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v3.0-实验5-1-智能编程语言算子开发与集成实验

1. 实验目的

    掌握使用智能编程语言BANG进行算子开发、编译扩展高性能库算子，并集成到PyTorch框架中的方法和流程。能够用BANG实现Sigmoid算子，并集成进PyTorch的推断网络高效地运行在MLU硬件上。

    实验工作量：代码量约150行，实验时间约10小时。

2. 实验环境

   本章实验基于 DLP 云平台环境，其已包含 CNCC、CNGDB、CNNL 等基本工具。

   

3. 实验内容和步骤

   详情请查看实验指导书

4. 评分标准

• 60分标准:实现Sigmoid主程序、核函数、pybind接口，使用setuptools编译并安装成功；
• 80分标准:在60分基础上，完成精度对比测试用例，使用numpy的assert_array_almost_equal接口评估精度误差在decimal=3以内。
• 100分标准:在80分基础上，完成性能测试，前向Sigmoid测试耗时小于0.5ms，反向Sigmoid测试耗时小于1.2ms。

5. 文件提交格式

    需要提交的文件为bang_sigmoid.cpp、bang_sigmoid_sample.mlu、test_sigmoid.py、mlu_functions.py，将上述文件直接打包为 zip 文件提交。

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提交源文件 ， 只能提交以 rar、zip 为后缀的文件