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(LocalTensorT dstTensor, const LocalTensorT srcTensor0, const LocalTensorT srcTensor1, const float scalarValue, const LocalTensoruint8_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(LocalTensorT dstTensor, const LocalTensorT srcTensor0, const LocalTensorT srcTensor1, const float scalarValue, const LocalTensoruint8_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(LocalTensorT dstTensor, const LocalTensorT srcTensor0, const LocalTensorT 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(LocalTensorT dstTensor, LocalTensorT srcTensor0, LocalTensorT 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模板参数说明参数名描述T操作数的数据类型。支持的数据类型为half、float。isReuseSource是否允许修改源操作数。该参数预留传入默认值false即可。表2接口参数说明参数名输入/输出描述dstTensor输出目的操作数。类型为LocalTensor支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。srcTensor0/srcTensor1输入源操作数。源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。类型为LocalTensor支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。scalarValue输入激活函数中的β参数。sharedTmpBuffer输入临时缓存。类型为LocalTensor支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。用于SwiGLU内部复杂计算时存储中间变量由开发者提供。临时空间大小BufferSize的获取方式请参考GetSwiGLUMaxMinTmpSize。calCount输入实际计算数据元素个数。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 ]【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
CANN/asc-devkit SwiGLU激活函数API
发布时间:2026/7/17 8:31:11
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(LocalTensorT dstTensor, const LocalTensorT srcTensor0, const LocalTensorT srcTensor1, const float scalarValue, const LocalTensoruint8_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(LocalTensorT dstTensor, const LocalTensorT srcTensor0, const LocalTensorT srcTensor1, const float scalarValue, const LocalTensoruint8_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(LocalTensorT dstTensor, const LocalTensorT srcTensor0, const LocalTensorT 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(LocalTensorT dstTensor, LocalTensorT srcTensor0, LocalTensorT 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模板参数说明参数名描述T操作数的数据类型。支持的数据类型为half、float。isReuseSource是否允许修改源操作数。该参数预留传入默认值false即可。表2接口参数说明参数名输入/输出描述dstTensor输出目的操作数。类型为LocalTensor支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。srcTensor0/srcTensor1输入源操作数。源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。类型为LocalTensor支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。scalarValue输入激活函数中的β参数。sharedTmpBuffer输入临时缓存。类型为LocalTensor支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。用于SwiGLU内部复杂计算时存储中间变量由开发者提供。临时空间大小BufferSize的获取方式请参考GetSwiGLUMaxMinTmpSize。calCount输入实际计算数据元素个数。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 ]【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