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【CANN训练营第三季】TBE算子开发

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  • 直播学习
  • 结业考核

直播学习

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安装准备：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/mindstudio/50RC3/instg/instg_000022.html
开发参考:
https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/600alpha003/operatordevelopment/opdevg/atlasopdev_10_0030.html

跑过UT
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配置一个path

ASCEND_TENSOR_COMPILER_INCLUDE=/home/HwHiAiUser/Ascend/ascend-toolkit/latest/include

创建UT
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ST需要配置两个环境变量
https://www.hiascend.com/document/detail/zh/mindstudio/50RC3/msug/msug_000165.html

ASCEND_DRIVER_PATH=/usr/local/Ascend/driver;
ASCEND_HOME=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest;

结业考核

1、算子描述
使用Mind Studio开发工具，基于TBE DSL方式开发一个Sinh算子。

算子规格参考如下：

  • 算子类型：Sinh

  • 数学表达式：sinh(x)=(exp(x) - exp(-x)) / 2.0

  • 支持的数据类型：float16

  • 支持的数据排布格式：ND

作业一：实现算子的功能逻辑
基于MindStudio实现算子的功能逻辑，并进行实现文件的功能调试，详细描述如下：

1、基于MindStudio创建一个原始框架为TensorFlow，算子类型为“Sinh”的TBE DSL算子工程。【20分】
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2、进行算子代码实现文件 "sinh.py"的开发，实现Sinh算子的计算逻辑。【30分】
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3、进行Sinh算子的功能调试，需要进行中间数据的验证以及结果数据的验证，使用默认误差。【10分】
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作业二：让算子在昇腾AI处理器上运行起来
实现算子的如下交付件，并进行算子的ST测试，验证算子在昇腾AI处理器上执行是否成功。

实现除“代码实现文件*.py”之外的剩余交付件，包含：【10分】

算子原型定义文件：sinh.h、sinh.cpp
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算子信息库：sinh.ini

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算子适配插件：sinh.cc
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进行算子的ST测试，并与标杆数据进行比对。【20分】
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精度要求：针对float16数据类型，误差不超过“千分之一”。【10分】
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完整代码：https://gitee.com/qmckw/sinh

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