Div

功能说明

按element求商，公式表达如下，其中PAR表示矢量计算单元一个迭代能够处理的元素个数：

$\text{[math]}$

函数原型

整个tensor参与计算
1

dstLocal = src0Local / src1Local;

tensor前n个数据计算

        
             template <typename T>
__aicore__ inline void Div(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& src0Local, const LocalTensor<T>& src1Local, const int32_t& calCount)

tensor高维切分计算

mask逐bit模式

          
               template <typename T, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void Div(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& src0Local, const LocalTensor<T>& src1Local, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTimes, const BinaryRepeatParams& repeatParams)

mask连续模式

          
               template <typename T, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void Div(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& src0Local, const LocalTensor<T>& src1Local, uint64_t mask, const uint8_t repeatTimes, const BinaryRepeatParams& repeatParams)

参数说明

表1 模板参数说明
参数名	描述
T	操作数数据类型。
isSetMask	是否在接口内部设置mask。 true，表示在接口内部设置mask。 false，表示在接口外部设置mask，开发者需要使用SetVectorMask接口设置mask值。这种模式下，本接口入参中的mask值必须设置为MASK_PLACEHOLDER。

表2 参数说明
参数名	输入/输出	描述
dstLocal	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。 Atlas 训练系列产品，支持的数据类型为：half/float Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：half/float Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：half/float Atlas 200/500 A2推理产品，支持的数据类型为：half/float
src0Local、src1Local	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。两个源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。 Atlas 训练系列产品，支持的数据类型为：half/float Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：half/float Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：half/float Atlas 200/500 A2推理产品，支持的数据类型为：half/float
calCount	输入	输入数据元素个数。
mask	输入	mask用于控制每次迭代内参与计算的元素。连续模式：表示前面连续的多少个元素参与计算。取值范围和操作数的数据类型有关，数据类型不同，每次迭代内能够处理的元素个数最大值不同。当操作数为16位时，mask∈[1, 128]；当操作数为32位时，mask∈[1, 64]；当操作数为64位时，mask∈[1, 32]。逐bit模式：可以按位控制哪些元素参与计算，bit位的值为1表示参与计算，0表示不参与。参数类型为长度为2的uint64_t类型数组。例如，mask=[8, 0]，8=0b1000，表示仅第4个元素参与计算。参数取值范围和操作数的数据类型有关，数据类型不同，每次迭代内能够处理的元素个数最大值不同。当操作数为16位时，mask[0]、mask[1]∈[0, 2⁶⁴-1]并且不同时为0；当操作数为32位时，mask[1]为0，mask[0]∈(0, 2⁶⁴-1]；当操作数为64位时，mask[1]为0，mask[0]∈(0, 2³²-1]。
repeatTimes	输入	重复迭代次数。矢量计算单元，每次读取连续的256 Bytes数据进行计算，为完成对输入数据的处理，必须通过多次迭代（repeat）才能完成所有数据的读取与计算。repeatTimes表示迭代的次数。关于该参数的具体描述请参考通用参数说明。
repeatParams	输入	控制操作数地址步长的参数。BinaryRepeatParams类型，包含操作数相邻迭代间相同datablock的地址步长，操作数同一迭代内不同datablock的地址步长等参数。相邻迭代间的地址步长参数说明请参考repeatStride（相邻迭代间相同datablock的地址步长）；同一迭代内datablock的地址步长参数说明请参考dataBlockStride（同一迭代内不同datablock的地址步长）。

返回值

无

支持的型号

Atlas 训练系列产品

Atlas推理系列产品AI Core

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

Atlas 200/500 A2推理产品

注意事项

使用tensor高维切分计算接口时，节省地址空间，开发者可以定义一个Tensor，供源操作数与目的操作数同时使用（即地址重叠），相关约束如下：
- 单次迭代内，要求源操作数和目的操作数之间100%重叠，不支持部分重叠。
- 多次迭代间，第N次目的操作数是第N+1次源操作数的情况下，是不支持地址重叠的，因为第N+1次依赖第N次的结果。

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。
注意除零错误。
操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束。

调用示例

tensor高维切分计算样例-mask连续模式

#include "kernel_operator.h"
 
class KernelDiv {
public:
    __aicore__ inline KernelDiv() {}
    __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t* src0Gm, __gm__ uint8_t* src1Gm, __gm__ uint8_t* dstGm)
    {
        src0Global.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)src0Gm);
        src1Global.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)src1Gm);
        dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)dstGm);
        pipe.InitBuffer(inQueueSrc0, 1, 512 * sizeof(half));
        pipe.InitBuffer(inQueueSrc1, 1, 512 * sizeof(half));
        pipe.InitBuffer(outQueueDst, 1, 512 * sizeof(half));
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
        CopyIn();
        Compute();
        CopyOut();
    }
private:
    __aicore__ inline void CopyIn()
    {
        AscendC::LocalTensor<half> src0Local = inQueueSrc0.AllocTensor<half>();
        AscendC::LocalTensor<half> src1Local = inQueueSrc1.AllocTensor<half>();
        AscendC::DataCopy(src0Local, src0Global, 512);
        AscendC::DataCopy(src1Local, src1Global, 512);
        inQueueSrc0.EnQue(src0Local);
        inQueueSrc1.EnQue(src1Local);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        AscendC::LocalTensor<half> src0Local = inQueueSrc0.DeQue<half>();
        AscendC::LocalTensor<half> src1Local = inQueueSrc1.DeQue<half>();
        AscendC::LocalTensor<half> dstLocal = outQueueDst.AllocTensor<half>();
        
        uint64_t mask = 128;
        AscendC::Div(dstLocal, src0Local, src1Local, mask, 4, { 1, 1, 1, 8, 8, 8 });
 
        outQueueDst.EnQue<half>(dstLocal);
        inQueueSrc0.FreeTensor(src0Local);
        inQueueSrc1.FreeTensor(src1Local);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        AscendC::LocalTensor<half> dstLocal = outQueueDst.DeQue<half>();
        AscendC::DataCopy(dstGlobal, dstLocal, 512);
        outQueueDst.FreeTensor(dstLocal);
    }
private:
    AscendC::TPipe pipe;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> inQueueSrc0, inQueueSrc1;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 1> outQueueDst;
    AscendC::GlobalTensor<half> src0Global, src1Global, dstGlobal;
};
 
extern "C" __global__ __aicore__ void div_simple_kernel(__gm__ uint8_t* src0Gm, __gm__ uint8_t* src1Gm,
    __gm__ uint8_t* dstGm)
{
    KernelDiv op;
    op.Init(src0Gm, src1Gm, dstGm);
    op.Process();
}

tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式（本样例中只展示Compute流程中的部分代码。如果您需要运行样例代码，请将该代码段拷贝并替换上方样例的Compute函数中粗体部分即可。）

uint64_t mask[2] = { UINT64_MAX, UINT64_MAX };
// repeatTimes = 4, 一次迭代计算128个数, 共计算512个数
// dstBlkStride, src0BlkStride, src1BlkStride = 1, 单次迭代内数据连续读取和写入
// dstRepStride, src0RepStride, src1RepStride = 8, 相邻迭代间数据连续读取和写入
AscendC::Div(dstLocal, src0Local, src1Local, mask, 4, { 1, 1, 1, 8, 8, 8 });

tensor前n个数据计算样例（本样例中只展示Compute流程中的部分代码。如果您需要运行样例代码，请将该代码段拷贝并替换上方样例的Compute函数中粗体部分即可。）
```
AscendC::Div(dstLocal, src0Local, src1Local, 512);
```
整个tensor参与计算样例（本样例中只展示Compute流程中的部分代码。如果您需要运行样例代码，请将该代码段拷贝并替换上方样例的Compute函数中粗体部分即可。）
```
dstLocal = src0Local / src1Local;
```

结果示例如下：

输入数据(src0Local): [1.0 2.0 3.0 ... 512.0]
输入数据(src1Local): [2.0 2.0 2.0 ... 2.0]
输出数据(dstLocal): [0.5 1.0 1.5 ... 256.0]

父主题： 双目指令