From f485d4dda97accafdf3bc13679ccbfbf2c2b83f8 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: gsq7474741 <gsq7474741@icloud.com>
Date: Thu, 31 Mar 2022 19:15:18 +0800
Subject: [PATCH] add rfc of sparse_sqrt

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 .../20220330_api_design_for_sparse_sqrt.md.md | 90 +++++++++++++++++++
 1 file changed, 90 insertions(+)
 create mode 100644 rfcs/APIs/20220330_api_design_for_sparse_sqrt.md.md

diff --git a/rfcs/APIs/20220330_api_design_for_sparse_sqrt.md.md b/rfcs/APIs/20220330_api_design_for_sparse_sqrt.md.md
new file mode 100644
index 000000000..ce90aa264
--- /dev/null
+++ b/rfcs/APIs/20220330_api_design_for_sparse_sqrt.md.md
@@ -0,0 +1,90 @@
+# paddle.sparse.sqrt 设计文档
+
+|API名称 | paddle.sparse.sqrt                         | 
+|--------------------------------------------|--------------------------------------------|
+|提交作者<input type="checkbox" class="rowselector hidden"> | PeachML                                    | 
+|提交时间<input type="checkbox" class="rowselector hidden"> | 2022-03-29                                 | 
+|版本号 | V1.0                                       | 
+|依赖飞桨版本<input type="checkbox" class="rowselector hidden"> | develop                                    | 
+|文件名 | 20220330_api_design_for_sparse_sqrt.md<br> | 
+
+# 一、概述
+
+## 1、相关背景
+
+为了提升飞桨API丰富度，sqrt 是一个基础平方根运算操作，目前 Paddle 中还没有 sparse 的sqrt算子。 本任务的目标是在 Paddle 中添加 sparse.sqrt 算子， 实现输入一个 SparseCooTensor
+或者 SparseCsrTensor ，输出逐元素平方根的功能。 调用路径为：`paddle.sparse.sqrt`
+
+## 3、意义
+
+支持稀疏tensor求平方根，提高空间利用效率，提升稀疏tensor的计算效率。
+
+# 二、飞桨现状
+
+目前paddle缺少相关功能实现。
+
+# 三、业内方案调研
+
+## Pytorch
+
+Pytorch中有API`torch.sqrt(input, *, out=None) ` ， 在pytorch中，介绍为：
+
+  ```
+  Returns a new tensor with the square-root of the elements of input
+  ```
+
+可以支持sparse tensor的平方根
+
+# 四、对比分析
+
+torch设计结构复杂，为了适配paddle phi库的设计模式，可以使用phi中自带的`SqrtFunctor`进行逐元素求值来实现，复杂度为O(n)。
+
+# 五、方案设计
+
+## 命名与参数设计
+
+在paddle/phi/kernels/sparse/目录下， API设计为
+
+  ```    
+  void SqrtCooKernel(const Context& dev_ctx,
+  const SparseCooTensor& input,
+  SparseCooTensor* out);
+  ```
+
+和
+
+  ```    
+  void SqrtCsrKernel(const Context& dev_ctx,
+  const SparseCsrTensor& input,
+  SparseCsrTensor* out);
+  ```
+
+## 底层OP设计
+
+使用已有op组合实现，主要涉及`SparseCooToCsrKernel`,`SqrtFunctor`和`SparseCsrToCooKernel`。
+
+## API实现方案
+
+主要参考scipy实现，将coo转换成csr再进行乘法，然后转换回coo
+
+# 六、测试和验收的考量
+
+测试考虑的case如下：
+
+- 数值正确性
+
+# 七、可行性分析及规划排期
+
+方案主要依赖paddle现有op组合而成
+
+# 八、影响面
+
+为独立新增op，对其他模块没有影响
+
+# 名词解释
+
+无
+
+# 附件及参考资料
+
+无
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