CANN/pyasc标量比较API文档

asc.language.basic.compare_scalar

【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.basic.compare_scalar(dst: LocalTensor, src0: LocalTensor, src1_scalar: int | float, cmp_mode: CMPMODE, count: int) → None

asc.language.basic.compare_scalar(dst: LocalTensor, src0: LocalTensor, src1_scalar: int | float, cmp_mode: CMPMODE, mask: int, repeat_times: int, repeat_params: UnaryRepeatParams, is_set_mask: bool = True) → None

asc.language.basic.compare_scalar(dst: LocalTensor, src0: LocalTensor, src1_scalar: int | float, cmp_mode: CMPMODE, mask: List[int], repeat_times: int, repeat_params: UnaryRepeatParams, is_set_mask: bool = True) → None

逐元素比较一个tensor中的元素和另一个scalar的大小，如果比较后的结果为真，则输出的结果的对应比特位为1，否则为0。

对应的Ascend C函数原型

template <typename T, typename U> __aicore__ inline void CompareScalar(const LocalTensor<U>& dst, const LocalTensor<T>& src0, const T src1Scalar, CMPMODE cmpMode, uint32_t count);

template <typename T, typename U, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void CopmareScalar(const LocalTensor<U>& dst, const LocalTensor<T>& src0, const T src1Scalar, CMPMODE cmpMode, const uint64_t mask[], uint8_t repeatTimes, const UnaryRepeatParams& repeatParams);

template <typename T, typename U, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void CompareScalar(const LocalTensor<U>& dst, const LocalTensor<T>& src0, const T src1Scalar, CMPMODE cmpMode, const uint64_t mask, uint8_t repeatTimes, const UnaryRepeatParams& repeatParams);

参数说明

• dst: 目的操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。
• src0: 源操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。
• src1_scalar: 源操作数，Scalar标量。数据类型和src0保持一致。
• cmp_mode: CMPMODE类型，表示比较模式。
  • LT: src0小于（less than）src1
  • GT: src0大于（greater than）src1
  • GE: src0大于或等于（greater than or equal to）src1
  • EQ: src0等于（equal to）src1
  • NE: src0不等于（not equal to）src1
  • LE: src0小于或等于（less than or equal to）src1
• count: 参与计算的元素个数。
• mask: 用于控制每次迭代内参与计算的元素。
• repeat_times: 重复迭代次数。
• repeat_params: 控制操作数地址步长的参数。
• is_set_mask: 是否在接口内部设置mask。

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”。
• dst按照小端顺序排序成二进制结果，对应src中相应位置的数据比较结果。
• 使用tensor前n个数据参与计算的接口，设置count时，需要保证count个元素所占空间256字节对齐。

调用示例

• tensor高维切分计算样例-mask连续模式

  mask = 128 # repeat_times = 1，一次迭代计算128个数 params = asc.BinaryRepeatParams(1, 1, 1, 8, 8, 8) asc.compare_scalar(dst, src0, src1_scalar, cmp_mode=asc.CMPMODE.LT, mask=mask, repeat_times=1, repeat_params=params)

• tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式

  mask = [uint64_max, uint64_max] # repeat_times = 1，一次迭代计算128个数 params = asc.BinaryRepeatParams(1, 1, 1, 8, 8, 8) asc.compare_scalar(dst, src0, src1_scalar, cmp_mode=asc.CMPMODE.LT, mask=mask, repeat_times=1, repeat_params=params)

• tensor前n个数据计算样例

  asc.compare_scalar(dst, src0, src1_scalar, cmp_mode=asc.CMPMODE.LT, count=512)

【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