【AscendC】tiling方案设计不当引起的一个时隐时现的bug

在设计tiling方案时,通常会考虑到非对齐的场景,对输入数据进行补全操作从而使得非对齐场景也能正确的完成计算。但在某些算子的实现过程中,沿用上述操作却会造成数据的错误计算,且这种错误出现与否取决于随机生成的测试数据质量。本文笔者记录一个典型的错误,并分析产生该错误的原因。

对于exp操作来说,通过将其优化为max + exp(x - max)是一种常用的手段。但对于非对齐场景,上述优化之后的算子可能会出现问题。对于补齐的位置,通常是以补0作为典型的补齐手段,此时如果原数据的最大值为大于等于0的值,那么在计算max的过程不会产生影响,但是在计算x-max之后就会造成补0的位置的值变成了负数,从而经过指数操作之后会产生正值,如果其后有规约求和的操作就会造成求和的数目过大从而造成结果错误。

但是上述过程可能会出现无法检测的情况,也即补齐的数目非常少(例如只有1个位置需要补0),此时可能出现没有影响到最终结果的情况。

因此在tiling设计中尤其要注意非对齐场景,这些补齐的位置是否会对计算产生影响。

相关推荐
做萤石二次开发的哈哈1 小时前
视频解码器怎么对接?解码上墙、电视墙开窗与场景切换的ISAPI接入实战
人工智能·物联网·监控·视频编解码·大屏端·萤石开放平台·蓝海aiot一站式工作台
Leo.yuan1 小时前
2026年本地化Data Agent优质厂商盘点:哪些产品更适合企业生产环境
大数据·数据库·人工智能
长谷深风1111 小时前
Tool与Skill:AI能力设计的分水岭
java·人工智能·ai·大模型·aiagent
科技观察哨1 小时前
六足平台选型与纳米定位系统集成:HEB-640六自由度位移台在半导体光刻对准中的参数边界与国产替代评估
前端·人工智能
云上先途1 小时前
任务智能体可以自动完成哪些类型工作,是不是只能做简单重复操作?
大数据·人工智能
明志数科1 小时前
具身智能数据供给的分层:分布式采集与入厂采集的工程边界分析
人工智能·机器学习·机器人
像风一样自由20201 小时前
41.用FastAPI搭建一个RAG后端需要哪些接口
人工智能·大模型·fastapi·rag·智能体
小蒋观天下1 小时前
两轮车检测AI摄像头——2026行业竞争格局、商业模式与核心痛点
大数据·人工智能·安全·计算机视觉·ai大模型
RisunJan2 小时前
【这就是AI】AI每日资讯简报 - 2026-09-28(周一)
大数据·人工智能
也非非也2 小时前
DeepSeek没发公告,但它把Agent装进了你的电脑
人工智能·开源·agent·deepseek·dsh