 $y_{n+1} = y_n - \frac{f(y_n)}{f'(y_n)}$，代入后得到：
$$y_{n+1} = y_n \times (2 - a \times y_n)$$
这意味着，我们只需要用乘法 (Mul)和减法 (Sub)，就能算除法！
FP16 需求：通常查表后迭代 1 次，精度就能满足 fp16 (10 bit mantissa)。
FP32 需求：通常需要迭代 2-3 次，才能填满 23 bit 的尾数精度。
这就是为什么高精度除法慢的原因——它是用多条指令“凑”出来的。
三、 实战：Ascend C 中的指令级优化
Ascend C 为了支持这种模式，不仅仅提供了封装好的Div，还暴露了底层的迭代指令，允许开发者根据业务场景牺牲精度换速度。
3.1 极速版：Reciprocal (1 Cycle)
如果你做训练时的梯度裁剪（Gradient Clipping），或者某些对精度不敏感的归一化，可以直接取近似倒数。
// 仅执行查表，精度约 8-bit，速度极快 Reciprocal(dst, src); // 也就是 dst = 1 / src (approx) Mul(final_result, A, dst); // A / B3.2 标准版：NewtonIter (硬件加速)
Ascend C 甚至提供了一条专门的指令NewtonIter来加速迭代公式中的 $2 - a \times y_n$ 部分或者整个更新步。
// 假设 src = B // 1. 获取初值 y0 = approx(1/B) Reciprocal(y0, src); // 2. 执行一次牛顿迭代 // 很多 Ascend 芯片提供了类似 NewtonIter 的指令 // 或者手动实现 y1 = y0 * (2 - src * y0) // Ascend C 封装的 Div 内部会自动根据 dtype 决定迭代次数 Div(dst, A, B);3.3 性能调优案例：LayerNorm 中的 RSqrt
LayerNorm 核心公式是 $\frac{x - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}}$。这里涉及“求倒数平方根”（Reciprocal Sqrt）。 这是一个极其高频的操作。
低效写法：
Sqrt(tmp, var); // 开方 Div(res, x, tmp); // 除法 (包含求倒数迭代)高效写法： 利用
RSqrt指令（硬件直接支持 $1/\sqrt{x}$ 的查表和迭代）。// 直接算出 1/sqrt(var) RSqrt(tmp, var); Mul(res, x, tmp); // 乘法代替除法少了一次完整的迭代过程，性能提升显著。
四、 进阶：Exp 与 Log 的泰勒展开
除了除法，Exp（指数）和 Log（对数）也是 Vector 单元的硬骨头。 硬件通常无法直接计算 $e^x$。 Ascend C 底层通常采用Remez 算法或泰勒级数展开（Taylor Series），将 $e^x$ 转化为多项式计算： $$ e^x \approx c_0 + c_1 x + c_2 x^2 + ... + c_n x^n $$ 这本质上是一堆FMA (Fused Multiply-Add)指令的堆叠。
优化启示： 如果你只需要计算 $e^x$ 的低精度版本（比如某些激活函数），或者 $x$ 的范围很小，你可以手写低阶泰勒展开来替代标准的Exp接口，从而获得几倍的性能提升。
五、 总结
在 Ascend C 开发中，不要把数学运算符看作理所当然。
除法是昂贵的：能用乘法（乘以倒数）就别用除法。
精度是可调的：了解
Reciprocal、RSqrt等近似指令的存在，在非关键路径上大胆使用近似值。底层是迭代的：理解牛顿迭代原理，通过控制迭代次数，你可以自定义出特定精度要求的超高性能数学算子。
当你开始关心Div到底消耗了几个 Cycle，并尝试用Mul + RSqrt去替换它时，你就真正懂得了算力的代价。
本文基于昇腾 CANN 8.0 架构特性编写。
 66: 加一 - 解法思路)
