Log【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功能说明头文件路径basic_api/reg_compute/kernel_reg_compute_vec_unary_intf.h。该接口根据mask逐元素对源操作数求自然对数将结果写入目的操作数。计算公式如下$$dstReg_i \log(srcReg_i)$$函数原型template typename T DefaultType, auto mode MaskMergeMode::ZEROING, typename U __simd_callee__ inline void Log(U dstReg, U srcReg, MaskReg mask)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。支持的数据类型请参考数据类型。mode可配置为MaskMergeMode枚举类型或LogSpecificMode的结构体指针。• 配置MaskMergeMode选择MERGING模式或ZEROING模式。• ZEROING模式下mask未筛选的元素在dstReg中置零。• MERGING模式当前不支持。• 配置LogSpecificMode定义如下enum class LogAlgo {INTRINSIC 0,PRECISION_1ULP_FTZ_TRUE,PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE,};struct LogSpecificMode {MaskMergeMode mrgMode MaskMergeMode::ZEROING,LogAlgo algo LogAlgo::INTRINSIC;};• mrgMode选择MERGING模式或ZEROING模式。• algo用于配置Subnormal模式。• LogAlgo::INTRINSIC、LogAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_TRUE使用单指令计算得出结果最大精度误差为1ulp。目前该算法支持half、float数据类型。• LogAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE支持Subnormal数据计算最大精度误差为1ulp。目前该算法支持half、float数据类型。U源操作数和目的操作数的RegTensor类型例如RegTensorhalf由编译器自动推导用户不需要填写。表2参数说明参数名输入/输出描述dstReg输出目的操作数。类型为RegTensor。srcReg输入源操作数。类型为RegTensor。mask输入源操作数元素操作的有效指示详细说明请参考MaskReg。数据类型目的操作数与源操作数的数据类型需要保持一致。支持的数据类型为half、float。返回值说明无约束说明无关键特性说明最大精度误差LogAlgo::INTRINSIC、LogAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_TRUE最大精度误差为1ulp。LogAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE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LogAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE时Log接口才会保留并正确输出Subnormal结果其他模式下Subnormal均被FTZ。一般场景推荐使用性能更好的LogAlgo::INTRINSIC、LogAlgo::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LogAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE。调用示例templatetypename T __simd_vf__ inline void LogVF(__ubuf__ T* dstAddr, __ubuf__ T* srcAddr, uint32_t count, uint16_t oneRepeatSize, uint16_t repeatTimes) { AscendC::Reg::RegTensorT srcReg; AscendC::Reg::RegTensorT dstReg; AscendC::Reg::MaskReg mask; // Subnormal模式 // static constexpr AscendC::Reg::LogSpecificMode mode {MaskMergeMode::ZEROING, LogAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE}; for (uint16_t i 0; i repeatTimes; i) { mask AscendC::Reg::UpdateMaskT(count); AscendC::Reg::LoadAlign(srcReg, srcAddr i * oneRepeatSize); AscendC::Reg::Log(dstReg, srcReg, mask); // Subnormal模式 // AscendC::Reg::LogDTYPE, mode(dstReg, srcReg, mask); AscendC::Reg::StoreAlign(dstAddr i * oneRepeatSize, dstReg, mask); } }【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
Log【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功能说明头文件路径basic_api/reg_compute/kernel_reg_compute_vec_unary_intf.h。该接口根据mask逐元素对源操作数求自然对数将结果写入目的操作数。计算公式如下$$dstReg_i \log(srcReg_i)$$函数原型template typename T DefaultType, auto mode MaskMergeMode::ZEROING, typename U __simd_callee__ inline void Log(U dstReg, U srcReg, MaskReg mask)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。支持的数据类型请参考数据类型。mode可配置为MaskMergeMode枚举类型或LogSpecificMode的结构体指针。• 配置MaskMergeMode选择MERGING模式或ZEROING模式。• ZEROING模式下mask未筛选的元素在dstReg中置零。• MERGING模式当前不支持。• 配置LogSpecificMode定义如下enum class LogAlgo {INTRINSIC 0,PRECISION_1ULP_FTZ_TRUE,PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE,};struct LogSpecificMode {MaskMergeMode mrgMode MaskMergeMode::ZEROING,LogAlgo algo LogAlgo::INTRINSIC;};• mrgMode选择MERGING模式或ZEROING模式。• algo用于配置Subnormal模式。• LogAlgo::INTRINSIC、LogAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_TRUE使用单指令计算得出结果最大精度误差为1ulp。目前该算法支持half、float数据类型。• LogAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE支持Subnormal数据计算最大精度误差为1ulp。目前该算法支持half、float数据类型。U源操作数和目的操作数的RegTensor类型例如RegTensorhalf由编译器自动推导用户不需要填写。表2参数说明参数名输入/输出描述dstReg输出目的操作数。类型为RegTensor。srcReg输入源操作数。类型为RegTensor。mask输入源操作数元素操作的有效指示详细说明请参考MaskReg。数据类型目的操作数与源操作数的数据类型需要保持一致。支持的数据类型为half、float。返回值说明无约束说明无关键特性说明最大精度误差LogAlgo::INTRINSIC、LogAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_TRUE最大精度误差为1ulp。LogAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE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LogAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE时Log接口才会保留并正确输出Subnormal结果其他模式下Subnormal均被FTZ。一般场景推荐使用性能更好的LogAlgo::INTRINSIC、LogAlgo::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LogAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE。调用示例templatetypename T __simd_vf__ inline void LogVF(__ubuf__ T* dstAddr, __ubuf__ T* srcAddr, uint32_t count, uint16_t oneRepeatSize, uint16_t repeatTimes) { AscendC::Reg::RegTensorT srcReg; AscendC::Reg::RegTensorT dstReg; AscendC::Reg::MaskReg mask; // Subnormal模式 // static constexpr AscendC::Reg::LogSpecificMode mode {MaskMergeMode::ZEROING, LogAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE}; for (uint16_t i 0; i repeatTimes; i) { mask AscendC::Reg::UpdateMaskT(count); AscendC::Reg::LoadAlign(srcReg, srcAddr i * oneRepeatSize); AscendC::Reg::Log(dstReg, srcReg, mask); // Subnormal模式 // AscendC::Reg::LogDTYPE, mode(dstReg, srcReg, mask); AscendC::Reg::StoreAlign(dstAddr i * oneRepeatSize, dstReg, mask); } }【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
在复杂生产场景下的实战应用)
