【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
遇码14 分钟前
流式调用中途断连别直接报错:瞬态故障识别、退避重试与中文根因诊断的搭建方法
大数据·人工智能·ai·rust·数据分析·大模型·agent
救救孩子把24 分钟前
AI面试八股文-21_21-多模态Agent面试题-Vision-Language-Agent
人工智能·面试·职场和发展·llava·多模态agent
今年下半年28 分钟前
AI智能体项目实战记录(02):初始化 Python 项目
开发语言·人工智能·python·fastapi
Jlzn888831 分钟前
华东电芯分选通道数怎么配才不堵线
java·人工智能·架构·自动化·制造
u13013038 分钟前
GitHub 热榜项目:日榜(2026-10-17)
人工智能·github
流烟默44 分钟前
MCP第 5 篇:用 Spring AI 写 MCP:注解、自动配置、ChatClient 集成
人工智能·spring·mcp封装
康实训1 小时前
老年评估仿真实训平台架构设计与老年人能力评估实训室教学落地实践
大数据·人工智能·算法·实训室·实训室建设
misty youth1 小时前
Agent-智能体工程方法论
人工智能·ai·llm·agent·智能体
lisw051 小时前
制造业信息化:现代工业的发展趋势!
大数据·网络·人工智能