Frac
产品支持情况
- Ascend 950PR/Ascend 950DT：支持
- Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：支持
- Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品：支持
- Atlas 200I/500 A2 推理产品：不支持
- Atlas 推理系列产品AI Core：支持
- Atlas 推理系列产品Vector Core：不支持
- Atlas 训练系列产品：不支持
功能说明
按元素做取小数计算。计算公式如下：
举例如下：
Frac(-258.41888) = -0.41888428
Frac(5592.625) = 0.625
函数原型
接口框架申请临时空间
源操作数Tensor全部参与计算
Texttemplate <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Frac(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor)源操作数Tensor全部/部分参与计算
Texttemplate <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Frac(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const uint32_t calCount)
通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间
源操作数Tensor全部参与计算
Texttemplate <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Frac(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer)源操作数Tensor全部/部分参与计算
Texttemplate <typename T, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Frac(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const uint32_t calCount)
由于该接口的内部实现中涉及复杂的数学计算，需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持开发者通过sharedTmpBuffer入参传入和接口框架申请两种方式。
接口框架申请临时空间，开发者无需申请，但是需要预留临时空间的大小。
通过sharedTmpBuffer入参传入，使用该tensor作为临时空间进行处理，接口框架不再申请。该方式开发者可以自行管理sharedTmpBuffer内存空间，并在接口调用完成后，复用该部分内存，内存不会反复申请释放，灵活性较高，内存利用率也较高。
接口框架申请的方式，开发者需要预留临时空间；通过sharedTmpBuffer传入的情况，开发者需要为tensor申请空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下：通过GetFracMaxMinTmpSize中提供的GetFracMaxMinTmpSize接口获取需要预留空间大小的上下限。
参数说明
表1 模板参数说明
| 参数名 | 描述 |
|---|---|
| T | 操作数的数据类型。支持的数据类型为：half、float。 |
| isReuseSource | 是否允许修改源操作数。该参数预留，传入默认值false即可。 |
表2 接口参数说明
| 参数名 | 输入/输出 | 描述 |
|---|---|---|
| dstTensor | 输出 | 目的操作数。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 |
| srcTensor | 输入 | 源操作数。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。 |
| sharedTmpBuffer | 输入 | 临时缓存。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 用于Frac内部复杂计算时存储中间变量，由开发者提供。 临时空间大小BufferSize的获取方式请参考GetFracMaxMinTmpSize。 |
| calCount | 输入 | 参与计算的元素个数。 |
返回值说明
无
约束说明
- 针对Atlas 推理系列产品AI Core，输入数据限制在[-2147483647.0, 2147483647.0]范围内。
- 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
- 操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。
调用示例
完整的调用样例请参考Frac样例。
Text
// dstLocal: 存放计算结果的Tensor
// srcLocal: 参与计算的输入Tensor
AscendC::Frac<srcType, false>(dstLocal, srcLocal);
结果示例如下：
Text
输入数据(srcLocal): [9.33 -8.07 -6.38 8.45 5.83 6.46 4.18 1.93]
输出数据(dstLocal): [0.33 -0.07 -0.38 0.45 0.83 0.46 0.18 0.93]