【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
测试者家园14 分钟前
为什么意图驱动测试是自动化测试的下一站,而不是替代品
自动化测试·软件测试·人工智能·持续测试·ai赋能·智能化测试·软件测试变革
D202020201 小时前
TikTok Shop禁止AI语音直播落地后,跨境卖家如何通过达秘合规调整带货内容
人工智能
像风一样自由20202 小时前
20.Milvus常见问题检索不到维度错误和数据一致性
人工智能·大模型·milvus
现代野蛮人2 小时前
【深度学习实验】—— 基于 LSTM 与 Optuna 调参的丙型肝炎预测
人工智能·深度学习·lstm
支支დ2 小时前
VO by Vercel 前端特定优势:为什么它是构建 AI 应用的新范式
前端·人工智能
ZGIAI2 小时前
ZGI 让那些"等你去处理"的事,真正跑起来
人工智能·架构
ZGIAI2 小时前
ZGI:别再做Agent Demo了,先问问它在业务里能不能撑过下周三
人工智能·架构
香芋芋圆2 小时前
AI 冲击内卷之下,普通前端如何破局?WebGIS—— 低门槛突围赛道
前端·javascript·人工智能·学习·职场发展
m0_614523552 小时前
完整教程|输入一句描述,能不能直接生成一段可以继续剪辑的视频:写结构化描述到生成短样片
人工智能·音视频
stormzhangV3 小时前
AGI 时代终于来了!
人工智能·openai