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CANN/asc-devkit:Transpose数据转换API文档

Transpose

【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

产品

是否支持

Ascend 950PR/Ascend 950DT

Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品

Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品

Atlas 200I/500 A2 推理产品

Atlas 推理系列产品 AI Core

Atlas 推理系列产品 Vector Core

x

Atlas 训练系列产品

Kirin X90

Kirin 9030

功能说明

用于实现16*16的二维矩阵数据块转置或者[N,C,H,W]与[N,H,W,C]数据格式互相转换。

函数原型

  • 普通转置,支持16*16的二维矩阵数据块进行转置

    template <typename T> __aicore__ inline void Transpose(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src)
  • 增强转置,支持16*16的二维矩阵数据块转置,支持[N,C,H,W]与[N,H,W,C]互相转换

    template <typename T> __aicore__ inline void Transpose(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T> &src, const LocalTensor<uint8_t> &sharedTmpBuffer, const TransposeParamsExt &transposeParams)

参数说明

表 1模板参数说明

参数名

描述

T

操作数的数据类型。

表 2接口参数说明

参数名称

输入/输出

含义

dst

输出

目的操作数。

类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

LocalTensor的起始地址需要32字节对齐。

src

输入

源操作数。

类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

LocalTensor的起始地址需要32字节对齐。

数据类型需要与dst保持一致。

sharedTmpBuffer

输入

共享的临时Buffer,sharedTmpBuffer的大小参考表4。

transposeParams

输入

控制Transpose的数据结构。结构体内包含:输入的shape信息和transposeType参数。该数据结构的定义请参考表3。

struct TransposeParamsExt { __aicore__ TransposeParamsExt() {} __aicore__ TransposeParamsExt(const uint16_t nSizeIn, const uint16_t cSizeIn, const uint16_t hSizeIn, const uint16_t wSizeIn, const TransposeType transposeTypeIn) : nSize(nSizeIn), cSize(cSizeIn), hSize(hSizeIn), wSize(wSizeIn), transposeType(transposeTypeIn) {} uint16_t nSize = 0; uint16_t cSize = 0; uint16_t hSize = 0; uint16_t wSize = 0; TransposeType transposeType = TransposeType::TRANSPOSE_ND2ND_B16; };

表 3TransposeParamsExt结构体内参数说明

参数名称

含义

nSize

n轴长度。默认值为0。

  • 二维矩阵数据块转置,无需传入,传入数值无效。
  • [N,C,H,W]与[N,H,W,C]数据格式互相转换,取值范围:nSize∈[0, 65535]。

cSize

c轴长度。默认值为0。

  • 二维矩阵数据块转置,无需传入,传入数值无效。
  • [N,C,H,W]与[N,H,W,C]数据格式互相转换,取值范围:cSize∈[0, 4095]

hSize

h轴长度。默认值为0。

  • 二维矩阵数据块转置,固定传入16。
  • [N,C,H,W]与[N,H,W,C]数据格式互相转换,取值范围:hSize * wSize ∈[0, 4095],hSize * wSize * sizeof(T)需要保证32B对齐。

wSize

w轴长度。默认值为0。

  • 二维矩阵数据块转置,固定传入16。
  • [N,C,H,W]与[N,H,W,C]数据格式互相转换,取值范围:hSize * wSize ∈[0, 4095],hSize * wSize * sizeof(T)需要保证32B对齐。

transposeType

数据排布及reshape的类型,类型为TransposeType枚举类。默认值为TRANSPOSE_ND2ND_B16。

enum class TransposeType : uint8_t { TRANSPOSE_TYPE_NONE, // API不做任何处理 TRANSPOSE_NZ2ND_0213, // 当前不支持 TRANSPOSE_NZ2NZ_0213, // 当前不支持 TRANSPOSE_NZ2NZ_012_WITH_N, // 当前不支持 TRANSPOSE_NZ2ND_012_WITH_N, // 当前不支持 TRANSPOSE_NZ2ND_012_WITHOUT_N, // 当前不支持 TRANSPOSE_NZ2NZ_012_WITHOUT_N, // 当前不支持 TRANSPOSE_ND2ND_ONLY, // 当前不支持 TRANSPOSE_ND_UB_GM, // 当前不支持 TRANSPOSE_GRAD_ND_UB_GM, // 当前不支持 TRANSPOSE_ND2ND_B16, // [16,16]二维矩阵转置 TRANSPOSE_NCHW2NHWC, // [N,C,H,W]->[N,H,W,C], TRANSPOSE_NHWC2NCHW // [N,H,W,C]->[N,C,H,W] };

表 4增强转置接口sharedTmpBuffer所需的大小

transposeType

sharedTmpBuffer所需的大小

TRANSPOSE_ND2ND_B16

不需要临时Buffer。

TRANSPOSE_NCHW2NHWC

针对以下型号:

不需要临时Buffer。

针对以下型号:

临时Buffer的大小按照下述计算规则(伪代码)进行计算。

auto h0 = 16; // 当数据类型的位宽为8时,h0 = 32;其他情况下,h0 = 16 auto w0 = 32 / sizeof(type); // type代表数据类型 auto tmpBufferSize = (cSize + 2) * h0 * w0 * sizeof(type);

TRANSPOSE_NHWC2NCHW

针对以下型号:

不需要临时Buffer。

针对以下型号:

临时Buffer的大小按照下述计算规则(伪代码)进行计算。

auto h0 = 16; // 当数据类型的位宽为8时,h0 = 32;其他情况下,h0 = 16 auto w0 = 32 / sizeof(type); // type代表数据类型 auto tmpBufferSize = (cSize * 2 + 1) * h0 * w0 * sizeof(type);

返回值说明

约束说明

  • 操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。
  • 普通转置接口支持src和dst复用。
  • 增强转置接口,transposeType为TRANSPOSE_ND2ND_B16时支持src和dst复用,transposeType为TRANSPOSE_NCHW2NHWC、TRANSPOSE_NHWC2NCHW时不支持src和dst复用。

调用示例

  • 普通接口调用示例片段,完整片段请参考Transpose类样例场景一,该示例对[16,16]的half类型矩阵进行转置。

    // dstLocal:目的操作数tensor // srcLocal:源操作数tensor AscendC::Transpose<half>(dstLocal, srcLocal);
    输入数据src_gm: [[ 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15.] [ 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31.] [ 32. 33. 34. 35. 36. 37. 38. 39. 40. 41. 42. 43. 44. 45. 46. 47.] [ 48. 49. 50. 51. 52. 53. 54. 55. 56. 57. 58. 59. 60. 61. 62. 63.] [ 64. 65. 66. 67. 68. 69. 70. 71. 72. 73. 74. 75. 76. 77. 78. 79.] [ 80. 81. 82. 83. 84. 85. 86. 87. 88. 89. 90. 91. 92. 93. 94. 95.] [ 96. 97. 98. 99. 100. 101. 102. 103. 104. 105. 106. 107. 108. 109. 110. 111.] [112. 113. 114. 115. 116. 117. 118. 119. 120. 121. 122. 123. 124. 125. 126. 127.] [128. 129. 130. 131. 132. 133. 134. 135. 136. 137. 138. 139. 140. 141. 142. 143.] [144. 145. 146. 147. 148. 149. 150. 151. 152. 153. 154. 155. 156. 157. 158. 159.] [160. 161. 162. 163. 164. 165. 166. 167. 168. 169. 170. 171. 172. 173. 174. 175.] [176. 177. 178. 179. 180. 181. 182. 183. 184. 185. 186. 187. 188. 189. 190. 191.] [192. 193. 194. 195. 196. 197. 198. 199. 200. 201. 202. 203. 204. 205. 206. 207.] [208. 209. 210. 211. 212. 213. 214. 215. 216. 217. 218. 219. 220. 221. 222. 223.] [224. 225. 226. 227. 228. 229. 230. 231. 232. 233. 234. 235. 236. 237. 238. 239.] [240. 241. 242. 243. 244. 245. 246. 247. 248. 249. 250. 251. 252. 253. 254. 255.]] 输出数据dst_gm: [[ 0. 16. 32. 48. 64. 80. 96. 112. 128. 144. 160. 176. 192. 208. 224. 240.] [ 1. 17. 33. 49. 65. 81. 97. 113. 129. 145. 161. 177. 193. 209. 225. 241.] [ 2. 18. 34. 50. 66. 82. 98. 114. 130. 146. 162. 178. 194. 210. 226. 242.] [ 3. 19. 35. 51. 67. 83. 99. 115. 131. 147. 163. 179. 195. 211. 227. 243.] [ 4. 20. 36. 52. 68. 84. 100. 116. 132. 148. 164. 180. 196. 212. 228. 244.] [ 5. 21. 37. 53. 69. 85. 101. 117. 133. 149. 165. 181. 197. 213. 229. 245.] [ 6. 22. 38. 54. 70. 86. 102. 118. 134. 150. 166. 182. 198. 214. 230. 246.] [ 7. 23. 39. 55. 71. 87. 103. 119. 135. 151. 167. 183. 199. 215. 231. 247.] [ 8. 24. 40. 56. 72. 88. 104. 120. 136. 152. 168. 184. 200. 216. 232. 248.] [ 9. 25. 41. 57. 73. 89. 105. 121. 137. 153. 169. 185. 201. 217. 233. 249.] [ 10. 26. 42. 58. 74. 90. 106. 122. 138. 154. 170. 186. 202. 218. 234. 250.] [ 11. 27. 43. 59. 75. 91. 107. 123. 139. 155. 171. 187. 203. 219. 235. 251.] [ 12. 28. 44. 60. 76. 92. 108. 124. 140. 156. 172. 188. 204. 220. 236. 252.] [ 13. 29. 45. 61. 77. 93. 109. 125. 141. 157. 173. 189. 205. 221. 237. 253.] [ 14. 30. 46. 62. 78. 94. 110. 126. 142. 158. 174. 190. 206. 222. 238. 254.] [ 15. 31. 47. 63. 79. 95. 111. 127. 143. 159. 175. 191. 207. 223. 239. 255.]]
  • 增强接口调用示例片段,完整代码请参考Transpose类样例场景二,完成half类型的[N,C,H,W]->[N,H,W,C]转置。

    AscendC::TransposeParamsExt transposeParams; transposeParams.nSize = N; // N轴长度 transposeParams.cSize = C; // C轴长度 transposeParams.hSize = H; // H轴长度 transposeParams.wSize = W; // W轴长度 transposeParams.transposeType = transposeType; AscendC::Transpose(dstLocal, srcLocal, stackBuffer, transposeParams);

【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

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

http://www.jsqmd.com/news/853202/

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