CANN/asc-devkit ReduceMax API参考

ReduceMax

【免费下载链接】asc-devkit本项目是CANN 推出的昇腾AI处理器专用的算子程序开发语言，原生支持C和C++标准规范，主要由类库和语言扩展层构成，提供多层级API，满足多维场景算子开发诉求。项目地址: https://gitcode.com/cann/asc-devkit

产品支持情况

功能说明

对一个多维向量在指定的维度求最大值。

定义指定计算的维度（Reduce轴）为R轴，非指定维度（Normal轴）为A轴。如下图所示，对shape为(2, 3)的二维矩阵进行运算，指定在第一维求最大值，输出结果为[4, 5, 6]；指定在第二维求最大值，输出结果为[3, 6]。

图 1ReduceMax按第一个维度计算示例
![](https://raw.gitcode.com/cann/asc-devkit/raw/f35dfef9af78af31a0418d6061f7969c5ffc6990/docs/api/context/figures/ReduceMax按第一个维度计算示例.png "ReduceMax按第一个维度计算示例"?utm_source=gitcode_repo_files)

图 2ReduceMax按最后一个维度计算示例
![](https://raw.gitcode.com/cann/asc-devkit/raw/f35dfef9af78af31a0418d6061f7969c5ffc6990/docs/api/context/figures/ReduceMax按最后一个维度计算示例.png "ReduceMax按最后一个维度计算示例"?utm_source=gitcode_repo_files)

函数原型

• 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间

  template <class T, class pattern, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void ReduceMax(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const uint32_t srcShape[], bool srcInnerPad)

• 接口框架申请临时空间

  template <class T, class pattern, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void ReduceMax(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const uint32_t srcShape[], bool srcInnerPad)

由于该接口的内部实现中涉及复杂的数学计算，需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持开发者通过sharedTmpBuffer入参传入和接口框架申请两种方式。

• 通过sharedTmpBuffer入参传入，使用该tensor作为临时空间进行处理，接口框架不再申请。该方式开发者可以自行管理sharedTmpBuffer内存空间，并在接口调用完成后，复用该部分内存，内存不会反复申请释放，灵活性较高，内存利用率也较高。
• 接口框架申请临时空间，开发者无需申请，但是需要预留临时空间的大小。

通过sharedTmpBuffer传入的情况，开发者需要为tensor申请空间；接口框架申请的方式，开发者需要预留临时空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下：通过GetReduceMaxMaxMinTmpSize中提供的接口获取需要预留空间范围的大小。

参数说明

表 1模板参数说明

表 2接口参数说明

返回值说明

无

约束说明

• 操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。

• 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。

• 不支持sharedTmpBuffer与源操作数和目的操作数地址重叠。

调用示例

AscendC::LocalTensor<float> dstLocal = outQueue.AllocTensor<float>(); AscendC::LocalTensor<float> srcLocal = inQueue.DeQue<float>(); AscendC::LocalTensor<uint8_t> tmp = tbuf.Get<uint8_t>(); uint32_t shape[] = { 2, 8 }; constexpr bool isReuse = true; AscendC::ReduceMax<float, AscendC::Pattern::Reduce::AR, isReuse>(dstLocal, srcLocal, tmp, shape, true);

结果示例如下：

输入输出的数据类型为float 输入数据(src): [[ 0.0 4.0 2.0 0.0 -1.0 2.0 -1.0 7.0], [ 0.0 1.0 -9.0 2.0 2.0 2.0 8.0 3.0]] 输入pattern：AR 输入shape：(2,8) 输出数据(dst): [7.0 8.0]

【免费下载链接】asc-devkit本项目是CANN 推出的昇腾AI处理器专用的算子程序开发语言，原生支持C和C++标准规范，主要由类库和语言扩展层构成，提供多层级API，满足多维场景算子开发诉求。项目地址: https://gitcode.com/cann/asc-devkit