【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
·云扬·3 分钟前
Prompt 工程与安全:从 System 设计到注入防御
java·人工智能·安全·ai·prompt
阿明副业观察26 分钟前
2026年免费AI视频生成工具功能深度解析:有无水印、中文语音及商业用途考量
大数据·人工智能·ai作画·aigc·音视频·ai写作
收放扳机32 分钟前
PCB收放板设备机械手架构选型参考——三轴/四轴/六轴/蜘蛛手对比
人工智能·科技·架构·自动化·制造·pcb工艺
AKAMAI1 小时前
Akamai 宣布与Anthropic达成 116 亿美元多年期协议,以支持其日益增长的需求
人工智能·云计算
甲维斯1 小时前
我把“赶 Deadline”和AI做成了一款游戏
人工智能·游戏开发
Smoothcloud润云1 小时前
PyTorch大模型权重加载与启动耗时优化实战:定位磁盘、内存与显存瓶颈
人工智能·pytorch·python·深度学习·gpu算力
hsfxuebao2 小时前
380K Star 的 OpenClaw 凭什么碾压 Hermes Agent?源码级架构对决——从 Gateway 到 Agent Loop 的五维拆解
人工智能
唠点键盘之外的2 小时前
26 向量数据库实战:从 0 搭一条能用的检索链路(pgvector + Spring AI)
数据库·人工智能·spring
冬奇Lab2 小时前
开源项目第235期:REA — 让 AI Agent 逆向任何东西,从网站/Electron 应用一路分析到二进制层
人工智能·开源·资讯
冬奇Lab2 小时前
LLM 驱动的自动化测试系列(11):API 测试为什么反而是 LLM 最保守的战场
人工智能·测试