CANN/cann-bench：Exp指数算子PyPTO基准测试

Exp PyPTO Selected-Case API 描述

【免费下载链接】cann-bench评测AI在处理CANN领域代码任务的能力，涵盖算子生成、算子优化等领域，支撑模型选型、训练效果评估，统一量化评估标准，识别Agent能力短板，构建CANN领域评测平台，推动AI能力在CANN领域的持续演进。项目地址: https://gitcode.com/cann/cann-bench

1. 任务范围

本任务是 PyPTO 专用的 Exp selected-case benchmark，路径为bench_lab/pypto_cann_bench/level1/exp。它只要求覆盖当前目录cases.yaml/cases.csv中列出的测试集。

覆盖范围：

• case_id: 2, 8, 15
• 输入 dtype: float32
• 输入 rank: 2D
• 输出 shape: 与输入x相同
• 输出 dtype: float32

2. 算子定义

接口：

cann_bench.exp(Tensor x, float base, float scale, float shift) -> Tensor y

数学语义：

base <= 0: y = exp(scale * x + shift) base > 0: y = exp((scale * x + shift) * ln(base))

参数说明：

参数	类型	默认值	描述
x	Tensor	必选	float32 2D 输入张量
base	float	-1.0	指数底数；base <= 0表示自然底数e
scale	float	1.0	输入缩放因子
shift	float	0.0	输入偏移量

3. Selected Cases

case_id	shape	dtype	attrs	value_range
2	[2048, 2048]	float32	{base: -1.0, scale: 1.5, shift: 0.0}	[-2, 2]
8	[1537, 769]	float32	{base: 10.0, scale: 1.0, shift: 0.0}	[-5, 10]
15	[512, 2049]	float32	{base: -1.0, scale: 1.0, shift: 0.5}	[-0.5, 0.5]

4. 精度要求

采用当前 cann-bench / kernel_eval 对 float32 selected cases 的默认精度判定。实现应按golden.py的计算语义返回逐元素指数结果。

5. Golden 代码

import torch def exp( x: torch.Tensor, base: float = -1.0, scale: float = 1.0, shift: float = 0.0 ) -> torch.Tensor: temp = scale * x + shift if base > 0: temp = temp * torch.log(torch.tensor(base, dtype=x.dtype, device=x.device)) return torch.exp(temp)

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