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Crayon鑫
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2ad1e4c7
编写于
7月 30, 2021
作者:
L
Leo Chen
提交者:
GitHub
7月 30, 2021
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[NPU] disable EmbeddingDenseGrad temporarily (#34498)
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87148a5c
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Showing
1 changed file
with
16 addition
and
13 deletion
+16
-13
paddle/fluid/operators/lookup_table_v2_op_npu.cc
paddle/fluid/operators/lookup_table_v2_op_npu.cc
+16
-13
未找到文件。
paddle/fluid/operators/lookup_table_v2_op_npu.cc
浏览文件 @
2ad1e4c7
...
...
@@ -65,8 +65,9 @@ class LookupTableV2GradNPUKernel : public framework::OpKernel<T> {
ctx
.
template
device_context
<
paddle
::
platform
::
NPUDeviceContext
>()
.
stream
();
int
embedding_dim
=
table_grad_t
->
dims
()[
1
];
/* EmbeddingDenseGrad has bug on large shape, temporarily disable it.
int embedding_dim = table_grad_t->dims()[1];
if (embedding_dim % 32 == 0) {
// NOTE(pangyoki): The embedding_dim of Tensor used in
// EmbeddingDenseGrad must be an integer multiple of 32.
...
...
@@ -77,19 +78,21 @@ class LookupTableV2GradNPUKernel : public framework::OpKernel<T> {
{"padding_idx", -1},
{"scale_grad_by_freq", false}});
runner.Run(stream);
}
else
{
const
auto
&
runner_zeros
=
NpuOpRunner
(
"ZerosLike"
,
{
*
table_grad_t
},
{
*
table_grad_t
});
runner_zeros
.
Run
(
stream
);
// NOTE(zhiqiu): It seems in cann 20.1, the first input and output
// can be different tensor, but in cann 20.2+, it does inplace operation.
// Thus, the first input and output should be same tensor.
const
auto
&
runner_scatter
=
NpuOpRunner
(
"ScatterAdd"
,
{
*
table_grad_t
,
*
ids_t
,
*
output_grad_t
},
{
*
table_grad_t
},
{{
"use_locking"
,
true
}});
runner_scatter
.
Run
(
stream
);
return;
}
*/
const
auto
&
runner_zeros
=
NpuOpRunner
(
"ZerosLike"
,
{
*
table_grad_t
},
{
*
table_grad_t
});
runner_zeros
.
Run
(
stream
);
// NOTE(zhiqiu): It seems in cann 20.1, the first input and output
// can be different tensor, but in cann 20.2+, it does inplace operation.
// Thus, the first input and output should be same tensor.
const
auto
&
runner_scatter
=
NpuOpRunner
(
"ScatterAdd"
,
{
*
table_grad_t
,
*
ids_t
,
*
output_grad_t
},
{
*
table_grad_t
},
{{
"use_locking"
,
true
}});
runner_scatter
.
Run
(
stream
);
}
};
}
// namespace operators
...
...
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