【CANN训练营2023年第二季】我玩的就是真实！！Sinh工程解析以及解题思路

PS:巨量时间，不断踩坑，悲凉血泪史，总结成的小小见解。

如果各位觉得写的还行，劳请各位老师们三连一波！！各位老师的鼓励是我坚持写作的动力！！

我玩的就是真实！！！我玩的就是真实！！！我玩的就是真实！！！

问：什么是Sinh?

遇到问题不要慌，首先问下度娘或者GPT。

本质上就是要实现z=(e^x -e^(-x))/2这个函数

兄弟们，老师们看到这，可能会嗤之以鼻，就这？就这？

如果，x和z是标量计算，确实用脚和计算器都能计算出来，

但是！这个公式里面的x还有z都是tensor

那么就不一样了，当然用脚和计算器同样也能计算出来，但是会慢很多

问：看到这个sinh算子目标，第一步要想到的是什么？？

急着着手去堆API吗？不是的，第一步我建议去关注下变量类型，是half,float,int32

根据half的范围(-65504 , 65504)，根据公式z=(e^x -e^(-x))/2

z有可能会超过half类型的范围吗？？毫无疑问是可能的。

虽然说整个算子支持half的输入，但输出如果是half类型，存在输出误差。

个人认为，为保证精度要求，那么就需要进行类型的转换了 

参照tensorflow的算子，算子input,output需要是同type的

可以设计一个输入类同于tensorflow，支持多种类型，输出可以是float类型的自定义高精度算子

问：需要怎么解读sinh的计算公式呢，如何堆叠AscendAPI呢？？

这个问题的关键在于如何处理e^(-x)

        1.使用Reciprocal(bufLocal1, bufLocal2,  this->tileLength);这个API进行求取倒数

        2.使用Duplicate<float>(bufLocal1, inputVal1,this->tileLength);填充tensor

           使用Div(bufLocal3, bufLocal1, bufLocal2, this->tileLength);进行除法求取倒数

理论上这两种方案都可以处理，但是，要注意Reciprocal具有局限性

使用Reciprocal时，half的算子结果对比误差是不满足双千分之一的要求，

float的算子结果对比误差不满足双万分之一的要求，如果需要高精度，建议使用Div替代实现

问：能够提供computer一个大概思路吗？？

当然这只是个人思路，如果各位老师有更好的做法，可以在评论区写出

Cast(bufLocal1, xLocal, RoundMode::CAST_NONE ,this->tileLength);

Exp(bufLocal2, bufLocal1, this->tileLength);
// Reciprocal(bufLocal1, bufLocal2,  this->tileLength);//精度问题
Duplicate<float>(bufLocal1, inputVal1,this->tileLength);
Div(bufLocal3, bufLocal1, bufLocal2, this->tileLength);
Sub(zLocal, bufLocal2, bufLocal3, this->tileLength);
Duplicate<float>(bufLocal1, inputVal2,this->tileLength);
Mul(zLocal, zLocal, bufLocal1, this->tileLength);复制

问：怎么看待一个完整的sinh算子的文件夹定位吗？？

        1.aclnn_online_model是使用aclnn API调用的方式文件夹

        2.kernel_direct_call 是进行cpu ,npu_simulator,npu_onboard的验证文件

        3.SinhCustom是核心中的核心，host,kernel 核心代码文件夹 

首先要通过kernel_direct_call 对SinhCustom的核心代码进行cpu ,npu的逻辑验证

再通过SinhCustom生成aclnn可调用的cpp文件aclnn_sinh_custom.cpp

使用aclnn_online_model进行aclnn API调用并进行误差结果判断

PS:巨量时间，不断踩坑，悲凉血泪史，总结成的小小见解。

如果各位觉得写的还行，劳请各位老师们三连一波！！各位老师的鼓励是我坚持写作的动力！！

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