triton.language.randn

1. OP 概述

简介：给定 1 个 seed 标量和 1 个 offset 块，返回 1 个 在 N(0,1)中（服从标准正态分布）的 float32 类型的随机块。 原型：

triton.language.randn(
 seed,
 offset,
 n_rounds: constexpr = 10
)

2. OP 规格

2.1 参数说明

参数名	类型	说明
seed	int或 tensor	用于生成随机数的种子
offset	int或 tensor	用于生成随机数的偏移量
n_rounds	constexpr，默认值为10	Philox 算法的迭代轮数

返回值： 1 个 float32 类型的随机块，shape与offset的相同，其值服从标准正态分布 N(0, 1)

2.2 支持规格

2.2.1 DataType 支持

输入seed的type：

	int8	int16	int32	uint8	uint16	uint32	uint64	int64	fp16	fp32	fp64	bf16	bool
Ascend A2/A3	√	√	√	√	√	√	√	√	×	×	×	×	√

2.2.2 Shape 支持

无特殊要求

2.3 特殊限制说明

相对社区能力缺失且无法实现

2.4 使用方法

以下示例实现了对randn的调用：

import math
import torch
import triton
import triton.language as tl

@triton.jit
def kernel_randn(x_ptr, n_rounds: tl.constexpr, N: tl.constexpr, XBLOCK: tl.constexpr):
    block_offset = tl.program_id(0) * XBLOCK
    offsets = block_offset + tl.arange(0, XBLOCK)  # 块级 offset 张量
    mask = offsets < N
    rand_vals = tl.randn(5, 10 + offsets, n_rounds)  # 一次生成一整块随机数
    tl.store(x_ptr + offsets, rand_vals, mask=mask)

shape = (1024,)
y_calf = torch.zeros(shape, dtype=torch.float32).npu()
numel = y_calf.numel()
ncore = 1 if numel < 32 else 32
xblock = math.ceil(numel / ncore)
kernel_randn[ncore, 1, 1](y_calf, 10, numel, xblock)