【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
开源量化GO13 分钟前
看到“2026年 Python 与 API”时,用示例和拆解看清关系
人工智能·python
晚安code14 分钟前
GPT-Image-2.5 凌晨发布,速度精度交互三升级,Flare 与 Sunburst 怎么选
人工智能·gpt·chatgpt
科技林总15 分钟前
OpenSpec是什么
人工智能
LuTshoes23 分钟前
spring ai 实战-MCP
java·人工智能·spring
百度Geek说28 分钟前
DeepSeek Harness:重新设计 Agent 运行时
人工智能
Ming_studying31 分钟前
近期AI热点010|ChatGPT Images 2.5 加入 Sketch:图像生成从文字提示走向草图交互
人工智能·chatgpt·openai·ai绘图·sketch
tachibana234 分钟前
什么是 Function Calling ?
数据库·人工智能·ai·llm·agent
全栈弄潮儿²⁰²⁴35 分钟前
AI Agent 开发实战(7):如何接入搜索和数据库工具?
数据库·人工智能·ai·chatgpt·oracle·agent·ai编程
prog_61031 小时前
【笔记】用cursor手搓cursor(十)
人工智能·笔记·大语言模型·agent
沙淘金数据服务1 小时前
电商订单数据整合难题拆解:多源异构数据如何实现自动化治理?
大数据·人工智能·数据治理·数据清洗·电商·外贸