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CANN/pyasc获取特殊基础配置API文档

news 2026/5/9 18:49:23

asc.language.adv.get_special_basic_config

【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.get_special_basic_config(basic_m: int, basic_n: int, basic_k: int, single_core_m: int, single_core_n: int, single_core_k: int, step_m: int, step_n: int, intrinsics_limit: bool | None = False, batch_loop: bool | None = False, bmm_mode: BatchMode | None = BatchMode.BATCH_LESS_THAN_L1) → MatmulConfig

用于配置SpecialBasicBlock模板的参数，获取自定义SpecialBasicBlock模板。当前为预留接口。

对应的Ascend C函数原型

__aicore__ constexpr MatmulConfig GetSpecialBasicConfig(const uint32_t basicM, const uint32_t basicN, const uint32_t basicK, const uint32_t singleCoreM, const uint32_t singleCoreN, const uint32_t singleCoreK, const uint32_t stepM, const uint32_t stepN, const bool intrinsicsLimit = false, const bool batchLoop = false, const BatchMode bmmMode = BatchMode::BATCH_LESS_THAN_L1)

参数说明

basic_m: 用于设置参数basicM。与TCubeTiling结构体中的baseM参数含义相同，Matmul计算时base块M轴长度，以元素为单位。
basic_n: 用于设置参数basicN。与TCubeTiling结构体中的baseN参数含义相同，Matmul计算时base块N轴长度，以元素为单位。
basic_k: 用于设置参数basicK。与TCubeTiling结构体中的baseK参数含义相同，Matmul计算时base块K轴长度，以元素为单位。
single_core_m: 用于设置参数singleCoreM。单核内M轴shape大小，以元素为单位。
single_core_n: 用于设置参数singleCoreN。单核内N轴shape大小，以元素为单位。
single_core_k: 用于设置参数singleCoreK。单核内K轴shape大小，以元素为单位。
step_m: 用于设置参数stepM。左矩阵在A1中缓存的bufferM方向上baseM的倍数。
step_n: 用于设置参数stepN。右矩阵在B1中缓存的bufferN方向上baseN的倍数。
intrinsics_limit: 用于设置参数intrinsicsCheck。当左矩阵或右矩阵在单核上内轴（即尾轴）大于等于65535（元素个数）时，是否使能循环执行数据从Global Memory到 L1 Buffer的搬入。例如，左矩阵A[M, K]，单核上的内轴数据singleCoreK大于65535，配置该参数为true后，API 内部通过循环执行数据的搬入。参数取值如下：
- False：当左矩阵或右矩阵在单核上内轴大于等于65535时，不使能循环执行数据的搬入（默认值）。
- True：当左矩阵或右矩阵在单核上内轴大于等于65535时，使能循环执行数据的搬入。
batch_loop: 用于设置参数isNBatch。是否多Batch输入多Batch输出。仅对BatchMatmul有效，使能该参数后，仅支持Norm模板，且需调用IterateNBatch实现多 Batch输入多Batch输出。参数取值如下：
- False：不使能多Batch（默认值）。
- True：使能多Batch。
bmm_mode: 用于设置参数batchMode。 BatchMatmul场景中Layout类型为NORMAL时，设置BatchMatmul输入A/B矩阵的多batch数据总和与L1 Buffer的大小关系。参数取值如下：
- batchMode::BATCH_LESS_THAN_L1：多batch数据总和<L1 Buffer Size。
- batchMode::BATCH_LARGE_THAN_L1：多batch数据总和>L1 Buffer Size。
- batchMode::SINGLE_LARGE_THAN_L1：单batch数据总和>L1 Buffer Size。