【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
转转技术团队2 分钟前
从 PRD 到可验证代码:AI 需求开发闭环实践
人工智能
机器之心10 分钟前
飞书让表格变成「AI同事」加入群聊,不打开表就能用表
人工智能·openai
Bigfish_coding1 小时前
前端转agent-【python】-15 AI Agent 可观测性入门:LangFuse 链路追踪、Token 监控与 LLM 质量评估
人工智能
我唔知啊1 小时前
我把 Claude Code 拆成了一间餐厅:从一句话到一次回复,中间到底发生了什么
人工智能
Harry技术1 小时前
02 · Codex 核心概念:代理、沙箱、审批和项目说明书
人工智能
阿里云大数据AI技术2 小时前
Agentic Memory Extension 支持对接主流Agent - 适用于 Claude Code、CodeX等
人工智能·agent
我唔知啊2 小时前
不是让 AI 写代码,我是在指挥 AI 干活:一套打磨出来的 AI 编程工作流
人工智能
ZzT2 小时前
在 GitHub 上 @一下 claude,它自己把 issue 改成 PR
人工智能·开源
不加辣椒2 小时前
第15章 上下文窗口管理与长文本策略
人工智能
牛奶3 小时前
AI 能赚钱了——但赚的不是你
人工智能·ai编程·nvidia