【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
硅谷秋水22 分钟前
人工智能医疗健康机器人研究综述与分析
人工智能·深度学习·计算机视觉·语言模型·机器人
Industio_触觉智能28 分钟前
瑞芯微RV1126B安防视觉场景解析|AI门禁+智能IPC+边缘分析
人工智能·硬件工程·智能硬件·核心板·瑞芯微·rv1126b·rv1126bj
guo_xiao_xiao_34 分钟前
YOLO三相电能表数字与单位符号目标检测数据集
人工智能·yolo·目标检测
DFT计算杂谈1 小时前
C4T交错磁体中的超导交织序向列涨落与自旋流环涨落的选择机制
大数据·数据库·人工智能
2601_965798471 小时前
My Honest Review of Rank Math SEO Pro for Beginner Sites
数据库·人工智能·php
掘金者飞哥1 小时前
SDD,到底是个什么东西?
人工智能
2601_958352901 小时前
不依赖AI算力,AN-93 纯硬件降噪方案如何实现“零成本、零风险“的清晰拾音?
人工智能·语音模块·降噪处理·降噪消回音
小月土星1 小时前
我把一小时会议录音压成一份能执行的纪要:TRAE Work 的一次真实复盘
人工智能
咖啡屋和酒吧1 小时前
2026年探索高端健康管理:细胞存储与抗衰需求下的行业观察
大数据·人工智能·精选
阿伟玩不懂1 小时前
15分钟在VPS上部署你自己的AI对话界面
人工智能