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- 直播学习
- 结业考核
直播学习
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
配置一个path
ASCEND_TENSOR_COMPILER_INCLUDE=/home/HwHiAiUser/Ascend/ascend-toolkit/latest/include
创建UT
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
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数学表达式:sinh(x)=(exp(x) - exp(-x)) / 2.0
-
支持的数据类型:float16
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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】
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】
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】
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
算子信息库:sinh.ini
算子适配插件:sinh.cc
进行算子的ST测试,并与标杆数据进行比对。【20分】
精度要求:针对float16数据类型,误差不超过“千分之一”。【10分】
完整代码:https://gitee.com/qmckw/sinh