CANN/asc-devkit Mins矢量计算

Mins（灵活标量位置）

【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

提供灵活标量位置的接口，支持标量在前和标量在后两种场景。其中标量输入支持配置LocalTensor单点元素，计算公式如下，idx表示LocalTensor单点元素的位置系数。

函数原型

• tensor前n个数据计算

  template <typename T = BinaryDefaultType, bool isSetMask = true, const BinaryConfig& config = DEFAULT_BINARY_CONFIG, typename U, typename S, typename V> __aicore__ inline void Mins(const U& dst, const S& src0, const V& src1, const int32_t& count)

• tensor高维切分计算

  • mask逐bit模式

    template <typename T = BinaryDefaultType, bool isSetMask = true, const BinaryConfig& config = DEFAULT_BINARY_CONFIG, typename U, typename S, typename V> __aicore__ inline void Mins(const U& dst, const S& src0, const V& src1, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTime, const UnaryRepeatParams& repeatParams)

  • mask连续模式

    template <typename T = BinaryDefaultType, bool isSetMask = true, const BinaryConfig& config = DEFAULT_BINARY_CONFIG, typename U, typename S, typename V> __aicore__ inline void Mins(const U& dst, const S& src0, const V& src1, uint64_t mask, const uint8_t repeatTime, const UnaryRepeatParams& repeatParams)

参数说明

表 1模板参数说明

struct BinaryConfig { int8_t scalarTensorIndex = 1; // 用于指定标量为LocalTensor单点元素时标量的位置，0表示左操作数，1表示右操作数 }; constexpr BinaryConfig DEFAULT_BINARY_CONFIG = {1};

表 2参数说明

返回值说明

无

约束说明

• 调用灵活标量位置接口且源操作数为LocalTensor单点元素的场景，不支持源操作数和目的操作数地址重叠。

• 操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。

• 针对Ascend 950PR/Ascend 950DT，int8_t/uint8_t/uint64_t/int64_t数据类型仅支持tensor前n个数据计算接口。

• 左操作数及右操作数中，必须有一个为矢量；当前不支持左右操作数同时为标量。

• 本接口传入LocalTensor单点数据作为标量时，idx参数需要传入编译期已知的常量，传入变量时需要声明为constexpr。

调用示例

更多样例可参考LINK。

• tensor高维切分计算样例-mask连续模式

  uint64_t mask = 128; // repeatTime = 4, 单次迭代处理128个数，计算512个数需要迭代4次 // dstBlkStride, srcBlkStride = 1, 每个迭代内src0参与计算的数据地址间隔为1个datablock，表示单次迭代内数据连续读取和写入 // dstRepStride, srcRepStride = 8, 相邻迭代间的地址间隔为8个datablock，表示相邻迭代间数据连续读取和写入 // 标量在后示例 AscendC::Mins(dstLocal, src0Local, src1Local[0], mask, 4, { 1, 1, 8, 8 }); // 标量在前示例 static constexpr AscendC::BinaryConfig config = { 0 }; AscendC::Mins<BinaryDefaultType, true, config>(dstLocal, src0Local[0], src1Local, mask, 4, { 1, 1, 8, 8 });

• tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式

  uint64_t mask[2] = { UINT64_MAX, UINT64_MAX }; // repeatTime = 4, 单次迭代处理128个数，计算512个数需要迭代4次 // dstBlkStride, srcBlkStride = 1, 每个迭代内src0参与计算的数据地址间隔为1个datablock，表示单次迭代内数据连续读取和写入 // dstRepStride, srcRepStride = 8, 相邻迭代间的地址间隔为8个datablock，表示相邻迭代间数据连续读取和写入 // 标量在后示例 AscendC::Mins(dstLocal, src0Local, src1Local[0], mask, 4, {1, 1, 8, 8}); // 标量在前示例 static constexpr AscendC::BinaryConfig config = { 0 }; AscendC::Mins<BinaryDefaultType, true, config>(dstLocal, src0Local[0], src1Local, mask, 4, { 1, 1, 8, 8 });

• tensor前n个数据计算样例

  // 标量在后示例 AscendC::Mins(dstLocal, src0Local, src1Local[0], 512); // 标量在前示例 static constexpr AscendC::BinaryConfig config = { 0 }; AscendC::Mins<BinaryDefaultType, true, config>(dstLocal, src0Local[0], src1Local, 512);

结果示例如下：

输入数据(src0Local): [1 2 3 ... 512] 输入数据 src1Local= [2 2 2 ... 2] // 标量在前，src0Local[0]作为标量 输出数据(dstLocal): [1 1 1 ... 1] // 标量在后，src1Local[0]作为标量 输出数据(dstLocal): [1 2 2 ... 2]

【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