CANN/pyasc数据连接API文档
asc.language.adv.concat
【免费下载链接】pyasc本项目为Python用户提供算子编程接口,支持在昇腾AI处理器上加速计算,接口与Ascend C一一对应并遵守Python原生语法。项目地址: https://gitcode.com/cann/pyasc
asc.language.adv.concat(dst: LocalTensor, src: LocalTensor, tmp: LocalTensor, repeat_time: int) → None
对数据进行预处理,将要排序的源操作数src一一对应的合入目标数据concat中,数据预处理完后,可以进行Sort。
对应的Ascend C函数原型
template <typename T> __aicore__ inline void Concat(LocalTensor<T> &concat, const LocalTensor<T> &src, const LocalTensor<T> &tmp, const int32_t repeatTime)参数说明
- dst:目的操作数。
- src:源操作数。
- tmp:输入,临时空间,用于接口内部复杂计算的中间存储。数据类型与src一致。
- repeat_time:输入,重复迭代次数,每次迭代处理16个元素,下次迭代跳至相邻的下一组16个元素。取值范围:[0, 255]。
约束说明
- 操作数地址对齐要求请参见 《Ascend C算子开发接口》 中的“通用说明和约束-通用地址对齐约束”。
调用示例
concat_local = asc.LocalTensor(dtype=asc.float16, pos=asc.TPosition.VECOUT, addr=0, tile_size=128) value_local = asc.LocalTensor(dtype=asc.float16, pos=asc.TPosition.VECIN, addr=0, tile_size=128) concat_tmp_local = asc.LocalTensor(dtype=asc.float16, pos=asc.TPosition.VECIN, addr=0, tile_size=256) asc.concat(dst=concat_local, src=value_local, tmp=concat_tmp_local, repeat_time=8)【免费下载链接】pyasc本项目为Python用户提供算子编程接口,支持在昇腾AI处理器上加速计算,接口与Ascend C一一对应并遵守Python原生语法。项目地址: https://gitcode.com/cann/pyasc
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
