CANN/pypto共享内存视图
pypto.distributed.shmem_view
【免费下载链接】pyptoPyPTO（发音: pai p-t-o）：Parallel Tensor/Tile Operation编程范式。项目地址: https://gitcode.com/cann/pypto
产品支持情况
| 产品 | 是否支持 |
|---|---|
| Atlas A3 推理系列产品 | √ |
| Atlas A2 推理系列产品 | √ |
功能说明
从输入的 shared memory tensor 中提取一个部分视图，以供后续计算。
函数原型
shmem_view( src: ShmemTensor, shape: list[int] = None, offsets: list[Union[int, SymbolicScalar]] = None, *, valid_shape: Optional[list[Union[int, SymbolicScalar]]] = None, ) -> ShmemTensor参数说明
| 参数名 | 输入/输出 | 说明 |
|---|---|---|
| src | 输入 | 要提取局部视图的 shared memory tensor。 |
| shape | 输入 | 需要获取的视图大小。 |
| offsets | 输入 | 需要获取的视图偏移量。 offsets 的维度应与 src 的维度一致，且每个维度的偏移量值应小于 src 对应维度的大小。 |
| valid_shape | 输入 | 用于指定需要获取的有效数据大小。 需要保证 valid_shape 小于参数 shape。 |
返回值说明
返回一个 从 src 中提取的部分视图，形状为 shape 参数，如果指定了 valid_shape，则实际形状为 valid_shape。
约束说明
无
调用示例
示例 1：从 shared memory tensor 的提取一个部分视图，该部分视图的 shape 为 [64, 64]，offset 为 [0, 1]，实际获取的数据有效大小为 [64, 32]。
shmem_tensor = pypto.distributed.create_shmem_tensor(group_name="tp", n_pes=8, dtype=pypto.DT_FP16, shape=[64, 128]) y = pypto.distributed.shmem_view(src=x, shape=[64, 64], offsets=[0, 1], valid_shape=[64, 32])
【免费下载链接】pyptoPyPTO（发音: pai p-t-o）：Parallel Tensor/Tile Operation编程范式。项目地址: https://gitcode.com/cann/pypto
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考