CANN/pyasc：add_deq_relu API文档

asc.language.basic.add_deq_relu

【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.add_deq_relu(dst: LocalTensor, src0: LocalTensor, src1: LocalTensor, count: int, is_set_mask: bool = True) → None

asc.language.basic.add_deq_relu(dst: LocalTensor, src0: LocalTensor, src1: LocalTensor, mask: int, repeat_times: int, repeat_params: BinaryRepeatParams, is_set_mask: bool = True) → None

asc.language.basic.add_deq_relu(dst: LocalTensor, src0: LocalTensor, src1: LocalTensor, mask: List[int], repeat_times: int, repeat_params: BinaryRepeatParams, is_set_mask: bool = True) → None

依次计算按元素求和、结果进行deq量化后再进行relu计算（结果和0对比取较大值）。

对应的Ascend C函数原型

template <typename T> __aicore__ inline void AddDeqRelu(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src0, const LocalTensor<T>& src1, const int32_t& count);

template <typename T, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void AddDeqRelu(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src0, const LocalTensor<T>& src1, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTimes, const BinaryRepeatParams& repeatParams);

template <typename T, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void AddDeqRelu(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src0, const LocalTensor<T>& src1, uint64_t mask, const uint8_t repeatTimes, const BinaryRepeatParams& repeatParams);

参数说明

• dst：目的操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。
• src0, src1：源操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。
• 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。
• 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”。
• 操作数地址重叠约束请参考 《Ascend C算子开发接口》 中的“通用说明和约束-通用地址重叠约束”。
• 使用整个tensor参与计算接口符号重载时，运算量为目的LocalTensor的总长度。

调用示例

• tensor高维切分计算样例-mask连续模式

  mask = 128 # repeat_times = 4，一次迭代计算128个数，共计算512个数 # dst_blk_stride, src0_blk_stride, src1_blk_stride = 1，单次迭代内数据连续读取和写入 # dst_rep_stride, src0_rep_stride, src1_rep_stride = 8，相邻迭代间数据连续读取和写入 params = asc.BinaryRepeatParams(1, 1, 1, 8, 8, 8) scale = 0.1 asc.set_deq_scale(scale) asc.add_deq_relu(dst, src0, src1, mask=mask, repeat_times=4, repeat_params=params)

• tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式

  mask = [uint64_max, uint64_max] # repeat_times = 4，一次迭代计算128个数，共计算512个数 # dst_blk_stride, src0_blk_stride, src1_blk_stride = 1，单次迭代内数据连续读取和写入 # dst_rep_stride, src0_rep_stride, src1_rep_stride = 8，相邻迭代间数据连续读取和写入 params = asc.BinaryRepeatParams(1, 1, 1, 8, 8, 8) scale = 0.1 asc.set_deq_scale(scale) asc.add_deq_relu(dst, src0, src1, mask=mask, repeat_times=4, repeat_params=params)

• tensor前n个数据计算样例

  scale = 0.1 asc.set_deq_scale(scale) asc.add_deq_relu(dst, src0, src1, 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