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指南
指南AICANN Kit（CANN异构计算框架服务）AscendC算子开发AscendC算子接口AscendC API高阶API激活函数Sigmoid

Sigmoid

更新时间: 2026-06-27 10:02
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功能说明

按元素做逻辑回归Sigmoid，计算公式如下，其中PAR表示矢量计算单元一个迭代能够处理的元素个数 ：

函数原型

  • 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间

    • 源操作数Tensor全部/部分参与计算
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      1. template <typename T, bool isReuseSource = false>
      2. __aicore__ inline void Sigmoid(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const uint32_t calCount)
    • 源操作数Tensor全部参与计算
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      1. template <typename T, bool isReuseSource = false>
      2. __aicore__ inline void Sigmoid(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer)

  • 接口框架申请临时空间

    • 源操作数Tensor全部/部分参与计算
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      1. template <typename T, bool isReuseSource = false>
      2. __aicore__ inline void Sigmoid(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const uint32_t calCount)
    • 源操作数Tensor全部参与计算
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      1. template <typename T, bool isReuseSource = false>
      2. __aicore__ inline void Sigmoid(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor)

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。

  • 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传入的情况，开发者需要为tensor申请空间；接口框架申请的方式，开发者需要预留临时空间。

参数说明

表1 模板参数说明

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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

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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。
sharedTmpBuffer 输入

临时缓存。

类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN、VECCALC、VECOUT。

用于Sigmoid内部复杂计算时存储中间变量，由开发者提供。
calCount 输入 实际计算数据元素个数。

返回值

无

支持的型号

Kirin9020系列处理器

KirinX90系列处理器

约束说明

  • 操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束。

  • 输入输出操作数参与计算的数据长度要求32B对齐。

调用示例

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  1. AscendC::TPipe pipe;
  2. AscendC::TQue<AscendC::TPosition::VECCALC, 1> tmpQue;
  3. pipe.InitBuffer(tmpQue, 1, bufferSize); // bufferSize 通过Host侧tiling参数获取
  4. AscendC::LocalTensor<uint8_t> sharedTmpBuffer = tmpQue.AllocTensor<uint8_t>();
  5. // 输入shape信息为1024Bytes, 算子输入的数据类型为half, 实际计算个数为512
  6. AscendC::Sigmoid(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, 512);

结果示例如下：

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  1. 输入数据(srcLocal): [1.762616 7.9542747 ... 7.8306146 6.3167496]
  2. 输出数据(dstLocal):  [0.853537 0.996489 ... 0.996027 0.998197]
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