muDNN C API 参考
数据类型参考
结构体
mudnnConvolutionBwdDataAlgoPerfStruct
helper: 返回数据反向传播算法的性能结果。
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
algo | mudnnConvolutionBwdDataAlgo_t | 选用的数据反向传播算法。 |
status | mudnnStatus_t | 执行状态。 |
time | float | 估计耗时(毫秒)。 |
memory | size_t | 额外显存需求。 |
determinism | mudnnDeterminism_t | 是否返回确定性结果。 |
mathType | mudnnMathType_t | 计算模式。 |
reserved | int | - |
mudnnConvolutionBwdFilterAlgoPerfStruct
helper: 返回滤波器反向传播算法的性能结果。
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
algo | mudnnConvolutionBwdFilterAlgo_t | 选用的滤波器反向传播算法。 |
status | mudnnStatus_t | 执行状态。 |
time | float | 估计耗时(毫秒)。 |
memory | size_t | 额 外显存需求。 |
determinism | mudnnDeterminism_t | 是否返回确定性结果。 |
mathType | mudnnMathType_t | 计算模式。 |
reserved | int | - |
mudnnConvolutionFwdAlgoPerfStruct
前向卷积算法性能信息,兼容 cudnnConvolutionFwdAlgoPerf。
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
algo | mudnnConvolutionFwdAlgo_t | 选用的前向算法。 |
status | mudnnStatus_t | 执行返回状态。 |
time | float | 估计耗时(毫秒)。 |
memory | size_t | 额外显存需求。 |
determinism | mudnnDeterminism_t | 是否返回确定性结果。 |
mathType | mudnnMathType_t | 计算模式。 |
reserved | int | - |
mudnnDebugStruct
回调调试信息,类似 cudnnDebug_t。
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
mudnn_version | unsigned | - |
mudnnStatus | mudnnStatus_t | - |
time_sec | unsigned | epoch 时间(秒) |
time_usec | unsigned | epoch 时间的微秒部分 |
time_delta | unsigned | 自启动以来的时间(秒) |
handle | mudnnHandle_t | muDNN 句柄 |
stream | musaStream_t | MUSA 流 ID |
pid | uint64_t | 进程 ID |
tid | uint64_t | 线程 ID |
musaDeviceId | int | MUSA 设备 ID |
reserved | int | 保留供将来使用 |
mudnnFractionStruct
分数结构体,等价 cudnnFraction_t。
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
numerator | int64_t | - |
denominator | int64_t | - |
不透明描述符类型
下表列出 muDNN C API 中常用的不透明描述符类型及其典型生命周期。描述符通常先创建,再通过 Set/Get 类 API 配置或查询,最后由对应 Destroy API 释放。
枚举
mudnnRNNAlgo_t
BASIC RNN API.
MUDNN_RNN_ALGO_STANDARDMUDNN_RNN_ALGO_PERSIST_STATICMUDNN_RNN_ALGO_PERSIST_DYNAMICMUDNN_RNN_ALGO_PERSIST_STATIC_SMALL_HMUDNN_RNN_ALGO_COUNT
mudnnForwardMode_t
MUDNN_FWD_MODE_INFERENCEMUDNN_FWD_MODE_TRAINING
mudnnRNNMode_t
MUDNN_RNN_RELUMUDNN_RNN_TANHMUDNN_LSTM
mudnnRNNBiasMode_t
MUDNN_RNN_NO_BIAS:RNN 单元公式不使用偏置MUDNN_RNN_SINGLE_INP_BIAS:RNN 单元公式在输入 GEMM 中使用一个输入偏置MUDNN_RNN_DOUBLE_BIAS:默认值,RNN 单元公式使用两个偏置向量MUDNN_RNN_SINGLE_REC_BIAS:RNN 单元公式在循环 GEMM 中使用一个循环偏置
mudnnDirectionMode_t
MUDNN_UNIDIRECTIONAL:单向网络MUDNN_BIDIRECTIONAL:每层输出拼接
mudnnRNNInputMode_t
MUDNN_LINEAR_INPUT:第一层输入 GEMM 使用可调整的权重矩阵MUDNN_SKIP_INPUT:第一层输入 GEMM 使用固定的单位矩阵
mudnnRNNClipMode_t
MUDNN_RNN_CLIP_NONE:禁用 LSTM 单元裁剪MUDNN_RNN_CLIP_MINMAX:启用 LSTM 单元裁剪
mudnnRNNDataLayout_t
MUDNN_RNN_DATA_LAYOUT_SEQ_MAJOR_UNPACKED:带 padding,外层步长从一个时间步到下一个时间步MUDNN_RNN_DATA_LAYOUT_SEQ_MAJOR_PACKED:按基础 RNN API 的方式按序列长度排序并打包MUDNN_RNN_DATA_LAYOUT_BATCH_MAJOR_UNPACKED:带 padding,外层步长从一个批次到下一个批次
mudnnSeqDataAxis_t
MUDNN_SEQDATA_TIME_DIM:time 维索引MUDNN_SEQDATA_BATCH_DIM:batch 维索引MUDNN_SEQDATA_BEAM_DIM:beam 维索引MUDNN_SEQDATA_VECT_DIM:vector 维索引
mudnnMultiHeadAttnWeightKind_t
MUDNN_MH_ATTN_Q_WEIGHTS:query 的输入投影权重MUDNN_MH_ATTN_K_WEIGHTS:key 的输入投影权重MUDNN_MH_ATTN_V_WEIGHTS:value 的输入投影权重MUDNN_MH_ATTN_O_WEIGHTS:输出投影权重MUDNN_MH_ATTN_Q_BIASES:query 的输入投影偏置张量MUDNN_MH_ATTN_K_BIASES:key 的输入投影偏置MUDNN_MH_ATTN_V_BIASES:value 的输入投影偏置MUDNN_MH_ATTN_O_BIASES:输出投影偏置
mudnnWgradMode_t
MUDNN_WGRAD_MODE_ADD:将部分梯度累加到 wgrad 输出缓冲区MUDNN_WGRAD_MODE_SET:将部分梯度写入 wgrad 输出缓冲区
mudnnLossNormalizationMode_t
MUDNN_LOSS_NORMALIZATION_NONEMUDNN_LOSS_NORMALIZATION_SOFTMAX
mudnnFusedOps_t
MUDNN_FUSED_SCALE_BIAS_ACTIVATION_CONV_BNSTATS:方括号中的每个操作都可通过传入 NULL 指针禁用;[per channel scale]、[per channel bias]、[activation]、convolution、[generate BN stats]MUDNN_FUSED_SCALE_BIAS_ACTIVATION_WGRAD:[per channel scale]、[per channel bias]、[activation]、convolutionBackwardWeightsMUDNN_FUSED_BN_FINALIZE_STATISTICS_TRAINING:BN-conv 融合中用于 BN 训练的工具;根据 ySum、ySqSum 以及学习得到的 scale 和 bias 计算等效 scale 和 bias;可选更新 running stats 并生成 saved statsMUDNN_FUSED_BN_FINALIZE_STATISTICS_INFERENCE:BN-conv 融合中用于 BN 推理的工具;根据学习得到的 running stats 以及学习得到的 scale 和 bias 计算等效 scale 和 biasMUDNN_FUSED_CONV_SCALE_BIAS_ADD_ACTIVATION:保留供将来使用:convolution、[per channel scale]、[per channel bias]、[residual add]、[activation]MUDNN_FUSED_SCALE_BIAS_ADD_ACTIVATION_GEN_BITMASK:保留供将来使用:[per channel scale]、[per channel bias]、[residual add]、activation、bitmaskMUDNN_FUSED_DACTIVATION_FORK_DBATCHNORM:保留供将来使用
mudnnFusedOpsConstParamLabel_t
| 枚举值 | 说明 |
|---|---|
MUDNN_PARAM_XDESC | 设置 XDESC:传入已初始化的 mudnnTensorDescriptor_t;获取 XDESC:传入已创建的 mudnnTensorDescriptor_t |
MUDNN_PARAM_XDATA_PLACEHOLDER | 设置/获取 XDATA_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_BN_MODE | 设置/获取 BN_MODE:传入 mudnnBatchNormMode_t* |
MUDNN_PARAM_BN_EQSCALEBIAS_DESC | 设置 MUDNN_PARAM_BN_EQSCALEBIAS_DESC:传入已初始化的 mudnnTensorDescriptor_t;获取 MUDNN_PARAM_BN_EQSCALEBIAS_DESC:传入已创建的 mudnnTensorDescriptor_t |
MUDNN_PARAM_BN_EQSCALE_PLACEHOLDER | 设置/获取 BN_EQSCALE_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_BN_EQBIAS_PLACEHOLDER | 设置/获取 BN_EQBIAS_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_ACTIVATION_DESC | 设置 ACTIVATION_DESC:传入已初始化的 mudnnActivationDescriptor_t;获取 ACTIVATION_DESC:传入已创建的 mudnnActivationDescriptor_t |
MUDNN_PARAM_CONV_DESC | 设置 CONV_DESC:传入已初始化的 mudnnConvolutionDescriptor_t;获取 CONV_DESC:传入已创建的 mudnnConvolutionDescriptor_t |
MUDNN_PARAM_WDESC | 设置 WDESC:传入已初始化的 mudnnFilterDescriptor_t;获取 WDESC:传入已创建的 mudnnFilterDescriptor_t |
MUDNN_PARAM_WDATA_PLACEHOLDER | 设置/获取 WDATA_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_DWDESC | 设置 DWDESC:传入已初始化的 mudnnFilterDescriptor_t;获取 DWDESC:传入已创建的 mudnnFilterDescriptor_t |
MUDNN_PARAM_DWDATA_PLACEHOLDER | 设置/获取 DWDATA_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_YDESC | 设置 YDESC:传入已初始化的 mudnnTensorDescriptor_t;获取 YDESC:传入已创建的 mudnnTensorDescriptor_t |
MUDNN_PARAM_YDATA_PLACEHOLDER | 设置/获取 YDATA_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_DYDESC | 设置 DYDESC:传入已初始化的 mudnnTensorDescriptor_t;获取 DYDESC:传入已创建的 mudnnTensorDescriptor_t |
MUDNN_PARAM_DYDATA_PLACEHOLDER | 设置/获取 DYDATA_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_YSTATS_DESC | 设置 YSTATS_DESC:传入已初始化的 mudnnTensorDescriptor_t;获取 YSTATS_DESC:传入已创建的 mudnnTensorDescriptor_t |
MUDNN_PARAM_YSUM_PLACEHOLDER | 设置/获取 YSUM_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_YSQSUM_PLACEHOLDER | 设置/获取 YSQSUM_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_BN_SCALEBIAS_MEANVAR_DESC | 设置 MUDNN_PARAM_BN_SCALEBIAS_MEANVAR_DESC:传入已初始化的 mudnnTensorDescriptor_t;获取 MUDNN_PARAM_BN_SCALEBIAS_MEANVAR_DESC:传入已创建的 mudnnTensorDescriptor_t |
MUDNN_PARAM_BN_SCALE_PLACEHOLDER | 设置/获取 MUDNN_PARAM_BN_SCALE_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_BN_BIAS_PLACEHOLDER | 设置/获取 MUDNN_PARAM_BN_BIAS_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_BN_SAVED_MEAN_PLACEHOLDER | 设置/获取 MUDNN_PARAM_BN_SAVED_MEAN_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_BN_SAVED_INVSTD_PLACEHOLDER | 设置/获取 MUDNN_PARAM_BN_SAVED_INVSTD_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_BN_RUNNING_MEAN_PLACEHOLDER | 设置/获取 MUDNN_PARAM_BN_RUNNING_MEAN_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_BN_RUNNING_VAR_PLACEHOLDER | 设置/获取 MUDNN_PARAM_BN_RUNNING_VAR_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_ZDESC | 设置 ZDESC:传入已初始化的 mudnnTensorDescriptor_t;获取 ZDESC:传入已创建的 mudnnTensorDescriptor_t |
MUDNN_PARAM_ZDATA_PLACEHOLDER | 设置/获取 ZDATA_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_BN_Z_EQSCALEBIAS_DESC | 设置 BN_Z_EQSCALEBIAS_DESC:传入已初始化的 mudnnTensorDescriptor_t;获取 BN_Z_EQSCALEBIAS_DESC:传入已创建的 mudnnTensorDescriptor_t |
MUDNN_PARAM_BN_Z_EQSCALE_PLACEHOLDER | 设置/获取 BN_Z_EQSCALE_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_BN_Z_EQBIAS_PLACEHOLDER | 设置/获取 BN_Z_EQBIAS_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_ACTIVATION_BITMASK_DESC | 设置 ACTIVATION_BITMASK_DESC:传入已初始化的 mudnnTensorDescriptor_t;获取 ACTIVATION_BITMASK_DESC:传入已创建的 mudnnTensorDescriptor_t |
MUDNN_PARAM_ACTIVATION_BITMASK_PLACEHOLDER | 设置/获取 ACTIVATION_BITMASK_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_DXDESC | 设置 DXDESC:传入已初始化的 mudnnTensorDescriptor_t;获取 DXDESC:传入已创建的 mudnnTensorDescriptor_t |
MUDNN_PARAM_DXDATA_PLACEHOLDER | 设置/获取 DXDATA_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_DZDESC | 设置 DZDESC:传入已初始化的 mudnnTensorDescriptor_t;获取 DZDESC:传入已创建的 mudnnTensorDescriptor_t |
MUDNN_PARAM_DZDATA_PLACEHOLDER | 设置/获取 DZDATA_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_BN_DSCALE_PLACEHOLDER | 设置/获取 MUDNN_PARAM_BN_DSCALE_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
MUDNN_PARAM_BN_DBIAS_PLACEHOLDER | 设置/获取 MUDNN_PARAM_BN_DBIAS_PLACEHOLDER:传入 mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t* |
mudnnFusedOpsPointerPlaceHolder_t
MUDNN_PTR_NULLMUDNN_PTR_ELEM_ALIGNEDMUDNN_PTR_16B_ALIGNED
mudnnFusedOpsVariantParamLabel_t
MUDNN_PTR_XDATA:设 置时传入指向设备内存的 void*;获取时传入指向主机内存的 void**MUDNN_PTR_BN_EQSCALEMUDNN_PTR_BN_EQBIASMUDNN_PTR_WDATAMUDNN_PTR_DWDATAMUDNN_PTR_YDATAMUDNN_PTR_DYDATAMUDNN_PTR_YSUMMUDNN_PTR_YSQSUMMUDNN_PTR_WORKSPACEMUDNN_PTR_BN_SCALEMUDNN_PTR_BN_BIASMUDNN_PTR_BN_SAVED_MEANMUDNN_PTR_BN_SAVED_INVSTDMUDNN_PTR_BN_RUNNING_MEANMUDNN_PTR_BN_RUNNING_VARMUDNN_PTR_ZDATAMUDNN_PTR_BN_Z_EQSCALEMUDNN_PTR_BN_Z_EQBIASMUDNN_PTR_ACTIVATION_BITMASKMUDNN_PTR_DXDATAMUDNN_PTR_DZDATAMUDNN_PTR_BN_DSCALEMUDNN_PTR_BN_DBIASMUDNN_SCALAR_SIZE_T_WORKSPACE_SIZE_IN_BYTES:设置/获取:传入指向主机内存的 size_t*MUDNN_SCALAR_INT64_T_BN_ACCUMULATION_COUNT:设置/获取:传入指向主机内存的 int64_t*MUDNN_SCALAR_DOUBLE_BN_EXP_AVG_FACTOR:设置/获取:传入指向主机内存的 double*MUDNN_SCALAR_DOUBLE_BN_EPSILON:设置/获取:传入指向主机内存的 double*
mudnnStatus_t
muDNN 返回码,兼容 cuDNN Graph/Backend 状态分类。
MUDNN_STATUS_SUCCESSMUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED:未分类错误MUDNN_STATUS_SUBLIBRARY_VERSION_MISMATCHMUDNN_STATUS_SERIALIZATION_VERSION_MISMATCHMUDNN_STATUS_DEPRECATEDMUDNN_STATUS_LICENSE_ERRORMUDNN_STATUS_RUNTIME_IN_PROGRESSMUDNN_STATUS_RUNTIME_FP_OVERFLOWMUDNN_STATUS_SUBLIBRARY_LOADING_FAILEDMUDNN_STATUS_BAD_PARAMMUDNN_STATUS_BAD_PARAM_NULL_POINTERMUDNN_STATUS_BAD_PARAM_MISALIGNED_POINTERMUDNN_STATUS_BAD_PARAM_NOT_FINALIZEDMUDNN_STATUS_BAD_PARAM_OUT_OF_BOUNDMUDNN_STATUS_BAD_PARAM_SIZE_INSUFFICIENTMUDNN_STATUS_BAD_PARAM_STREAM_MISMATCHMUDNN_STATUS_BAD_PARAM_SHAPE_MISMATCHMUDNN_STATUS_BAD_PARAM_DUPLICATED_ENTRIESMUDNN_STATUS_BAD_PARAM_ATTRIBUTE_TYPEMUDNN_STATUS_BAD_PARAM_MUSA_GRAPH_MISMATCHMUDNN_STATUS_BAD_PARAM_DESCRIPTOR_TYPEMUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTEDMUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED_GRAPH_PATTERNMUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED_SHAPEMUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED_DATA_TYPEMUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED_LAYOUTMUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED_INCOMPATIBLE_MUSA_DRIVERMUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED_INCOMPATIBLE_MUSARTMUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED_ARCH_MISMATCHMUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED_RUNTIME_PREREQUISITE_MISSINGMUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED_SUBLIBRARY_UNAVAILABLEMUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED_SHARED_MEMORY_INSUFFICIENTMUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED_PADDINGMUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED_BAD_LAUNCH_PARAMMUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED_MUSA_GRAPH_NATIVE_APIMUDNN_STATUS_NOT_IMPLEMENTDMUDNN_STATUS_INTERNAL_ERRORMUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR_COMPILATION_FAILEDMUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR_UNEXPECTED_VALUEMUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR_HOST_ALLOCATION_FAILEDMUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR_DEVICE_ALLOCATION_FAILEDMUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR_BAD_LAUNCH_PARAMMUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR_TEXTURE_CREATION_FAILEDMUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILEDMUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED_MUSA_DRIVERMUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED_CUBLASMUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED_MUSARTMUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED_CURANDMUDNN_STATUS_ALLOC_FAILEDMUDNN_STATUS_INVALID_VALUE:请改用 MUDNN_STATUS_BAD_PARAMMUDNN_STATUS_ARCH_MISMATCHMUDNN_STATUS_MAPPING_ERRORMUDNN_STATUS_RUNTIME_PREREQUISITE_MISSINGMUDNN_STATUS_VERSION_MISMATCH
mudnnErrQueryMode_t
运行时错误查询模式。
MUDNN_ERRQUERY_RAWCODEMUDNN_ERRQUERY_NONBLOCKINGMUDNN_ERRQUERY_BLOCKING
mudnnDataType_t
Tensor 数据类型,参照 cuDNN Backend 的 cudnnDataType_t。
MUDNN_DATA_FLOATMUDNN_DATA_DOUBLEMUDNN_DATA_HALFMUDNN_DATA_INT8MUDNN_DATA_INT32MUDNN_DATA_UINT8MUDNN_DATA_BFLOAT16MUDNN_DATA_INT64MUDNN_DATA_BOOLEANMUDNN_DATA_FP8_E4M3MUDNN_DATA_FP8_E5M2MUDNN_DATA_FAST_FLOAT_FOR_FP8MUDNN_DATA_FP8_E8M0MUDNN_DATA_FP4_E2M1MUDNN_DATA_INT16MUDNN_DATA_UINT16MUDNN_DATA_UINT32MUDNN_DATA_UINT64MUDNN_DATA_QINT4MUDNN_DATA_QINT8MUDNN_DATA_POINTER
mudnnMathType_t
计算精度/数学模式,兼容 cudnnMathType_t。
MUDNN_DEFAULT_MATH:默认数学模式,使用常规核心指令。MUDNN_TENSOR_OP_MATH:Tensor Core 优先的数学模式,需硬件支持。MUDNN_TENSOR_OP_MATH_ALLOW_CONVERSION:允许内部类型转换以启用 Tensor Core。MUDNN_FMA_MATH:强制使用 FMA 以获得确定性或精度优势。
mudnnNanPropagation_t
NaN 传播策略(已弃用,保持兼容)。
MUDNN_NOT_PROPAGATE_NANMUDNN_PROPAGATE_NAN
mudnnCTCGradMode_t
CTC 梯度写入策略,等价 cudnnCTCGradMode。 用于控制 OOB 样本的处理方式。
MUDNN_CTC_ZERO_OOB_GRADIENTSMUDNN_CTC_SKIP_OOB_GRADIENTS
mudnnTensorFormat_t
张量格式,兼容 cudnnTensorFormat_t 并扩展。
MUDNN_TENSOR_NCHW:行主序 NCHW,wStride=1, hStride=w。MUDNN_TENSOR_NHWC:NHWC(通道最后,cStride=1,适合矢量化存取)。MUDNN_TENSOR_NCHW_VECT_C:NCHW 向量化通道格式(每点为通道向量)。MUDNN_TENSOR_HWCN:扩展:HWCN。MUDNN_TENSOR_NCW:扩展:NCW。MUDNN_TENSOR_NWC:扩展:NWC。MUDNN_TENSOR_NCDHW:扩展:NCDHW。MUDNN_TENSOR_NDHWC:扩展:NDHWC。MUDNN_TENSOR_DHWCN:扩展:DHWCN。
mudnnReduceTensorOp_t
Reduce 操作类型,兼容 cudnnReduceTensorOp_t。
| 枚举值 | 说明 |
|---|---|
MUDNN_REDUCE_TENSOR_ADD | 求和。 |
MUDNN_REDUCE_TENSOR_MUL | 连乘。 |
MUDNN_REDUCE_TENSOR_MIN | 取最小值。 |
MUDNN_REDUCE_TENSOR_MAX | 取最大值。 |
MUDNN_REDUCE_TENSOR_AMAX | 绝对值最大。 |
MUDNN_REDUCE_TENSOR_AVG | 取平均值。 |
MUDNN_REDUCE_TENSOR_NORM1 | L1 范数。 |
MUDNN_REDUCE_TENSOR_NORM2 | L2 范数。 |
MUDNN_REDUCE_TENSOR_MUL_NO_ZEROS | 跳过零的连乘。 |
mudnnActivationMode_t
激活函数枚举(兼容 cudnnActivationMode,标记为废弃)。
MUDNN_ACTIVATION_SIGMOID:Sigmoid 激活。MUDNN_ACTIVATION_RELU:ReLU 激活。MUDNN_ACTIVATION_TANH:Tanh 激活。MUDNN_ACTIVATION_CLIPPED_RELU:截断 ReLU。MUDNN_ACTIVATION_ELU:ELU 激活。MUDNN_ACTIVATION_IDENTITY:恒等映射。MUDNN_ACTIVATION_SWISH:Swish 激活。MUDNN_ACTIVATION_SILU:SiLU 激活(Swish 的变体)。
mudnnSeverity_t
日志/回调严重级别。
MUDNN_SEV_FATALMUDNN_SEV_ERRORMUDNN_SEV_WARNINGMUDNN_SEV_INFO
mudnnMatMulEpilogue_t
MatMul 后处理模式,涵盖常见 Epilogue 组合。
MUDNN_MATMULLT_EPILOGUE_DEFAULTMUDNN_MATMULLT_EPILOGUE_RELUMUDNN_MATMULLT_EPILOGUE_RELU_AUXMUDNN_MATMULLT_EPILOGUE_BIASMUDNN_MATMULLT_EPILOGUE_RELU_BIASMUDNN_MATMULLT_EPILOGUE_RELU_AUX_BIASMUDNN_MATMULLT_EPILOGUE_DRELUMUDNN_MATMULLT_EPILOGUE_DRELU_BGRADMUDNN_MATMULLT_EPILOGUE_GELUMUDNN_MATMULLT_EPILOGUE_GELU_AUXMUDNN_MATMULLT_EPILOGUE_GELU_BIASMUDNN_MATMULLT_EPILOGUE_GELU_AUX_BIASMUDNN_MATMULLT_EPILOGUE_DGELUMUDNN_MATMULLT_EPILOGUE_DGELU_BGRAD
mudnnConvolutionMode_t
卷积模式,匹配 cudnnConvolutionMode。
MUDNN_CONVOLUTIONMUDNN_CROSS_CORRELATION
mudnnReorderType_t
张量重排选项(已废弃,仅保留兼容)。
MUDNN_DEFAULT_REORDERMUDNN_NO_REORDER
mudnnPointwiseMode_t
点算子模式,覆盖加减乘除与激活等。
MUDNN_POINTWISE_ADDMUDNN_POINTWISE_ADD_SQUAREMUDNN_POINTWISE_DIVMUDNN_POINTWISE_MAXMUDNN_POINTWISE_MINMUDNN_POINTWISE_MODMUDNN_POINTWISE_MULMUDNN_POINTWISE_POWMUDNN_POINTWISE_SUBMUDNN_POINTWISE_ABSMUDNN_POINTWISE_CEILMUDNN_POINTWISE_COSMUDNN_POINTWISE_EXPMUDNN_POINTWISE_FLOORMUDNN_POINTWISE_LOGMUDNN_POINTWISE_NEGMUDNN_POINTWISE_RSQRTMUDNN_POINTWISE_SINMUDNN_POINTWISE_SQRTMUDNN_POINTWISE_TANMUDNN_POINTWISE_ERFMUDNN_POINTWISE_IDENTITYMUDNN_POINTWISE_RECIPROCALMUDNN_POINTWISE_ATAN2MUDNN_POINTWISE_RELU_FWDMUDNN_POINTWISE_TANH_FWDMUDNN_POINTWISE_SIGMOID_FWDMUDNN_POINTWISE_ELU_FWDMUDNN_POINTWISE_GELU_FWDMUDNN_POINTWISE_SOFTPLUS_FWDMUDNN_POINTWISE_SWISH_FWDMUDNN_POINTWISE_GELU_APPROX_TANH_FWDMUDNN_POINTWISE_RELU_BWDMUDNN_POINTWISE_TANH_BWDMUDNN_POINTWISE_SIGMOID_BWDMUDNN_POINTWISE_ELU_BWDMUDNN_POINTWISE_GELU_BWDMUDNN_POINTWISE_SOFTPLUS_BWDMUDNN_POINTWISE_SWISH_BWDMUDNN_POINTWISE_GELU_APPROX_TANH_BWDMUDNN_POINTWISE_CMP_EQMUDNN_POINTWISE_CMP_NEQMUDNN_POINTWISE_CMP_GTMUDNN_POINTWISE_CMP_GEMUDNN_POINTWISE_CMP_LTMUDNN_POINTWISE_CMP_LEMUDNN_POINTWISE_LOGICAL_ANDMUDNN_POINTWISE_LOGICAL_ORMUDNN_POINTWISE_LOGICAL_NOTMUDNN_POINTWISE_GEN_INDEXMUDNN_POINTWISE_BINARY_SELECT
mudnnResampleMode_t
重采样/插值模式,对应 cudnnResampleMode。
MUDNN_RESAMPLE_NEARESTMUDNN_RESAMPLE_BILINEARMUDNN_RESAMPLE_AVGPOOLMUDNN_RESAMPLE_AVGPOOL_INCLUDE_PADDINGMUDNN_RESAMPLE_AVGPOOL_EXCLUDE_PADDINGMUDNN_RESAMPLE_MAXPOOL
mudnnSignalMode_t
信号操作模式。
MUDNN_SIGNAL_SETMUDNN_SIGNAL_WAIT
mudnnGenStatsMode_t
统计计算模式(如求和/平方和)。
MUDNN_GENSTATS_SUM_SQSUM
mudnnBnFinalizeStatsMode_t
BN finalize 阶段模式。
MUDNN_BN_FINALIZE_STATISTICS_TRAININGMUDNN_BN_FINALIZE_STATISTICS_INFERENCE
mudnnRngDistribution_t
随机数分布类型。
MUDNN_RNG_DISTRIBUTION_BERNOULLIMUDNN_RNG_DISTRIBUTION_UNIFORMMUDNN_RNG_DISTRIBUTION_NORMAL
mudnnBackendAttributeName_t
Backend 属性名,覆盖图/执行计划/张量等的属性键。
MUDNN_ATTR_POINTWISE_MODEMUDNN_ATTR_POINTWISE_MATH_PRECMUDNN_ATTR_POINTWISE_NAN_PROPAGATIONMUDNN_ATTR_POINTWISE_RELU_LOWER_CLIPMUDNN_ATTR_POINTWISE_RELU_UPPER_CLIPMUDNN_ATTR_POINTWISE_RELU_LOWER_CLIP_SLOPEMUDNN_ATTR_POINTWISE_ELU_ALPHAMUDNN_ATTR_POINTWISE_SOFTPLUS_BETAMUDNN_ATTR_POINTWISE_SWISH_BETAMUDNN_ATTR_POINTWISE_AXISMUDNN_ATTR_CONVOLUTION_COMP_TYPEMUDNN_ATTR_CONVOLUTION_CONV_MODEMUDNN_ATTR_CONVOLUTION_DILATIONSMUDNN_ATTR_CONVOLUTION_FILTER_STRIDESMUDNN_ATTR_CONVOLUTION_POST_PADDINGSMUDNN_ATTR_CONVOLUTION_PRE_PADDINGSMUDNN_ATTR_CONVOLUTION_SPATIAL_DIMSMUDNN_ATTR_ENGINEHEUR_MODEMUDNN_ATTR_ENGINEHEUR_OPERATION_GRAPHMUDNN_ATTR_ENGINEHEUR_RESULTSMUDNN_ATTR_ENGINEHEUR_SM_COUNT_TARGETMUDNN_ATTR_ENGINEHEUR_DEVICEPROPMUDNN_ATTR_ENGINECFG_ENGINEMUDNN_ATTR_ENGINECFG_INTERMEDIATE_INFOMUDNN_ATTR_ENGINECFG_KNOB_CHOICESMUDNN_ATTR_ENGINECFG_WORKSPACE_SIZEMUDNN_ATTR_ENGINECFG_SHARED_MEMORY_USEDMUDNN_ATTR_EXECUTION_PLAN_HANDLEMUDNN_ATTR_EXECUTION_PLAN_ENGINE_CONFIGMUDNN_ATTR_EXECUTION_PLAN_WORKSPACE_SIZEMUDNN_ATTR_EXECUTION_PLAN_COMPUTED_INTERMEDIATE_UIDSMUDNN_ATTR_EXECUTION_PLAN_RUN_ONLY_INTERMEDIATE_UIDSMUDNN_ATTR_EXECUTION_PLAN_JSON_REPRESENTATIONMUDNN_ATTR_EXECUTION_PLAN_KERNEL_CACHEMUDNN_ATTR_EXECUTION_PLAN_DEVICEPROPMUDNN_ATTR_INTERMEDIATE_INFO_UNIQUE_IDMUDNN_ATTR_INTERMEDIATE_INFO_SIZEMUDNN_ATTR_INTERMEDIATE_INFO_DEPENDENT_DATA_UIDSMUDNN_ATTR_INTERMEDIATE_INFO_DEPENDENT_ATTRIBUTESMUDNN_ATTR_KNOB_CHOICE_KNOB_TYPEMUDNN_ATTR_KNOB_CHOICE_KNOB_VALUEMUDNN_ATTR_OPERATION_CONVOLUTION_FORWARD_ALPHAMUDNN_ATTR_OPERATION_CONVOLUTION_FORWARD_BETAMUDNN_ATTR_OPERATION_CONVOLUTION_FORWARD_CONV_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_CONVOLUTION_FORWARD_WMUDNN_ATTR_OPERATION_CONVOLUTION_FORWARD_XMUDNN_ATTR_OPERATION_CONVOLUTION_FORWARD_YMUDNN_ATTR_OPERATION_CONVOLUTION_BWD_DATA_ALPHAMUDNN_ATTR_OPERATION_CONVOLUTION_BWD_DATA_BETAMUDNN_ATTR_OPERATION_CONVOLUTION_BWD_DATA_CONV_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_CONVOLUTION_BWD_DATA_WMUDNN_ATTR_OPERATION_CONVOLUTION_BWD_DATA_DXMUDNN_ATTR_OPERATION_CONVOLUTION_BWD_DATA_DYMUDNN_ATTR_OPERATION_CONVOLUTION_BWD_FILTER_ALPHAMUDNN_ATTR_OPERATION_CONVOLUTION_BWD_FILTER_BETAMUDNN_ATTR_OPERATION_CONVOLUTION_BWD_FILTER_CONV_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_CONVOLUTION_BWD_FILTER_DWMUDNN_ATTR_OPERATION_CONVOLUTION_BWD_FILTER_XMUDNN_ATTR_OPERATION_CONVOLUTION_BWD_FILTER_DYMUDNN_ATTR_OPERATION_POINTWISE_PW_DESCRIPTORMUDNN_ATTR_OPERATION_POINTWISE_XDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_POINTWISE_BDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_POINTWISE_YDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_POINTWISE_ALPHA1MUDNN_ATTR_OPERATION_POINTWISE_ALPHA2MUDNN_ATTR_OPERATION_POINTWISE_DXDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_POINTWISE_DYDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_POINTWISE_TDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_GENSTATS_MODEMUDNN_ATTR_OPERATION_GENSTATS_MATH_PRECMUDNN_ATTR_OPERATION_GENSTATS_XDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_GENSTATS_SUMDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_GENSTATS_SQSUMDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_FINALIZE_STATS_MODEMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_FINALIZE_MATH_PRECMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_FINALIZE_Y_SUM_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_FINALIZE_Y_SQ_SUM_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_FINALIZE_SCALE_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_FINALIZE_BIAS_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_FINALIZE_PREV_RUNNING_MEAN_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_FINALIZE_PREV_RUNNING_VAR_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_FINALIZE_UPDATED_RUNNING_MEAN_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_FINALIZE_UPDATED_RUNNING_VAR_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_FINALIZE_SAVED_MEAN_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_FINALIZE_SAVED_INV_STD_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_FINALIZE_EQ_SCALE_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_FINALIZE_EQ_BIAS_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_FINALIZE_ACCUM_COUNT_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_FINALIZE_EPSILON_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_FINALIZE_EXP_AVERATE_FACTOR_DESCMUDNN_ATTR_OPERATIONGRAPH_HANDLEMUDNN_ATTR_OPERATIONGRAPH_OPSMUDNN_ATTR_OPERATIONGRAPH_ENGINE_GLOBAL_COUNTMUDNN_ATTR_OPERATIONGRAPH_IS_DYNAMIC_SHAPE_ENABLEDMUDNN_ATTR_OPERATIONGRAPH_IS_SAME_TOPOLOGYMUDNN_ATTR_TENSOR_BYTE_ALIGNMENTMUDNN_ATTR_TENSOR_DATA_TYPEMUDNN_ATTR_TENSOR_DIMENSIONSMUDNN_ATTR_TENSOR_STRIDESMUDNN_ATTR_TENSOR_VECTOR_COUNTMUDNN_ATTR_TENSOR_VECTORIZED_DIMENSIONMUDNN_ATTR_TENSOR_UNIQUE_IDMUDNN_ATTR_TENSOR_IS_VIRTUALMUDNN_ATTR_TENSOR_IS_BY_VALUEMUDNN_ATTR_TENSOR_REORDERING_MODEMUDNN_ATTR_TENSOR_RAGGED_OFFSET_DESCMUDNN_ATTR_VARIANT_PACK_UNIQUE_IDSMUDNN_ATTR_VARIANT_PACK_DATA_POINTERSMUDNN_ATTR_VARIANT_PACK_INTERMEDIATESMUDNN_ATTR_VARIANT_PACK_WORKSPACEMUDNN_ATTR_LAYOUT_INFO_TENSOR_UIDMUDNN_ATTR_LAYOUT_INFO_TYPESMUDNN_ATTR_KNOB_INFO_TYPEMUDNN_ATTR_KNOB_INFO_MAXIMUM_VALUEMUDNN_ATTR_KNOB_INFO_MINIMUM_VALUEMUDNN_ATTR_KNOB_INFO_STRIDEMUDNN_ATTR_ENGINE_OPERATION_GRAPHMUDNN_ATTR_ENGINE_GLOBAL_INDEXMUDNN_ATTR_ENGINE_KNOB_INFOMUDNN_ATTR_ENGINE_NUMERICAL_NOTEMUDNN_ATTR_ENGINE_LAYOUT_INFOMUDNN_ATTR_ENGINE_BEHAVIOR_NOTEMUDNN_ATTR_ENGINE_SM_COUNT_TARGETMUDNN_ATTR_ENGINE_DEVICEPROPMUDNN_ATTR_MATMUL_COMP_TYPEMUDNN_ATTR_MATMUL_PADDING_VALUEMUDNN_ATTR_OPERATION_MATMUL_ADESCMUDNN_ATTR_OPERATION_MATMUL_BDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_MATMUL_CDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_MATMUL_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_MATMUL_IRREGULARLY_STRIDED_BATCH_COUNTMUDNN_ATTR_OPERATION_MATMUL_GEMM_M_OVERRIDE_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_MATMUL_GEMM_N_OVERRIDE_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_MATMUL_GEMM_K_OVERRIDE_DESCMUDNN_ATTR_REDUCTION_OPERATORMUDNN_ATTR_REDUCTION_COMP_TYPEMUDNN_ATTR_OPERATION_REDUCTION_XDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_REDUCTION_YDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_REDUCTION_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_BWD_WEIGHTS_MATH_PRECMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_BWD_WEIGHTS_MEAN_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_BWD_WEIGHTS_INVSTD_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_BWD_WEIGHTS_BN_SCALE_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_BWD_WEIGHTS_X_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_BWD_WEIGHTS_DY_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_BWD_WEIGHTS_DBN_SCALE_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_BWD_WEIGHTS_DBN_BIAS_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_BWD_WEIGHTS_EQ_DY_SCALE_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_BWD_WEIGHTS_EQ_X_SCALE_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BN_BWD_WEIGHTS_EQ_BIASMUDNN_ATTR_RESAMPLE_MODEMUDNN_ATTR_RESAMPLE_COMP_TYPEMUDNN_ATTR_RESAMPLE_SPATIAL_DIMSMUDNN_ATTR_RESAMPLE_POST_PADDINGSMUDNN_ATTR_RESAMPLE_PRE_PADDINGSMUDNN_ATTR_RESAMPLE_STRIDESMUDNN_ATTR_RESAMPLE_WINDOW_DIMSMUDNN_ATTR_RESAMPLE_NAN_PROPAGATIONMUDNN_ATTR_RESAMPLE_PADDING_MODEMUDNN_ATTR_OPERATION_RESAMPLE_FWD_XDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_RESAMPLE_FWD_YDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_RESAMPLE_FWD_IDXDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_RESAMPLE_FWD_ALPHAMUDNN_ATTR_OPERATION_RESAMPLE_FWD_BETAMUDNN_ATTR_OPERATION_RESAMPLE_FWD_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_RESAMPLE_BWD_DXDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_RESAMPLE_BWD_DYDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_RESAMPLE_BWD_IDXDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_RESAMPLE_BWD_ALPHAMUDNN_ATTR_OPERATION_RESAMPLE_BWD_BETAMUDNN_ATTR_OPERATION_RESAMPLE_BWD_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_RESAMPLE_BWD_XDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_RESAMPLE_BWD_YDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_CONCAT_AXISMUDNN_ATTR_OPERATION_CONCAT_INPUT_DESCSMUDNN_ATTR_OPERATION_CONCAT_INPLACE_INDEXMUDNN_ATTR_OPERATION_CONCAT_OUTPUT_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_SIGNAL_MODEMUDNN_ATTR_OPERATION_SIGNAL_FLAGDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_SIGNAL_VALUEMUDNN_ATTR_OPERATION_SIGNAL_XDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_SIGNAL_YDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_PAGED_CACHE_LOAD_CONTAINER_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_PAGED_CACHE_LOAD_YDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_PAGED_CACHE_LOAD_SEQUENCE_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_PAGED_CACHE_LOAD_PAGE_TABLE_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_FWD_MODEMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_FWD_PHASEMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_FWD_XDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_FWD_MEAN_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_FWD_INV_VARIANCE_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_FWD_SCALE_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_FWD_BIAS_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_FWD_EPSILON_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_FWD_EXP_AVG_FACTOR_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_FWD_INPUT_RUNNING_MEAN_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_FWD_INPUT_RUNNING_VAR_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_FWD_OUTPUT_RUNNING_MEAN_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_FWD_OUTPUT_RUNNING_VAR_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_FWD_YDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_FWD_PEER_STAT_DESCSMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_BWD_MODEMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_BWD_XDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_BWD_MEAN_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_BWD_INV_VARIANCE_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_BWD_DYDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_BWD_SCALE_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_BWD_EPSILON_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_BWD_DSCALE_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_BWD_DBIAS_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_BWD_DXDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_NORM_BWD_PEER_STAT_DESCSMUDNN_ATTR_OPERATION_RESHAPE_XDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_RESHAPE_YDESCMUDNN_ATTR_RNG_DISTRIBUTIONMUDNN_ATTR_RNG_NORMAL_DIST_MEANMUDNN_ATTR_RNG_NORMAL_DIST_STANDARD_DEVIATIONMUDNN_ATTR_RNG_UNIFORM_DIST_MAXIMUMMUDNN_ATTR_RNG_UNIFORM_DIST_MINIMUMMUDNN_ATTR_RNG_BERNOULLI_DIST_PROBABILITYMUDNN_ATTR_OPERATION_RNG_YDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_RNG_SEEDMUDNN_ATTR_OPERATION_RNG_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_RNG_OFFSET_DESCMUDNN_ATTR_KERNEL_CACHE_OPERATION_GRAPHMUDNN_ATTR_KERNEL_CACHE_IS_ENGINECFG_KERNEL_CACHEDMUDNN_ATTR_OPERATION_BLOCK_SCALE_QUANTIZE_XDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BLOCK_SCALE_QUANTIZE_YDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BLOCK_SCALE_QUANTIZE_SCALE_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BLOCK_SCALE_QUANTIZE_MATH_PRECMUDNN_ATTR_OPERATION_BLOCK_SCALE_QUANTIZE_BLOCK_SIZEMUDNN_ATTR_OPERATION_BLOCK_SCALE_DEQUANTIZE_XDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BLOCK_SCALE_DEQUANTIZE_SCALE_DESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BLOCK_SCALE_DEQUANTIZE_YDESCMUDNN_ATTR_OPERATION_BLOCK_SCALE_DEQUANTIZE_MATH_PRECMUDNN_ATTR_OPERATION_BLOCK_SCALE_DEQUANTIZE_BLOCK_SIZEMUDNN_ATTR_DEVICEPROP_DEVICE_IDMUDNN_ATTR_DEVICEPROP_HANDLEMUDNN_ATTR_DEVICEPROP_JSON_REPRESENTATION
mudnnBackendAttributeType_t
Backend 属性值类型,对应 cudnnBackendAttributeType。
MUDNN_TYPE_HANDLEMUDNN_TYPE_DATA_TYPEMUDNN_TYPE_BOOLEANMUDNN_TYPE_INT64MUDNN_TYPE_FLOATMUDNN_TYPE_DOUBLEMUDNN_TYPE_VOID_PTRMUDNN_TYPE_CONVOLUTION_MODEMUDNN_TYPE_HEUR_MODEMUDNN_TYPE_KNOB_TYPEMUDNN_TYPE_NAN_PROPOGATIONMUDNN_TYPE_NUMERICAL_NOTEMUDNN_TYPE_LAYOUT_TYPEMUDNN_TYPE_ATTRIB_NAMEMUDNN_TYPE_POINTWISE_MODEMUDNN_TYPE_BACKEND_DESCRIPTORMUDNN_TYPE_GENSTATS_MODEMUDNN_TYPE_BN_FINALIZE_STATS_MODEMUDNN_TYPE_REDUCTION_OPERATOR_TYPEMUDNN_TYPE_BEHAVIOR_NOTEMUDNN_TYPE_TENSOR_REORDERING_MODEMUDNN_TYPE_RESAMPLE_MODEMUDNN_TYPE_PADDING_MODEMUDNN_TYPE_INT32MUDNN_TYPE_CHARMUDNN_TYPE_SIGNAL_MODEMUDNN_TYPE_FRACTIONMUDNN_TYPE_NORM_MODEMUDNN_TYPE_NORM_FWD_PHASEMUDNN_TYPE_RNG_DISTRIBUTION
mudnnBackendDescriptorType_t
Backend 描述符类型,映射到各类操作/计划/张量描述符。
MUDNN_BACKEND_POINTWISE_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_CONVOLUTION_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_ENGINE_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_ENGINECFG_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_ENGINEHEUR_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_EXECUTION_PLAN_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_INTERMEDIATE_INFO_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_KNOB_CHOICE_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_KNOB_INFO_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_LAYOUT_INFO_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_OPERATION_CONVOLUTION_FORWARD_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_OPERATION_CONVOLUTION_BACKWARD_FILTER_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_OPERATION_CONVOLUTION_BACKWARD_DATA_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_OPERATION_POINTWISE_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_OPERATION_GEN_STATS_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_OPERATIONGRAPH_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_VARIANT_PACK_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_TENSOR_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_MATMUL_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_OPERATION_MATMUL_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_OPERATION_BN_FINALIZE_STATISTICS_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_REDUCTION_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_OPERATION_REDUCTION_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_OPERATION_BN_BWD_WEIGHTS_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_RESAMPLE_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_OPERATION_RESAMPLE_FWD_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_OPERATION_RESAMPLE_BWD_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_OPERATION_CONCAT_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_OPERATION_SIGNAL_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_OPERATION_NORM_FORWARD_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_OPERATION_NORM_BACKWARD_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_OPERATION_RESHAPE_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_RNG_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_OPERATION_RNG_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_KERNEL_CACHE_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_OPERATION_PAGED_CACHE_LOAD_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_OPERATION_BLOCK_SCALE_QUANTIZE_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_OPERATION_BLOCK_SCALE_DEQUANTIZE_DESCRIPTORMUDNN_BACKEND_DEVICEPROP_DESCRIPTOR
mudnnBackendNumericalNote_t
数值特性说明,用于引擎选择或诊断。
MUDNN_NUMERICAL_NOTE_TENSOR_COREMUDNN_NUMERICAL_NOTE_DOWN_CONVERT_INPUTSMUDNN_NUMERICAL_NOTE_REDUCED_PRECISION_REDUCTIONMUDNN_NUMERICAL_NOTE_FFTMUDNN_NUMERICAL_NOTE_NONDETERMINISTICMUDNN_NUMERICAL_NOTE_WINOGRADMUDNN_NUMERICAL_NOTE_STRICT_NAN_PROPMUDNN_NUMERICAL_NOTE_TYPE_COUNT
mudnnBackendBehaviorNote_t
行为特性说明。
MUDNN_BEHAVIOR_NOTE_RUNTIME_COMPILATIONMUDNN_BEHAVIOR_NOTE_SUPPORTS_MUSA_GRAPH_NATIVE_APIMUDNN_BEHAVIOR_NOTE_TYPE_COUNT
mudnnBackendKnobType_t
Kernel 调优维度,涵盖块/瓦片等选项。
MUDNN_KNOB_TYPE_SPLIT_KMUDNN_KNOB_TYPE_SWIZZLEMUDNN_KNOB_TYPE_TILE_SIZEMUDNN_KNOB_TYPE_USE_TEXMUDNN_KNOB_TYPE_EDGEMUDNN_KNOB_TYPE_KBLOCKMUDNN_KNOB_TYPE_LDGAMUDNN_KNOB_TYPE_LDGBMUDNN_KNOB_TYPE_CHUNK_KMUDNN_KNOB_TYPE_SPLIT_HMUDNN_KNOB_TYPE_WINO_TILEMUDNN_KNOB_TYPE_MULTIPLYMUDNN_KNOB_TYPE_SPLIT_K_BUFMUDNN_KNOB_TYPE_TILEKMUDNN_KNOB_TYPE_STAGESMUDNN_KNOB_TYPE_REDUCTION_MODEMUDNN_KNOB_TYPE_CTA_SPLIT_K_MODEMUDNN_KNOB_TYPE_SPLIT_K_SLCMUDNN_KNOB_TYPE_IDX_MODEMUDNN_KNOB_TYPE_SLICEDMUDNN_KNOB_TYPE_SPLIT_RSMUDNN_KNOB_TYPE_SINGLEBUFFERMUDNN_KNOB_TYPE_LDGCMUDNN_KNOB_TYPE_SPECFILTMUDNN_KNOB_TYPE_KERNEL_CFGMUDNN_KNOB_TYPE_WORKSPACEMUDNN_KNOB_TYPE_TILE_CGAMUDNN_KNOB_TYPE_TILE_CGA_MMUDNN_KNOB_TYPE_TILE_CGA_NMUDNN_KNOB_TYPE_BLOCK_SIZEMUDNN_KNOB_TYPE_OCCUPANCYMUDNN_KNOB_TYPE_ARRAY_SIZE_PER_THREADMUDNN_KNOB_TYPE_NUM_C_PER_BLOCKMUDNN_KNOB_TYPE_SPLIT_COLSMUDNN_KNOB_TYPE_TILE_ROWSMUDNN_KNOB_TYPE_TILE_COLSMUDNN_KNOB_TYPE_LOAD_SIZEMUDNN_KNOB_TYPE_CTA_COUNTMUDNN_KNOB_TYPE_STREAM_KMUDNN_KNOB_TYPE_SPLIT_P_SLCMUDNN_KNOB_TYPE_TILE_MMUDNN_KNOB_TYPE_TILE_NMUDNN_KNOB_TYPE_WARP_SPEC_CFGMUDNN_KNOB_TYPE_COUNTS
mudnnBackendLayoutType_t
推荐的布局类型。
MUDNN_LAYOUT_TYPE_PREFERRED_NCHWMUDNN_LAYOUT_TYPE_PREFERRED_NHWCMUDNN_LAYOUT_TYPE_PREFERRED_PAD4CKMUDNN_LAYOUT_TYPE_PREFERRED_PAD8CKMUDNN_LAYOUT_TYPE_COUNT
mudnnBackendHeurMode_t
引擎启发式模式。
MUDNN_HEUR_MODE_INSTANTMUDNN_HEUR_MODE_BMUDNN_HEUR_MODE_FALLBACKMUDNN_HEUR_MODE_AMUDNN_HEUR_MODES_COUNT
mudnnBackendTensorReordering_t
张量重排模式。
MUDNN_TENSOR_REORDERING_NONE
mudnnPaddingMode_t
Padding 模式。
MUDNN_ZERO_PADMUDNN_NEG_INF_PADMUDNN_EDGE_VAL_PAD
mudnnBackendNormMode_t
归一化类型。
MUDNN_LAYER_NORMMUDNN_INSTANCE_NORMMUDNN_BATCH_NORMMUDNN_GROUP_NORMMUDNN_RMS_NORMMUDNN_ADA_LAYER_NORM
mudnnBackendNormFwdPhase_t
归一化前向阶段。
MUDNN_NORM_FWD_INFERENCEMUDNN_NORM_FWD_TRAINING
mudnnDeterminism_t
MUDNN_NON_DETERMINISTICMUDNN_DETERMINISTIC
mudnnFoldingDirection_t
MUDNN_TRANSFORM_FOLDMUDNN_TRANSFORM_UNFOLD
mudnnOpTensorOp_t
MUDNN_OP_TENSOR_ADDMUDNN_OP_TENSOR_MULMUDNN_OP_TENSOR_MINMUDNN_OP_TENSOR_MAXMUDNN_OP_TENSOR_SQRTMUDNN_OP_TENSOR_NOT
mudnnReduceTensorIndices_t
MUDNN_REDUCE_TENSOR_NO_INDICESMUDNN_REDUCE_TENSOR_FLATTENED_INDICES
mudnnIndicesType_t
MUDNN_32BIT_INDICESMUDNN_64BIT_INDICESMUDNN_16BIT_INDICESMUDNN_8BIT_INDICES
mudnnSoftmaxAlgorithm_t
MUDNN_SOFTMAX_FAST:直接实现MUDNN_SOFTMAX_ACCURATE:从每个点减去最大值以避免溢出MUDNN_SOFTMAX_LOG
mudnnSoftmaxMode_t
MUDNN_SOFTMAX_MODE_INSTANCE:对每个 N 在所有 C、H、W 上计算 SoftmaxMUDNN_SOFTMAX_MODE_CHANNEL:对每个 H、W、N 在所有 C 上计算 SoftmaxMUDNN_SOFTMAX_MODE_SOFTMAXMUDNN_SOFTMAX_MODE_LOG_SOFTMAXMUDNN_SOFTMAX_MODE_LOG_SUM_EXP
mudnnPoolingMode_t
MUDNN_POOLING_MAXMUDNN_POOLING_AVERAGE_COUNT_INCLUDE_PADDING:平均值计算包含padding 值MUDNN_POOLING_AVERAGE_COUNT_EXCLUDE_PADDING:平均值计算不包含padding 值MUDNN_POOLING_MAX_DETERMINISTICMUDNN_POOLING_GLOBAL_AVGPOOLMUDNN_POOLING_ADAPTIVE_MAXPOOLMUDNN_POOLING_ADAPTIVE_AVGPOOL
mudnnLRNMode_t
MUDNN_LRN_CROSS_CHANNEL_DIM1:沿张量的 dimA[1] 维度normalization
mudnnDivNormMode_t
MUDNN_DIVNORM_PRECOMPUTED_MEANS
mudnnBatchNormMode_t
MUDNN_BATCHNORM_PER_ACTIVATION:bnScale、bnBias 张量维度为 1xCxHxWx..(每个 CHW... 切片一个值,沿 N 切片normalization)MUDNN_BATCHNORM_SPATIAL:bnScale、bnBias 张量维度为 1xCx1x1(每个 C 维一个值,沿 Nx1xHxW 子张量normalization)MUDNN_BATCHNORM_SPATIAL_PERSISTENT:bnScale、bnBias 张量维度为 1xCx1x1(每个 C 维一个值,沿 Nx1xHxW 子张量normalization)。可能比 MUDNN_BATCHNORM_SPATIAL 更快,但会限制取值范围
mudnnBatchNormOps_t
MUDNN_BATCHNORM_OPS_BN:仅执行batch normalizationMUDNN_BATCHNORM_OPS_BN_ACTIVATION:先执行 batchNorm,再执行激活MUDNN_BATCHNORM_OPS_BN_ADD_ACTIVATION:先执行 batchNorm,再执行 elemWiseAdd,再执行激活
mudnnNormMode_t
MUDNN_NORM_PER_ACTIVATION:bnScale、bnBias 张量维度为 1xCxHxWx..(每个 CHW... 切片一个值,沿 N 切片normalization)MUDNN_NORM_PER_CHANNEL:bnScale、bnBias 张量维度为 1xCx1x1(每个 C 维一个值,沿 Nx1xHxW 子张量normalization)
mudnnNormAlgo_t
MUDNN_NORM_ALGO_STANDARDMUDNN_NORM_ALGO_PERSIST
mudnnLayerNormMode_t
MUDNN_LAYER_NORM_MODE_DIRECTMUDNN_LAYER_NORM_MODE_WELFORD
mudnnRMSNormMode_t
MUDNN_RMS_NORM_MODE_DIRECTMUDNN_RMS_NORM_MODE_WELFORD
mudnnInterpolateMode_t
MUDNN_INTERPOLATE_NEARESTMUDNN_INTERPOLATE_NEAREST_EXACTMUDNN_INTERPOLATE_LINEARMUDNN_INTERPOLATE_BICUBIC
mudnnScatterMode_t
MUDNN_SCATTER_MODE_UPDATE_ONLYMUDNN_SCATTER_MODE_ADDMUDNN_SCATTER_MODE_SUBMUDNN_SCATTER_MODE_MUL
mudnnPadMode_t
MUDNN_PAD_MODE_CONSTANTMUDNN_PAD_MODE_REFLECTMUDNN_PAD_MODE_REPLICATEMUDNN_PAD_MODE_CIRCULAR
mudnnNormOps_t
MUDNN_NORM_OPS_NORM:仅执行normalizationMUDNN_NORM_OPS_NORM_ACTIVATION:先执行 Norm,再执行激活MUDNN_NORM_OPS_NORM_ADD_ACTIVATION:先执行 Norm,再执行 elemWiseAdd,再执行激活
mudnnSamplerType_t
MUDNN_SAMPLER_BILINEAR
mudnnConvolutionFwdAlgo_t
MUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_IMPLICIT_GEMMMUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_IMPLICIT_PRECOMP_GEMMMUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_GEMMMUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_DIRECTMUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_FFTMUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_FFT_TILINGMUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_WINOGRADMUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_WINOGRAD_NONFUSEDMUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_COUNT
mudnnConvolutionBwdFilterAlgo_t
MUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_ALGO_0:非确定性MUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_ALGO_1MUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_ALGO_FFTMUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_ALGO_3:非确定性MUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_ALGO_WINOGRAD:未实现MUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_ALGO_WINOGRAD_NONFUSEDMUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_ALGO_FFT_TILINGMUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_ALGO_IMPLICIT_GEMMMUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_ALGO_GEMMMUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_ALGO_DIRECTMUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_ALGO_COUNT
mudnnConvolutionBwdDataAlgo_t
MUDNN_CONVOLUTION_BWD_DATA_ALGO_0:非确定性MUDNN_CONVOLUTION_BWD_DATA_ALGO_1MUDNN_CONVOLUTION_BWD_DATA_ALGO_FFTMUDNN_CONVOLUTION_BWD_DATA_ALGO_FFT_TILINGMUDNN_CONVOLUTION_BWD_DATA_ALGO_WINOGRADMUDNN_CONVOLUTION_BWD_DATA_ALGO_WINOGRAD_NONFUSEDMUDNN_CONVOLUTION_BWD_DATA_ALGO_IMPLICIT_GEMMMUDNN_CONVOLUTION_BWD_DATA_ALGO_GEMMMUDNN_CONVOLUTION_BWD_DATA_ALGO_DIRECTMUDNN_CONVOLUTION_BWD_DATA_ALGO_COUNT
mudnnCTCLossAlgo_t
MUDNN_CTC_LOSS_ALGO_DETERMINISTICMUDNN_CTC_LOSS_ALGO_NON_DETERMINISTIC
mudnnUnaryMode_t
MUDNN_UNARY_ADDMUDNN_UNARY_SUBMUDNN_UNARY_MULMUDNN_UNARY_DIVMUDNN_UNARY_POWMUDNN_UNARY_SQRTMUDNN_UNARY_ROUNDMUDNN_UNARY_RSQRTMUDNN_UNARY_RECIPROCALMUDNN_UNARY_SQUAREMUDNN_UNARY_IS_FINITEMUDNN_UNARY_IS_INFMUDNN_UNARY_IS_NANMUDNN_UNARY_IS_NONZEROMUDNN_UNARY_LOGICAL_ANDMUDNN_UNARY_LOGICAL_ORMUDNN_UNARY_LOGICAL_XORMUDNN_UNARY_EXPMUDNN_UNARY_LOGMUDNN_UNARY_LOG10MUDNN_UNARY_LOG2MUDNN_UNARY_LOG1PMUDNN_UNARY_SINMUDNN_UNARY_COSMUDNN_UNARY_ACOSMUDNN_UNARY_TANMUDNN_UNARY_ATANMUDNN_UNARY_LTMUDNN_UNARY_LEMUDNN_UNARY_GTMUDNN_UNARY_GEMUDNN_UNARY_EQMUDNN_UNARY_NEMUDNN_UNARY_MAXMUDNN_UNARY_MINMUDNN_UNARY_CEILMUDNN_UNARY_FLOORMUDNN_UNARY_SIGMOIDMUDNN_UNARY_HARDSIGMOIDMUDNN_UNARY_RELUMUDNN_UNARY_LEAKY_RELUMUDNN_UNARY_RELU6MUDNN_UNARY_TANHMUDNN_UNARY_CLIPMUDNN_UNARY_ELUMUDNN_UNARY_SWISHMUDNN_UNARY_HARDSWISHMUDNN_UNARY_MISHMUDNN_UNARY_SILUMUDNN_UNARY_SOFTPLUSMUDNN_UNARY_GELUMUDNN_UNARY_GELU_TANHMUDNN_UNARY_ABSMUDNN_UNARY_ERFMUDNN_UNARY_IDENTITYMUDNN_UNARY_TRUEDIVMUDNN_UNARY_FLOORDIVMUDNN_UNARY_TRUNCATEDIVMUDNN_UNARY_FLOORMODMUDNN_UNARY_TRUNCATEMODMUDNN_UNARY_SUB_BY_ALPHAMUDNN_UNARY_DIV_BY_ALPHAMUDNN_UNARY_TRUNCATEDIV_BY_ALPHAMUDNN_UNARY_TRUEDIV_BY_ALPHAMUDNN_UNARY_FLOORDIV_BY_ALPHAMUDNN_UNARY_CASTMUDNN_UNARY_SIGN
mudnnBinaryMode_t
MUDNN_BINARY_ADDMUDNN_BINARY_SUBMUDNN_BINARY_MULMUDNN_BINARY_DIVMUDNN_BINARY_POWMUDNN_BINARY_ADD_ALPHAMUDNN_BINARY_SUB_ALPHAMUDNN_BINARY_LOGICAL_ANDMUDNN_BINARY_LOGICAL_ORMUDNN_BINARY_LOGICAL_XORMUDNN_BINARY_LTMUDNN_BINARY_LEMUDNN_BINARY_GTMUDNN_BINARY_GEMUDNN_BINARY_EQMUDNN_BINARY_NEMUDNN_BINARY_MAXMUDNN_BINARY_MINMUDNN_BINARY_PRELUMUDNN_BINARY_LEAKY_RELU_BWMUDNN_BINARY_RELU6_BWMUDNN_BINARY_THRESHOLD_BWMUDNN_BINARY_SIGMOID_BWMUDNN_BINARY_SILU_BWMUDNN_BINARY_TANH_BWMUDNN_BINARY_GELU_NONE_BWMUDNN_BINARY_GELU_TANH_BWMUDNN_BINARY_RSQRT_BWMUDNN_BINARY_TRUEDIVMUDNN_BINARY_FLOORDIVMUDNN_BINARY_TRUNCATEDIVMUDNN_BINARY_FLOORMODMUDNN_BINARY_TRUNCATEMODMUDNN_BINARY_DIVNONANMUDNN_BINARY_SQUARED_DIFF
mudnnTernaryMode_t
MUDNN_TERNARY_SELECTMUDNN_TERNARY_SELECTV2MUDNN_TERNARY_ADDCMULMUDNN_TERNARY_ADDCMUL_ALPHAMUDNN_TERNARY_ADDCDIVMUDNN_TERNARY_ADDCDIV_ALPHAMUDNN_TERNARY_CLAMP
mudnnReduceMode_t
MUDNN_REDUCE_MAXMUDNN_REDUCE_ADDMUDNN_REDUCE_MULMUDNN_REDUCE_MEANMUDNN_REDUCE_MINMUDNN_REDUCE_PRODMUDNN_REDUCE_ANDMUDNN_REDUCE_NORMMUDNN_REDUCE_ORMUDNN_REDUCE_MUL_NO_ZEROSMUDNN_REDUCE_L2LOSSMUDNN_REDUCE_MAX_UNSTABLEMUDNN_REDUCE_MIN_UNSTABLEMUDNN_REDUCE_VARIANCEMUDNN_REDUCE_STD
mudnnParamDataType_t
MUDNN_PARAM_DATA_NONEMUDNN_PARAM_DATA_FLOATMUDNN_PARAM_DATA_DOUBLEMUDNN_PARAM_DATA_INT64MUDNN_PARAM_DATA_POINTERMUDNN_PARAM_DATA_UINT64
mudnnLossReduceMode_t
MUDNN_LOSS_REDUCE_MODE_NONEMUDNN_LOSS_REDUCE_MODE_MEANMUDNN_LOSS_REDUCE_MODE_SUMMUDNN_LOSS_REDUCE_MODE_BATCHMEAN
mudnnCumMode_t
MUDNN_CUM_ADDMUDNN_CUM_MUL
类型定义
mudnnRNNDescriptor_t:typedef struct mudnnRNNStruct* mudnnRNNDescriptor_tmudnnRNNDataDescriptor_t:typedef struct mudnnRNNDataStruct* mudnnRNNDataDescriptor_tmudnnAttnDescriptor_t:typedef struct mudnnAttnStruct* mudnnAttnDescriptor_t MUDNN_DEPRECATEDmudnnDotDescriptor_t:typedef struct mudnnDotStruct* mudnnDotDescriptor_tmudnnConvolutionBwdFilterAlgoPerfStruct:typedef struct mudnnConvolutionBwdFilterAlgoPerfStruct MUDNN_DEPRECATED;卷积描述符,兼容 cudnnConvolutionDescriptor。mudnnHandle_t:typedef struct mudnnHandleStruct* mudnnHandle_tmudnnRuntimeTag_t:typedef struct mudnnRuntimeTag_t mudnnRuntimeTag_t MUDNN_DEPRECATED;运行时 Tag(占位,已弃用)。mudnnDebug_t:typedef struct mudnnDebugStruct mudnnDebug_t;回调调试信息,类似 cudnnDebug_t。mudnnCallback_t:typedef void(* mudnnCallback_t) (mudnnSeverity_t sev, void *udata, const mudnnDebug_t *dbg, const char *msg);回调函数原型,参照 cudnnSetCallback。mudnnBackendDescriptor_t:typedef void* mudnnBackendDescriptor_t;Backend 描述符通用句柄。mudnnFraction_t:typedef struct mudnnFractionStruct mudnnFraction_t;分数结构体,等价 cudnnFraction_t。mudnnTensorDescriptor_t:typedef struct mudnnTensorStruct* mudnnTensorDescriptor_tmudnnTensorTransformDescriptor_t:typedef struct mudnnTensorTransformStruct* mudnnTensorTransformDescriptor_t MUDNN_DEPRECATEDmudnnLRNDescriptor_t:typedef struct mudnnLRNStruct* mudnnLRNDescriptor_tmudnnSpatialTransformerDescriptor_t:typedef struct mudnnSpatialTransformerStruct* mudnnSpatialTransformerDescriptor_tmudnnCTCLossDescriptor_t:typedef struct mudnnCTCLossStruct* mudnnCTCLossDescriptor_tmudnnUnaryDescriptor_t:typedef struct mudnnUnaryStruct * mudnnUnaryDescriptor_tmudnnBinaryDescriptor_t:typedef struct mudnnBinaryStruct * mudnnBinaryDescriptor_tmudnnTernaryDescriptor_t:typedef struct mudnnTernaryStruct * mudnnTernaryDescriptor_tmudnnReduceDescriptor_t:typedef struct mudnnReduceStruct* mudnnReduceDescriptor_tmudnnConcatDescriptor_t:typedef struct mudnnConcatStruct* mudnnConcatDescriptor_tmudnnNonzeroDescriptor_t:typedef struct mudnnNonzeroStruct* mudnnNonzeroDescriptor_tmudnnLayerNormDescriptor_t:typedef struct mudnnLayerNormStruct* mudnnLayerNormDescriptor_tmudnnDropoutDescriptor_t:typedef struct mudnnDropoutStruct* mudnnDropoutDescriptor_tmudnnInterpolateDescriptor_t:typedef struct mudnnInterpolateStruct* mudnnInterpolateDescriptor_tmudnnSortDescriptor_t:typedef struct mudnnSortStruct* mudnnSortDescriptor_tmudnnScatterDescriptor_t:typedef struct mudnnScatterStruct* mudnnScatterDescriptor_tmudnnScatterNDDescriptor_t:typedef struct mudnnScatterNDStruct* mudnnScatterNDDescriptor_tmudnnSoftmaxDescriptor_t:typedef struct mudnnSoftmaxStruct* mudnnSoftmaxDescriptor_tmudnnTopKDescriptor_t:typedef struct mudnnTopKStruct* mudnnTopKDescriptor_tmudnnRopeDescriptor_t:typedef struct mudnnRopeStruct* mudnnRopeDescriptor_tmudnnRMSNormDescriptor_t:typedef struct mudnnRMSNormStruct* mudnnRMSNormDescriptor_tmudnnSwiGluDescriptor_t:typedef struct mudnnSwiGluStruct* mudnnSwiGluDescriptor_tmudnnMaskedSelectDescriptor_t:typedef struct mudnnMaskedSelectStruct* mudnnMaskedSelectDescriptor_tmudnnGroupNormDescriptor_t:typedef struct mudnnGroupNormStruct* mudnnGroupNormDescriptor_tmudnnSortByKeyDescriptor_t:typedef struct mudnnSortByKeyStruct* mudnnSortByKeyDescriptor_tmudnnPadDescriptor_t:typedef struct mudnnPadStruct* mudnnPadDescriptor_tmudnnGluDescriptor_t:typedef struct mudnnGluStruct * mudnnGluDescriptor_tmudnnNLLLossDescriptor_t:typedef struct mudnnNLLLossStruct* mudnnNLLLossDescriptor_tmudnnKLDivLossDescriptor_t:typedef struct mudnnKLDivLossStruct* mudnnKLDivLossDescriptor_tmudnnCrossEntropyLossDescriptor_t:typedef struct mudnnCrossEntropyLossStruct* mudnnCrossEntropyLossDescriptor_tmudnnScaledDotProductAttentionDescriptor_t:typedef struct mudnnScaledDotProductAttentionStruct* mudnnScaledDotProductAttentionDescriptor_tmudnnBatchMatMulDescriptor_t:typedef struct mudnnBatchMatMulStruct* mudnnBatchMatMulDescriptor_tmudnnFillDescriptor_t:typedef struct mudnnFillStruct* mudnnFillDescriptor_tmudnnCumDescriptor_t:typedef struct mudnnCumStruct* mudnnCumDescriptor_tmudnnMaskedScatterDescriptor_t:typedef struct mudnnMaskedScatterStruct* mudnnMaskedScatterDescriptor_tmudnnBatchNormDescriptor_t:typedef struct mudnnBatchNormStruct* mudnnBatchNormDescriptor_tmudnnPermuteDescriptor_t:typedef struct mudnnPermuteStruct* mudnnPermuteDescriptor_t
API 函数
函数索引
mudnn_graph.h
mudnnGetVersionmudnnGetMaxDeviceVersionmudnnGetMusartVersionmudnnGetErrorStringmudnnGetLastErrorStringmudnnQueryRuntimeErrormudnnGetPropertymudnnCreatemudnnDestroymudnnSetStreammudnnGetStreammudnnSetCallbackmudnnGetCallbackmudnnGraphVersionCheckmudnnBackendCreateDescriptormudnnBackendDestroyDescriptormudnnBackendInitializemudnnBackendFinalizemudnnBackendSetAttributemudnnBackendGetAttributemudnnBackendExecutemudnnBackendPopulateMusaGraphmudnnBackendUpdateMusaGraph
mudnn_cnn.h
mudnnCreateConvolutionDescriptormudnnDestroyConvolutionDescriptormudnnSetConvolutionMathTypemudnnGetConvolutionMathTypemudnnSetConvolutionGroupCountmudnnGetConvolutionGroupCountmudnnSetConvolutionReorderTypemudnnGetConvolutionReorderTypemudnnSetConvolution2dDescriptormudnnGetConvolution2dDescriptormudnnSetConvolutionNdDescriptormudnnGetConvolutionNdDescriptormudnnGetConvolution2dForwardOutputDimmudnnGetConvolutionNdForwardOutputDimmudnnGetConvolutionForwardAlgorithmMaxCountmudnnGetConvolutionForwardAlgorithm_v7mudnnFindConvolutionForwardAlgorithmmudnnFindConvolutionForwardAlgorithmExmudnnIm2ColmudnnReorderFilterAndBiasmudnnGetConvolutionForwardWorkspaceSizemudnnConvolutionForwardmudnnConvolutionBiasActivationForwardmudnnGetConvolutionBackwardDataAlgorithmMaxCountmudnnFindConvolutionBackwardDataAlgorithmmudnnFindConvolutionBackwardDataAlgorithmExmudnnGetConvolutionBackwardDataAlgorithm_v7mudnnGetConvolutionBackwardDataWorkspaceSizemudnnConvolutionBackwardDatamudnnGetFoldedConvBackwardDataDescriptorsmudnnCnnVersionCheckmudnnGetConvolutionBackwardFilterAlgorithmMaxCountmudnnFindConvolutionBackwardFilterAlgorithmmudnnFindConvolutionBackwardFilterAlgorithmExmudnnGetConvolutionBackwardFilterAlgorithm_v7mudnnGetConvolutionBackwardFilterWorkspaceSizemudnnConvolutionBackwardFiltermudnnConvolutionBackwardBiasmudnnCreateFusedOpsConstParamPackmudnnDestroyFusedOpsConstParamPackmudnnSetFusedOpsConstParamPackAttributemudnnGetFusedOpsConstParamPackAttributemudnnCreateFusedOpsVariantParamPackmudnnDestroyFusedOpsVariantParamPackmudnnSetFusedOpsVariantParamPackAttributemudnnGetFusedOpsVariantParamPackAttributemudnnCreateFusedOpsPlanmudnnDestroyFusedOpsPlanmudnnMakeFusedOpsPlanmudnnFusedOpsExecute
mudnn_ops.h
mudnnCreateTensorDescriptormudnnSetTensor4dDescriptormudnnSetTensor4dDescriptorExmudnnGetTensor4dDescriptormudnnSetTensorNdDescriptormudnnSetTensorNdDescriptorExmudnnGetTensorNdDescriptormudnnGetTensorSizeInBytesmudnnDestroyTensorDescriptormudnnInitTransformDestmudnnCreateTensorTransformDescriptormudnnSetTensorTransformDescriptormudnnGetTensorTransformDescriptormudnnDestroyTensorTransformDescriptormudnnTransformTensormudnnTransformTensorExmudnnAddTensormudnnCreateOpTensorDescriptormudnnSetOpTensorDescriptormudnnGetOpTensorDescriptormudnnDestroyOpTensorDescriptormudnnOpTensormudnnCreateReduceTensorDescriptormudnnSetReduceTensorDescriptormudnnGetReduceTensorDescriptormudnnDestroyReduceTensorDescriptormudnnGetReductionIndicesSizemudnnGetReductionWorkspaceSizemudnnReduceTensormudnnSetTensormudnnScaleTensormudnnCreateFilterDescriptormudnnSetFilter4dDescriptormudnnGetFilter4dDescriptormudnnSetFilterNdDescriptormudnnSetFilterNdDescriptorWithScalemudnnGetFilterNdDescriptormudnnGetFilterSizeInBytesmudnnTransformFiltermudnnDestroyFilterDescriptormudnnSoftmaxForwardmudnnCreatePoolingDescriptormudnnSetPooling2dDescriptormudnnGetPooling2dDescriptormudnnSetPoolingNdDescriptormudnnGetPoolingNdDescriptormudnnGetPoolingNdForwardOutputDimmudnnGetPooling2dForwardOutputDimmudnnDestroyPoolingDescriptormudnnSetPoolingNdDescriptorExmudnnGetPoolingNdDescriptorExmudnnPoolingForwardExmudnnPoolingBackwardExmudnnPoolingMaxPool2dGradGradmudnnPoolingForwardmudnnCreateActivationDescriptormudnnSetActivationDescriptormudnnGetActivationDescriptormudnnSetActivationDescriptorSwishBetamudnnGetActivationDescriptorSwishBetamudnnDestroyActivationDescriptormudnnActivationForwardmudnnCreateLRNDescriptormudnnSetLRNDescriptormudnnGetLRNDescriptormudnnDestroyLRNDescriptormudnnLRNCrossChannelForwardmudnnDivisiveNormalizationForwardmudnnDeriveBNTensorDescriptormudnnCreateBatchNormDescriptormudnnSetBatchNormDescriptormudnnGetBatchNormDescriptormudnnBatchNormForwardTrainingmudnnBatchNormForwardInferencemudnnBatchNormBackwardmudnnDestroyBatchNormDescriptormudnnGetBatchNormForwardTrainingWorkspaceSizemudnnGetBatchNormBackwardWorkspaceSizemudnnBatchNormalizationForwardInferencemudnnDeriveNormTensorDescriptormudnnNormalizationForwardInferencemudnnCreateSpatialTransformerDescriptormudnnSetSpatialTransformerNdDescriptormudnnDestroySpatialTransformerDescriptormudnnSpatialTfGridGeneratorForwardmudnnSpatialTfSamplerForwardmudnnCreateDropoutDescriptormudnnDestroyDropoutDescriptormudnnDropoutGetStatesSizemudnnDropoutGetReserveSpaceSizemudnnSetDropoutDescriptormudnnRestoreDropoutDescriptormudnnGetDropoutDescriptormudnnDropoutForwardmudnnDropoutBackwardmudnnOpsVersionCheckmudnnSoftmaxBackwardmudnnPoolingBackwardmudnnActivationBackwardmudnnLRNCrossChannelBackwardmudnnDivisiveNormalizationBackwardmudnnGetBatchNormalizationForwardTrainingExWorkspaceSizemudnnGetBatchNormalizationBackwardExWorkspaceSizemudnnGetBatchNormalizationTrainingExReserveSpaceSizemudnnBatchNormalizationForwardTrainingmudnnBatchNormalizationForwardTrainingExmudnnBatchNormalizationBackwardmudnnBatchNormalizationBackwardExmudnnGetNormalizationForwardTrainingWorkspaceSizemudnnGetNormalizationBackwardWorkspaceSizemudnnGetNormalizationTrainingReserveSpaceSizemudnnNormalizationForwardTrainingmudnnNormalizationBackwardmudnnSpatialTfGridGeneratorBackwardmudnnSpatialTfSamplerBackwardmudnnSetTensorNdDescriptorWithScalemudnnGetTensorNdDescriptorWithScalemudnnCreateUnaryDescriptormudnnSetUnaryDescriptormudnnUnarymudnnDestroyUnaryDescriptormudnnCreateBinaryDescriptormudnnSetBinaryDescriptormudnnBinarymudnnDestroyBinaryDescriptormudnnCreateTernaryDescriptormudnnSetTernaryDescriptormudnnTernarymudnnDestroyTernaryDescriptormudnnCreateFillDescriptormudnnSetFillDescriptormudnnFillmudnnDestroyFillDescriptormudnnCreateReduceDescriptormudnnSetReduceDescriptormudnnGetReduceWorkspaceSizemudnnReducemudnnGetReduceMeanAndVarWorkspaceSizemudnnReduceMeanAndVarmudnnGetReduceIndicesWorkspaceSizemudnnReduceOnlyIndicesmudnnGetReduceWithIndicesWorkspaceSizemudnnReduceWithIndicesmudnnDestroyReduceDescriptormudnnCreatePermuteDescriptormudnnDestroyPermuteDescriptormudnnSetPermuteSrcOffsetmudnnSetPermuteDstOffsetmudnnPermuteConfigDimStridemudnnPermuteConfigDimStrideForSlicemudnnPermuteConfigDimStrideForSliceExmudnnPermutemudnnCreateConcatDescriptormudnnSetConcatDescriptormudnnGetConcatDescriptormudnnConcatmudnnDestroyConcatDescriptormudnnCreateNonzeroDescriptormudnnDestroyDescriptormudnnGetNonzeroWorkspaceSizemudnnNonzeromudnnCreateLayerNormDescriptormudnnSetLayerNormDescriptormudnnGetLayerNormDescriptormudnnGetLayerNormForwardWorkspaceSizemudnnLayerNormForwardmudnnGetLayerNormBackwardWorkspaceSizemudnnLayerNormBackwardmudnnDestroyLayerNormDescriptormudnnSetDropoutDescriptorExmudnnDropoutForwardExmudnnDropoutBackwardExmudnnCreateInterpolateDescriptormudnnSetInterpolateDescriptormudnnGetInterpolateDescriptormudnnInterpolateForwardmudnnInterpolateBackwardmudnnDestroyInterpolateDescriptormudnnCreateSortDescriptormudnnSetSortDescriptormudnnGetSortDescriptormudnnGetSortWorkspaceSizemudnnSortmudnnDestroySortDescriptormudnnCreateSortByKeyDescriptormudnnSetSortByKeyDescriptormudnnGetSortByKeyDescriptormudnnGetSortByKeyWorkspaceSizemudnnSortByKeymudnnDestroySortByKeyDescriptormudnnCreateScatterDescriptormudnnSetScatterDescriptormudnnGetScatterDescriptormudnnScatterInplacemudnnScatterNonInplacemudnnDestroyScatterDescriptormudnnCreateScatterNDDescriptormudnnSetScatterNDDescriptormudnnGetScatterNDDescriptormudnnScatterNDmudnnDestroyScatterNDDescriptormudnnCreateSoftmaxDescriptormudnnSetSoftmaxDescriptormudnnGetSoftmaxDescriptormudnnGetSoftmaxForwardWorkspaceSizemudnnSoftmaxForwardExmudnnGetSoftmaxBackwardWorkspaceSizemudnnSoftmaxBackwardExmudnnDestroySoftmaxDescriptormudnnCreateTopKDescriptormudnnSetTopKDescriptormudnnGetTopKDescriptormudnnGetTopKWorkspaceSizemudnnTopKmudnnDestroyTopKDescriptormudnnCreateRopeDescriptormudnnSetRopeDescriptormudnnGetRopeDescriptormudnnRopeForwardmudnnRopeBackwardmudnnDestroyRopeDescriptormudnnCreateRMSNormDescriptormudnnSetRMSNormDescriptormudnnGetRMSNormDescriptormudnnRMSNormForwardmudnnRMSNormBackwardmudnnGetRMSNormBackwardWorkspaceSizemudnnDestroyRMSNormDescriptormudnnCreateSwiGluDescriptormudnnSwiGluForwardmudnnSwiGluBackwardmudnnDestroySwiGluDescriptormudnnCreateNLLLossDescriptormudnnDestroyNLLLossDescriptormudnnSetNLLLossDescriptormudnnGetNLLLossDescriptormudnnGetNLLLossForwardWorkspaceSizemudnnNLLLossForwardmudnnGetNLLLossBackwardWorkspaceSizemudnnNLLLossBackwardmudnnCreateKLDivLossDescriptormudnnDestroyKLDivLossDescriptormudnnSetKLDivLossDescriptormudnnGetKLDivLossDescriptormudnnGetKLDivLossForwardWorkspaceSizemudnnKLDivLossForwardmudnnGetKLDivLossBackwardWorkspaceSizemudnnKLDivLossBackwardmudnnCreateCrossEntropyLossDescriptormudnnDestroyCrossEntropyLossDescriptormudnnSetCrossEntropyLossDescriptormudnnGetCrossEntropyLossDescriptormudnnGetCrossEntropyLossForwardWorkspaceSizemudnnCrossEntropyLossForwardmudnnGetCrossEntropyLossBackwardWorkspaceSizemudnnCrossEntropyLossBackwardmudnnCreateMaskedSelectDescriptormudnnGetMaskedSelectWorkspaceSizemudnnMaskedSelectmudnnDestroyMaskedSelectDescriptormudnnCreatePadDescriptormudnnSetPadDescriptormudnnGetPadDescriptormudnnPadmudnnDestroyPadDescriptormudnnCreateGroupNormDescriptormudnnSetGroupNormDescriptormudnnGetGroupNormDescriptormudnnGroupNormmudnnDestroyGroupNormDescriptormudnnCreateGluDescriptormudnnSetGluDescriptormudnnGetGluDescriptormudnnGlumudnnDestroyGluDescriptormudnnCreateCumDescriptormudnnSetCumDescriptormudnnGetCumDescriptormudnnCummudnnDestroyCumDescriptormudnnCreateMaskedScatterDescriptormudnnMaskedScattermudnnDestroyMaskedScatterDescriptor
mudnn_adv.h
mudnnCreateRNNDescriptormudnnDestroyRNNDescriptormudnnSetRNNDescriptor_v8mudnnGetRNNDescriptor_v8mudnnRNNSetClip_v8mudnnRNNSetClip_v9mudnnRNNGetClip_v8mudnnRNNGetClip_v9mudnnBuildRNNDynamicmudnnGetRNNTempSpaceSizesmudnnGetRNNWeightSpaceSizemudnnGetRNNWeightParamsmudnnCreateRNNDataDescriptormudnnDestroyRNNDataDescriptormudnnSetRNNDataDescriptormudnnGetRNNDataDescriptormudnnRNNForwardmudnnCreateSeqDataDescriptormudnnDestroySeqDataDescriptormudnnSetSeqDataDescriptormudnnGetSeqDataDescriptormudnnCreateAttnDescriptormudnnDestroyAttnDescriptormudnnSetAttnDescriptormudnnGetAttnDescriptormudnnGetMultiHeadAttnBuffersmudnnGetMultiHeadAttnWeightsmudnnMultiHeadAttnForwardmudnnAdvVersionCheckmudnnRNNBackwardData_v8mudnnRNNBackwardWeights_v8mudnnMultiHeadAttnBackwardDatamudnnMultiHeadAttnBackwardWeightsmudnnCreateCTCLossDescriptormudnnSetCTCLossDescriptormudnnSetCTCLossDescriptorExmudnnSetCTCLossDescriptor_v8mudnnSetCTCLossDescriptor_v9mudnnGetCTCLossDescriptormudnnGetCTCLossDescriptorExmudnnGetCTCLossDescriptor_v8mudnnGetCTCLossDescriptor_v9mudnnDestroyCTCLossDescriptormudnnCTCLossmudnnCTCLoss_v8mudnnGetCTCLossWorkspaceSizemudnnGetCTCLossWorkspaceSize_v8mudnnSetCTCLossDescriptor_v10mudnnGetCTCLossDescriptor_v10mudnnCTCLoss_v10mudnnCTCLossGetWorkspaceSize_v10mudnnCTCLossBackward_v10mudnnCreateScaledDotProductAttentionDescriptormudnnDestroyScaledDotProductAttentionDescriptormudnnSetScaledDotProductAttentionDescriptormudnnSetScaledDotProductAttentionDescriptorExmudnnSetScaledDotProductAttentionVarlenDescriptormudnnSetScaledDotProductAttentionVarlenDescriptorExmudnnScaledDotProductAttentionFlashForwardmudnnScaledDotProductAttentionFlashBackwardGetWorkspaceSizemudnnScaledDotProductAttentionFlashBackwardmudnnScaledDotProductAttentionFlashVarlenForwardmudnnScaledDotProductAttentionFlashVarlenBackwardGetWorkspaceSizemudnnScaledDotProductAttentionFlashVarlenBackwardmudnnScaledDotProductAttentionMathForwardGetWorkspaceSizemudnnScaledDotProductAttentionMathForwardmudnnScaledDotProductAttentionMathBackwardGetWorkspaceSizemudnnScaledDotProductAttentionMathBackwardmudnnCreateBatchMatMulDescriptormudnnDestroyBatchMatMulDescriptormudnnSetBatchMatMulDescriptormudnnSetBatchMatMulDescriptorExmudnnBatchMatmulGetWorkspaceSizemudnnBatchMatMulBiasmudnnBatchMatMulBiasTensorScalemudnnBatchMatMulBiasTensorScaleEpiloguemudnnCreateDotDescriptormudnnDestroyDotDescriptormudnnSetDotMathTypemudnnGetDotWorkspaceSizemudnnDot
函数参考
mudnn_graph.h
mudnnGetVersion
size_t mudnnGetVersion(void)
声明位置:mudnn_graph.h
获取当前编译的 muDNN 版本号。
以整数编码的版本信息,主/次/补丁组合。
返回值
以整数编码的版本信息,主/次/补丁组合。
mudnnGetMaxDeviceVersion
size_t mudnnGetMaxDeviceVersion(void)
声明位置:mudnn_graph.h
查询支持的最高设备架构版本。
设备架构版本号。
返回值
设备架构版本号。
mudnnGetMusartVersion
size_t mudnnGetMusartVersion(void)
声明位置:mudnn_graph.h
获取静态链接的 MUSA Runtime 版本。
MUSA Runtime 版本号。
返回值
MUSA Runtime 版本号。
mudnnGetErrorString
const char *mudnnGetErrorString(mudnnStatus_t status)
声明位置:mudnn_graph.h
获取可读错误字符串,类似 cudnnGetErrorString。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
status | mudnnStatus_t | - |
mudnnGetLastErrorString
void mudnnGetLastErrorString(char *message, size_t max_size)
声明位置:mudnn_graph.h
获取最近一次错误字符串。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
message | char * | 用户缓冲区。 |
max_size | size_t | 缓冲区大小。 |
mudnnQueryRuntimeError
mudnnStatus_t mudnnQueryRuntimeError(mudnnHandle_t handle, mudnnStatus_t *rstatus, mudnnErrQueryMode_t mode, mudnnRuntimeTag_t *tag)
声明位置:mudnn_graph.h
状态:已废弃。
查询运行时错误(已弃用,与 cudnnQueryRuntimeError 类似)。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | - |
rstatus | mudnnStatus_t * | - |
mode | mudnnErrQueryMode_t | - |
tag | mudnnRuntimeTag_t * | - |
mudnnGetProperty
mudnnStatus_t mudnnGetProperty(libraryPropertyType type, int *value)
声明位置:mudnn_graph.h
获取库属性,兼容 cudnnGetProperty。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
type | libraryPropertyType | - |
value | int * | - |
mudnnCreate
mudnnStatus_t mudnnCreate(mudnnHandle_t *handle)
声明位置:mudnn_graph.h
创建/销毁 muDNN 上下文。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t * | - |
mudnnDestroy
mudnnStatus_t mudnnDestroy(mudnnHandle_t handle)
声明位置:mudnn_graph.h
创建/销毁 muDNN 上下文。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | - |
mudnnSetStream
mudnnStatus_t mudnnSetStream(mudnnHandle_t handle, musaStream_t streamId)
声明位置:mudnn_graph.h
设置或获取流,类似 cudnnSetStream/cudnnGetStream。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | - |
streamId | musaStream_t | - |
mudnnGetStream
mudnnStatus_t mudnnGetStream(mudnnHandle_t handle, musaStream_t *streamId)
声明位置:mudnn_graph.h
设置或获取流,类似 cudnnSetStream/cudnnGetStream。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | - |
streamId | musaStream_t * | - |
mudnnSetCallback
mudnnStatus_t mudnnSetCallback(unsigned mask, void *udata, mudnnCallback_t fptr)
声明位置:mudnn_graph.h
注册回调或查询当前回调。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
mask | unsigned | - |
udata | void * | - |
fptr | mudnnCallback_t | - |
mudnnGetCallback
mudnnStatus_t mudnnGetCallback(unsigned *mask, void **udata, mudnnCallback_t *fptr)
声明位置:mudnn_graph.h
注册回调或查询当前回调。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
mask | unsigned * | - |
udata | void ** | - |
fptr | mudnnCallback_t * | - |
mudnnGraphVersionCheck
mudnnStatus_t mudnnGraphVersionCheck(void)
声明位置:mudnn_graph.h
交叉库版本检测,与 cudnnGraphVersionCheck 类似。
成功或版本不匹配错误。
返回值
成功或版本不匹配错误。
mudnnBackendCreateDescriptor
mudnnStatus_t mudnnBackendCreateDescriptor(mudnnBackendDescriptorType_t descriptorType, mudnnBackendDescriptor_t *descriptor)
声明位置:mudnn_graph.h
创建 Backend 描述符,等价 cudnnBackendCreateDescriptor。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
descriptorType | mudnnBackendDescriptorType_t | - |
descriptor | mudnnBackendDescriptor_t * | - |
mudnnBackendDestroyDescriptor
mudnnStatus_t mudnnBackendDestroyDescriptor(mudnnBackendDescriptor_t descriptor)
声明位置:mudnn_graph.h
销毁 Backend 描述符。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
descriptor | mudnnBackendDescriptor_t | - |
mudnnBackendInitialize
mudnnStatus_t mudnnBackendInitialize(mudnnBackendDescriptor_t descriptor)
声明位置:mudnn_graph.h
状态:已废弃。
初始化 Backend 描述符(已废弃)。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
descriptor | mudnnBackendDescriptor_t | - |
mudnnBackendFinalize
mudnnStatus_t mudnnBackendFinalize(mudnnBackendDescriptor_t descriptor)
声明位置:mudnn_graph.h
Finalize Backend 描述符,准备执行。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
descriptor | mudnnBackendDescriptor_t | - |
mudnnBackendSetAttribute
mudnnStatus_t mudnnBackendSetAttribute(mudnnBackendDescriptor_t descriptor, mudnnBackendAttributeName_t attributeName, mudnnBackendAttributeType_t attributeType, int64_t elementCount, const void *arrayOfElements)
声明位置:mudnn_graph.h
设置 Backend 属性,类似 cudnnBackendSetAttribute。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
descriptor | mudnnBackendDescriptor_t | - |
attributeName | mudnnBackendAttributeName_t | - |
attributeType | mudnnBackendAttributeType_t | - |
elementCount | int64_t | - |
arrayOfElements | const void * | - |
mudnnBackendGetAttribute
mudnnStatus_t mudnnBackendGetAttribute(mudnnBackendDescriptor_t const descriptor, mudnnBackendAttributeName_t attributeName, mudnnBackendAttributeType_t attributeType, int64_t requestedElementCount, int64_t *elementCount, void *arrayOfElements)
声明位置:mudnn_graph.h
获取 Backend 属性,类似 cudnnBackendGetAttribute。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
descriptor | mudnnBackendDescriptor_t const | - |
attributeName | mudnnBackendAttributeName_t | - |
attributeType | mudnnBackendAttributeType_t | - |
requestedElementCount | int64_t | - |
elementCount | int64_t * | - |
arrayOfElements | void * | - |
mudnnBackendExecute
mudnnStatus_t mudnnBackendExecute(mudnnHandle_t handle, mudnnBackendDescriptor_t executionPlan, mudnnBackendDescriptor_t variantPack)
声明位置:mudnn_graph.h
执行已 final 的执行计划,类似 cudnnBackendExecute。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | - |
executionPlan | mudnnBackendDescriptor_t | - |
variantPack | mudnnBackendDescriptor_t | - |
mudnnBackendPopulateMusaGraph
mudnnStatus_t mudnnBackendPopulateMusaGraph(mudnnHandle_t handle, mudnnBackendDescriptor_t executionPlan, mudnnBackendDescriptor_t variantPack, musaGraph_t graph)
声明位置:mudnn_graph.h
以 MUSA graph 填充执行计划,对标 cudnnBackendPopulateCudaGraph。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | - |
executionPlan | mudnnBackendDescriptor_t | - |
variantPack | mudnnBackendDescriptor_t | - |
graph | musaGraph_t | - |
mudnnBackendUpdateMusaGraph
mudnnStatus_t mudnnBackendUpdateMusaGraph(mudnnHandle_t handle, mudnnBackendDescriptor_t executionPlan, mudnnBackendDescriptor_t variantPack, musaGraph_t graph)
声明位置:mudnn_graph.h
用新的 VariantPack 更新已有 graph,类似 cudnnBackendUpdateCudaGraph。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | - |
executionPlan | mudnnBackendDescriptor_t | - |
variantPack | mudnnBackendDescriptor_t | - |
graph | musaGraph_t | - |
mudnn_cnn.h
mudnnCreateConvolutionDescriptor
mudnnStatus_t mudnnCreateConvolutionDescriptor(mudnnConvolutionDescriptor_t *convDesc)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
创建卷积描述符(类似 cudnnCreateConvolutionDescriptor)。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
convDesc | mudnnConvolutionDescriptor_t * | 返回创建好的卷积描述符指针。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnDestroyConvolutionDescriptor
mudnnStatus_t mudnnDestroyConvolutionDescriptor(mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
销毁卷积描述符。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
convDesc | mudnnConvolutionDescriptor_t | 待销毁的卷积描述符。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnSetConvolutionMathType
mudnnStatus_t mudnnSetConvolutionMathType(mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, mudnnMathType_t mathType)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
设置卷积计算模式。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
convDesc | mudnnConvolutionDescriptor_t | 卷积描述符。 |
mathType | mudnnMathType_t | 计算模式(如 TF32/FP16 等)。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnGetConvolutionMathType
mudnnStatus_t mudnnGetConvolutionMathType(mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, mudnnMathType_t *mathType)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
获取卷积计算模式。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
convDesc | mudnnConvolutionDescriptor_t | 卷积描述符。 |
mathType | mudnnMathType_t * | 返回的计算模式。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnSetConvolutionGroupCount
mudnnStatus_t mudnnSetConvolutionGroupCount(mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, int groupCount)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
设置分组卷积的组数。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
convDesc | mudnnConvolutionDescriptor_t | 卷积描述符。 |
groupCount | int | 分组数,默认 1。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnGetConvolutionGroupCount
mudnnStatus_t mudnnGetConvolutionGroupCount(mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, int *groupCount)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
获取分组卷积的组数。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
convDesc | mudnnConvolutionDescriptor_t | 卷积描述符。 |
groupCount | int * | 返回的分组数。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnSetConvolutionReorderType
mudnnStatus_t mudnnSetConvolutionReorderType(mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, mudnnReorderType_t reorderType)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
设置重排类型(已废弃,兼容 cudnnReorderType)。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
convDesc | mudnnConvolutionDescriptor_t | 卷积描述符。 |
reorderType | mudnnReorderType_t | 重排类型。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnGetConvolutionReorderType
mudnnStatus_t mudnnGetConvolutionReorderType(mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, mudnnReorderType_t *reorderType)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
获取重排类型(已废弃)。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
convDesc | mudnnConvolutionDescriptor_t | 卷积描述符。 |
reorderType | mudnnReorderType_t * | 返回的重排类型。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnSetConvolution2dDescriptor
mudnnStatus_t mudnnSetConvolution2dDescriptor(mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, int pad_h, int pad_w, int u, int v, int dilation_h, int dilation_w, mudnnConvolutionMode_t mode, mudnnDataType_t computeType)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
配置 2D 卷积参数。
参数
convDesc(mudnnConvolutionDescriptor_t)pad_h(int)pad_w(int)u(int)v(int)dilation_h(int)dilation_w(int)mode(mudnnConvolutionMode_t):卷积或互相关computeType(mudnnDataType_t):计算类型(累加类型)
mudnnGetConvolution2dDescriptor
mudnnStatus_t mudnnGetConvolution2dDescriptor(const mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, int *pad_h, int *pad_w, int *u, int *v, int *dilation_h, int *dilation_w, mudnnConvolutionMode_t *mode, mudnnDataType_t *computeType)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
读取 2D 卷积参数。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
convDesc | const mudnnConvolutionDescriptor_t | 卷积描述符。 |
pad_h | int * | 返回 padding 高度。 |
pad_w | int * | 返回 padding 宽度。 |
u | int * | 返回垂直 stride。 |
v | int * | 返回水平 stride。 |
dilation_h | int * | 返回垂直 dilation。 |
dilation_w | int * | 返回水平 dilation。 |
mode | mudnnConvolutionMode_t * | 返回卷积/互相关模式。 |
computeType | mudnnDataType_t * | 返回累加计算类型。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnSetConvolutionNdDescriptor
mudnnStatus_t mudnnSetConvolutionNdDescriptor(mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, int arrayLength, const int padA[], const int filterStrideA[], const int dilationA[], mudnnConvolutionMode_t mode, mudnnDataType_t computeType)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
配置 Nd 卷积参数。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
convDesc | mudnnConvolutionDescriptor_t | - |
arrayLength | int | 数组长度 |
padA | const int | padding数组 |
filterStrideA | const int | 滤波步长数组 |
dilationA | const int | dilation数组 |
mode | mudnnConvolutionMode_t | 卷积模式 |
computeType | mudnnDataType_t | 计算类型(累加类型) |
mudnnGetConvolutionNdDescriptor
mudnnStatus_t mudnnGetConvolutionNdDescriptor(const mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, int arrayLengthRequested, int *arrayLength, int padA[], int strideA[], int dilationA[], mudnnConvolutionMode_t *mode, mudnnDataType_t *computeType)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
读取 Nd 卷积参数。
padA/strideA/dilationA
返回的 padding/stride/dilation 数组
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
convDesc | const mudnnConvolutionDescriptor_t | - |
arrayLengthRequested | int | 输入/输出维度个数要求 |
arrayLength | int * | 实际返回的维度个数(数组长度) |
padA | int | - |
strideA | int | - |
dilationA | int | - |
mode | mudnnConvolutionMode_t * | 卷积模式 |
computeType | mudnnDataType_t * | 计算类型(累加类型) |
mudnnGetConvolution2dForwardOutputDim
mudnnStatus_t mudnnGetConvolution2dForwardOutputDim(const mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, const mudnnTensorDescriptor_t inputTensorDesc, const mudnnFilterDescriptor_t filterDesc, int *n, int *c, int *h, int *w)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
计算 2D 卷积输出尺寸(N,C,H,W)。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
convDesc | const mudnnConvolutionDescriptor_t | 卷积描述符。 |
inputTensorDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输入张量描述符。 |
filterDesc | const mudnnFilterDescriptor_t | 滤波器描述符。 |
n | int * | 输出批大小。 |
c | int * | 输出通道数。 |
h | int * | 输出高度。 |
w | int * | 输出宽度。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnGetConvolutionNdForwardOutputDim
mudnnStatus_t mudnnGetConvolutionNdForwardOutputDim(const mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, const mudnnTensorDescriptor_t inputTensorDesc, const mudnnFilterDescriptor_t filterDesc, int nbDims, int tensorOuputDimA[])
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
计算 Nd 卷积输出尺寸。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
convDesc | const mudnnConvolutionDescriptor_t | 卷积描述符。 |
inputTensorDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输入张量描述符。 |
filterDesc | const mudnnFilterDescriptor_t | 滤波器描述符。 |
nbDims | int | 期望的维度数。 |
tensorOuputDimA | int | 输出张量各维尺寸数组,长度为 nbDims。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnGetConvolutionForwardAlgorithmMaxCount
mudnnStatus_t mudnnGetConvolutionForwardAlgorithmMaxCount(mudnnHandle_t handle, int *count)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
查询前向卷积算法数量上限。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | muDNN 句柄。 |
count | int * | 返回可用算法的最大个数。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnGetConvolutionForwardAlgorithm_v7
mudnnStatus_t mudnnGetConvolutionForwardAlgorithm_v7(mudnnHandle_t handle, const mudnnTensorDescriptor_t srcDesc, const mudnnFilterDescriptor_t filterDesc, const mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, const mudnnTensorDescriptor_t destDesc, const int requestedAlgoCount, int *returnedAlgoCount, mudnnConvolutionFwdAlgoPerf_t *perfResults)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
查询前向卷积算法(v7 接口),返回性能结果。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | muDNN 句柄。 |
srcDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输入张量描述符。 |
filterDesc | const mudnnFilterDescriptor_t | 滤波器描述符。 |
convDesc | const mudnnConvolutionDescriptor_t | 卷积描述符。 |
destDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输出张量描述符。 |
requestedAlgoCount | const int | 期望返回的算法数量上限。 |
returnedAlgoCount | int * | 实际返回的算法数量。 |
perfResults | mudnnConvolutionFwdAlgoPerf_t * | 算法性能结果数组。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnFindConvolutionForwardAlgorithm
mudnnStatus_t mudnnFindConvolutionForwardAlgorithm(mudnnHandle_t handle, const mudnnTensorDescriptor_t xDesc, const mudnnFilterDescriptor_t wDesc, const mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, const mudnnTensorDescriptor_t yDesc, const int requestedAlgoCount, int *returnedAlgoCount, mudnnConvolutionFwdAlgoPerf_t *perfResults)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
搜索前向卷积算法(不携带实际数据)。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | muDNN 句柄。 |
xDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输入张量描述符。 |
wDesc | const mudnnFilterDescriptor_t | 滤波器描述符。 |
convDesc | const mudnnConvolutionDescriptor_t | 卷积描述符。 |
yDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输出张量描述符。 |
requestedAlgoCount | const int | 期望返回的算法数量上限。 |
returnedAlgoCount | int * | 实际返回的算法数量。 |
perfResults | mudnnConvolutionFwdAlgoPerf_t * | 算法性能结果数组,长度不小于 requestedAlgoCount。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnFindConvolutionForwardAlgorithmEx
mudnnStatus_t mudnnFindConvolutionForwardAlgorithmEx(mudnnHandle_t handle, const mudnnTensorDescriptor_t xDesc, const void *x, const mudnnFilterDescriptor_t wDesc, const void *w, const mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, const mudnnTensorDescriptor_t yDesc, void *y, const int requestedAlgoCount, int *returnedAlgoCount, mudnnConvolutionFwdAlgoPerf_t *perfResults, void *workSpace, size_t workSpaceSizeInBytes)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
搜索前向卷积算法(含真实数据与 workspace)。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | muDNN 句柄。 |
xDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输入张量描述符。 |
x | const void * | 指向输入张量数据的设备指针。 |
wDesc | const mudnnFilterDescriptor_t | 滤波器描述符。 |
w | const void * | 指向滤波器数据的设备指针。 |
convDesc | const mudnnConvolutionDescriptor_t | 卷积描述符。 |
yDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输出张量描述符。 |
y | void * | 指向输出张量数据的设备指针。 |
requestedAlgoCount | const int | 期望返回的算法数量上限。 |
returnedAlgoCount | int * | 实际返回的算法数量。 |
perfResults | mudnnConvolutionFwdAlgoPerf_t * | 算法性能结果数组。 |
workSpace | void * | 指向搜索用工作区的设备指针。 |
workSpaceSizeInBytes | size_t | 工作区大小(字节)。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnIm2Col
mudnnStatus_t mudnnIm2Col(mudnnHandle_t handle, const mudnnTensorDescriptor_t xDesc, const void *x, const mudnnFilterDescriptor_t wDesc, const mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, void *colBuffer)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
将输入张量转为 col 格式(im2col)。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | muDNN 句柄。 |
xDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输入张量描述符。 |
x | const void * | 指向输入张量数据的设备指针。 |
wDesc | const mudnnFilterDescriptor_t | 滤波器描述符。 |
convDesc | const mudnnConvolutionDescriptor_t | 卷积描述符。 |
colBuffer | void * | 指向输出 col 缓冲区的设备指针。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnReorderFilterAndBias
mudnnStatus_t mudnnReorderFilterAndBias(mudnnHandle_t handle, const mudnnFilterDescriptor_t filterDesc, mudnnReorderType_t reorderType, const void *filterData, void *reorderedFilterData, int reorderBias, const void *biasData, void *reorderedBiasData)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
重排滤波器与偏置数据。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | muDNN 句柄。 |
filterDesc | const mudnnFilterDescriptor_t | 滤波器描述符。 |
reorderType | mudnnReorderType_t | 重排类型。 |
filterData | const void * | 指向原始滤波器数据的设备指针。 |
reorderedFilterData | void * | 指向重排后滤波器数据的设备指针。 |
reorderBias | int | 是否重排偏置(非 0 则重排)。 |
biasData | const void * | 指向原始偏置数据的设备指针。 |
reorderedBiasData | void * | 指向重排后偏置数据的设备指针。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnGetConvolutionForwardWorkspaceSize
mudnnStatus_t mudnnGetConvolutionForwardWorkspaceSize(mudnnHandle_t handle, const mudnnTensorDescriptor_t xDesc, const mudnnFilterDescriptor_t wDesc, const mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, const mudnnTensorDescriptor_t yDesc, mudnnConvolutionFwdAlgo_t algo, size_t *sizeInBytes)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
查询前向卷积算法所需最小 workspace。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | muDNN 句柄。 |
xDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输入张量描述符。 |
wDesc | const mudnnFilterDescriptor_t | 滤波器描述符。 |
convDesc | const mudnnConvolutionDescriptor_t | 卷积描述符。 |
yDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输出张量描述符。 |
algo | mudnnConvolutionFwdAlgo_t | 指定的前向卷积算法。 |
sizeInBytes | size_t * | 返回最小 workspace 大小(字节)。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败 返回错误码。
mudnnConvolutionForward
mudnnStatus_t mudnnConvolutionForward(mudnnHandle_t handle, const void *alpha, const mudnnTensorDescriptor_t xDesc, const void *x, const mudnnFilterDescriptor_t wDesc, const void *w, const mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, mudnnConvolutionFwdAlgo_t algo, void *workSpace, size_t workSpaceSizeInBytes, const void *beta, const mudnnTensorDescriptor_t yDesc, void *y)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
前向卷积:y = alpha * Conv(x,w) + beta * y。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | muDNN 句柄。 |
alpha | const void * | 标量系数 alpha 指针(设备端)。 |
xDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输入张量描述符。 |
x | const void * | 指向输入张量数据的设备指针。 |
wDesc | const mudnnFilterDescriptor_t | 滤波器描述符。 |
w | const void * | 指向滤波器数据的设备指针。 |
convDesc | const mudnnConvolutionDescriptor_t | 卷积描述符。 |
algo | mudnnConvolutionFwdAlgo_t | 前向卷积算法。 |
workSpace | void * | 指向工作区的设备指针。 |
workSpaceSizeInBytes | size_t | 工作区大小(字节)。 |
beta | const void * | 标量系数 beta 指针(设备端)。 |
yDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输出张量描述符。 |
y | void * | 指向输出/累加张量数据的设备指针。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnConvolutionBiasActivationForward
mudnnStatus_t mudnnConvolutionBiasActivationForward(mudnnHandle_t handle, const void *alpha1, const mudnnTensorDescriptor_t xDesc, const void *x, const mudnnFilterDescriptor_t wDesc, const void *w, const mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, mudnnConvolutionFwdAlgo_t algo, void *workSpace, size_t workSpaceSizeInBytes, const void *alpha2, const mudnnTensorDescriptor_t zDesc, const void *z, const mudnnTensorDescriptor_t biasDesc, const void *bias, const mudnnActivationDescriptor_t activationDesc, const mudnnTensorDescriptor_t yDesc, void *y)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
融合卷积/偏置/激活前向计算:y = Act(alpha1conv(x)+alpha2z+bias)。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | muDNN 句柄。 |
alpha1 | const void * | 卷积输出系数(设备端)。 |
xDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输入张量描述符。 |
x | const void * | 指向输入张量数据的设备指针。 |
wDesc | const mudnnFilterDescriptor_t | 滤波器描述符。 |
w | const void * | 指向滤波器数据的设备指针。 |
convDesc | const mudnnConvolutionDescriptor_t | 卷积描述符。 |
algo | mudnnConvolutionFwdAlgo_t | 前向卷积算法。 |
workSpace | void * | 指向工作区的设备指针。 |
workSpaceSizeInBytes | size_t | 工作区大小(字节)。 |
alpha2 | const void * | 残差张量系数(设备端)。 |
zDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 残差张量描述符。 |
z | const void * | 指向残差张量数据的设备指针,可为 NULL。 |
biasDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 偏置张量描述符。 |
bias | const void * | 指向偏置数据的设备指针,可为 NULL。 |
activationDesc | const mudnnActivationDescriptor_t | 激活描述符。 |
yDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输出张量描述符。 |
y | void * | 指向输出/累加张量数据的设备指针。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnGetConvolutionBackwardDataAlgorithmMaxCount
mudnnStatus_t mudnnGetConvolutionBackwardDataAlgorithmMaxCount(mudnnHandle_t handle, int *count)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
返回可用的数据反向传播算法数量上限。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | muDNN 句柄。 |
count | int * | 返回可用算法的最大个数。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnFindConvolutionBackwardDataAlgorithm
mudnnStatus_t mudnnFindConvolutionBackwardDataAlgorithm(mudnnHandle_t handle, const mudnnFilterDescriptor_t wDesc, const mudnnTensorDescriptor_t dyDesc, const mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, const mudnnTensorDescriptor_t dxDesc, const int requestedAlgoCount, int *returnedAlgoCount, mudnnConvolutionBwdDataAlgoPerf_t *perfResults)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
搜索数据反向传播算法(无实际数据)。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | muDNN 句柄。 |
wDesc | const mudnnFilterDescriptor_t | 滤波器描述符。 |
dyDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输出梯度张量描述符。 |
convDesc | const mudnnConvolutionDescriptor_t | 卷积描述符。 |
dxDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输入梯度张量描述符。 |
requestedAlgoCount | const int | 期望返回算法数目。 |
returnedAlgoCount | int * | 实际返回算法数目。 |
perfResults | mudnnConvolutionBwdDataAlgoPerf_t * | 算法性能结果数组。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnFindConvolutionBackwardDataAlgorithmEx
mudnnStatus_t mudnnFindConvolutionBackwardDataAlgorithmEx(mudnnHandle_t handle, const mudnnFilterDescriptor_t wDesc, const void *w, const mudnnTensorDescriptor_t dyDesc, const void *dy, const mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, const mudnnTensorDescriptor_t dxDesc, void *dx, const int requestedAlgoCount, int *returnedAlgoCount, mudnnConvolutionBwdDataAlgoPerf_t *perfResults, void *workSpace, size_t workSpaceSizeInBytes)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
搜索数据反向传播算法(含真实数据与 workspace)。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | muDNN 句柄。 |
wDesc | const mudnnFilterDescriptor_t | 滤波器描述符。 |
w | const void * | 指向滤波器数据的设备指针。 |
dyDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输 出梯度描述符。 |
dy | const void * | 指向输出梯度数据的设备指针。 |
convDesc | const mudnnConvolutionDescriptor_t | 卷积描述符。 |
dxDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输入梯度描述符。 |
dx | void * | 指向输入梯度数据的设备指针。 |
requestedAlgoCount | const int | 期望返回算法数目。 |
returnedAlgoCount | int * | 实际返回算法数目。 |
perfResults | mudnnConvolutionBwdDataAlgoPerf_t * | 算法性能结果数组。 |
workSpace | void * | 指向工作区的设备指针。 |
workSpaceSizeInBytes | size_t | 工作区大小(字节)。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnGetConvolutionBackwardDataAlgorithm_v7
mudnnStatus_t mudnnGetConvolutionBackwardDataAlgorithm_v7(mudnnHandle_t handle, const mudnnFilterDescriptor_t filterDesc, const mudnnTensorDescriptor_t diffDesc, const mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, const mudnnTensorDescriptor_t gradDesc, const int requestedAlgoCount, int *returnedAlgoCount, mudnnConvolutionBwdDataAlgoPerf_t *perfResults)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
查询数据反向传播算法(v7 接口),返回性能结果。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | muDNN 句柄。 |
filterDesc | const mudnnFilterDescriptor_t | 滤波器描述符。 |
diffDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输出梯度描述符。 |
convDesc | const mudnnConvolutionDescriptor_t | 卷积描述符。 |
gradDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输入梯度描述符。 |
requestedAlgoCount | const int | 期望返回算法数目。 |
returnedAlgoCount | int * | 实际返回算法数目。 |
perfResults | mudnnConvolutionBwdDataAlgoPerf_t * | 算法性能结果数组。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnGetConvolutionBackwardDataWorkspaceSize
mudnnStatus_t mudnnGetConvolutionBackwardDataWorkspaceSize(mudnnHandle_t handle, const mudnnFilterDescriptor_t wDesc, const mudnnTensorDescriptor_t dyDesc, const mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, const mudnnTensorDescriptor_t dxDesc, mudnnConvolutionBwdDataAlgo_t algo, size_t *sizeInBytes)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
查询数据反向传播算法所需最小 workspace。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | muDNN 句柄。 |
wDesc | const mudnnFilterDescriptor_t | 滤波器描述符。 |
dyDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输出梯度描述符。 |
convDesc | const mudnnConvolutionDescriptor_t | 卷积描述符。 |
dxDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输入梯度描述符。 |
algo | mudnnConvolutionBwdDataAlgo_t | 反向数据算法。 |
sizeInBytes | size_t * | 返回所需最小 workspace(字节)。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnConvolutionBackwardData
mudnnStatus_t mudnnConvolutionBackwardData(mudnnHandle_t handle, const void *alpha, const mudnnFilterDescriptor_t wDesc, const void *w, const mudnnTensorDescriptor_t dyDesc, const void *dy, const mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, mudnnConvolutionBwdDataAlgo_t algo, void *workSpace, size_t workSpaceSizeInBytes, const void *beta, const mudnnTensorDescriptor_t dxDesc, void *dx)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
数据反向传播计算:dx = alphaConvBW(dy,w)+betadx。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | muDNN 句柄。 |
alpha | const void * | 标量系数 alpha 指针(设备端)。 |
wDesc | const mudnnFilterDescriptor_t | 滤波器描述符。 |
w | const void * | 指向滤波器数据的设备指针。 |
dyDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输出梯度描述符。 |
dy | const void * | 指向输出梯度数据的设备指针。 |
convDesc | const mudnnConvolutionDescriptor_t | 卷积描述符。 |
algo | mudnnConvolutionBwdDataAlgo_t | 反向数据算法。 |
workSpace | void * | 指向工作区的设备指针。 |
workSpaceSizeInBytes | size_t | 工作区大小(字节)。 |
beta | const void * | 标量系数 beta 指针(设备端)。 |
dxDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输入梯度描述符。 |
dx | void * | 指向输入梯度数据的设备指针。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnGetFoldedConvBackwardDataDescriptors
mudnnStatus_t mudnnGetFoldedConvBackwardDataDescriptors(const mudnnHandle_t handle, const mudnnFilterDescriptor_t filterDesc, const mudnnTensorDescriptor_t diffDesc, const mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, const mudnnTensorDescriptor_t gradDesc, const mudnnTensorFormat_t transformFormat, mudnnFilterDescriptor_t foldedFilterDesc, mudnnTensorDescriptor_t paddedDiffDesc, mudnnConvolutionDescriptor_t foldedConvDesc, mudnnTensorDescriptor_t foldedGradDesc, mudnnTensorTransformDescriptor_t filterFoldTransDesc, mudnnTensorTransformDescriptor_t diffPadTransDesc, mudnnTensorTransformDescriptor_t gradFoldTransDesc, mudnnTensorTransformDescriptor_t gradUnfoldTransDesc)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
生成数据反向传播相关折叠描述符。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | const mudnnHandle_t | muDNN 句柄。 |
filterDesc | const mudnnFilterDescriptor_t | 原始滤波器描述符。 |
diffDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输出梯度描述符。 |
convDesc | const mudnnConvolutionDescriptor_t | 原始卷积描述符。 |
gradDesc | const mudnnTensorDescriptor_t | 输入梯度描述符。 |
transformFormat | const mudnnTensorFormat_t | 期望的折叠张量格式。 |
foldedFilterDesc | mudnnFilterDescriptor_t | 折叠后的滤波器描述符。 |
paddedDiffDesc | mudnnTensorDescriptor_t | 填充后的输出梯度描述符。 |
foldedConvDesc | mudnnConvolutionDescriptor_t | 折叠后的卷积描述符。 |
foldedGradDesc | mudnnTensorDescriptor_t | 折叠后的输入梯度描述符。 |
filterFoldTransDesc | mudnnTensorTransformDescriptor_t | 滤波器折叠的变换描述符。 |
diffPadTransDesc | mudnnTensorTransformDescriptor_t | 输出梯度填充的变换描述符。 |
gradFoldTransDesc | mudnnTensorTransformDescriptor_t | 输入梯度折叠的变换描述符。 |
gradUnfoldTransDesc | mudnnTensorTransformDescriptor_t | 输入梯度反折叠的变换描述符。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnCnnVersionCheck
mudnnStatus_t mudnnCnnVersionCheck(void)
声明位置:mudnn_cnn.h
mudnnGetConvolutionBackwardFilterAlgorithmMaxCount
mudnnStatus_t mudnnGetConvolutionBackwardFilterAlgorithmMaxCount(mudnnHandle_t handle, int *count)
声明位置:mudnn_cnn.h
状态:已废弃。
返回可用的滤波器反向传播算法数量上限。
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
handle | mudnnHandle_t | muDNN 句柄。 |
count | int * | 返回可用算法的最大个数。 |
返回值
mudnnStatus_t 成功返回 MUDNN_STATUS_SUCCESS,失败返回错误码。
mudnnFindConvolutionBackwardFilterAlgorithm
mudnnStatus_t mudnnFindConvolutionBackwardFilterAlgorithm(mudnnHandle_t handle, const mudnnTensorDescriptor_t xDesc, const mudnnTensorDescriptor_t dyDesc, const mudnnConvolutionDescriptor_t convDesc, const mudnnFilterDescriptor_t dwDesc, const int requestedAlgoCount, int *returnedAlgoCount, mudnnConvolutionBwdFilterAlgoPerf_t *perfResults)
声明位置