CompareScalar

函数功能

逐元素比较一个tensor中的元素和另一个Scalar的大小，如果比较后的结果为真，则输出结果的对应比特位为1，否则为0。

支持多种比较模式：

LT：小于（lower-than）
GT：大于（greater-than）

GE：大于或等于（greater-equal）
EQ：等于（equal）
NE：不等于（not-equal）
LE：小于或等于（lower-equal）

函数原型

tensor前n个数据计算

        
             template <typename T, typename U>
__aicore__ inline void CompareScalar(const LocalTensor<U>& dstLocal, const LocalTensor<T>& src0Local, const T src1Scalar, CMPMODE cmpMode, uint32_t calCount)

tensor高维切分计算

mask逐bit模式

          
               template <typename T, typename U, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void CompareScalar(const LocalTensor<U>& dstLocal, const LocalTensor<T>& src0Local, const T src1Scalar, CMPMODE cmpMode, const uint64_t mask[], uint8_t repeatTimes, const UnaryRepeatParams& repeatParams)

mask连续模式

          
               template <typename T, typename U, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void CompareScalar(const LocalTensor<U>& dstLocal, const LocalTensor<T>& src0Local, const T src1Scalar, CMPMODE cmpMode, const uint64_t mask, uint8_t repeatTimes, const UnaryRepeatParams& repeatParams)

参数说明

表1 模板参数说明
参数名	描述
T	源操作数数据类型。支持输入half/float。
U	目的操作数数据类型。支持输入uint8_t。
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 接口参数说明
参数名称	输入/输出	含义
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。 dstLocal用于存储比较结果，将dstLocal中uint8_t类型的数据按照bit位展开，由左至右依次表征对应位置的src0和src1的比较结果，如果比较后的结果为真，则对应比特位为1，否则为0。 Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：uint8_t Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：uint8_t Atlas 200/500 A2推理产品, 支持的数据类型为：uint8_t
src0Local	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。 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（所有CMPMODE都支持）， int32_t（只支持CMPMODE::EQ） Atlas 200/500 A2推理产品, 支持的数据类型为：int16_t/uint16_t/half/float/int32_t/uint32_t
src1Scalar	输入	源操作数，Scalar标量。数据类型和srcLocal保持一致。
cmpMode	输入	CMPMODE类型，表示比较模式，包括EQ，NE，GE，LE，GT，LT。 LT： src0小于（lower-than）src1 GT： src0大于（greater-than）src1 GE：src0大于或等于（greater-equal）src1 EQ：src0等于（equal）src1 NE：src0不等于（not-equal）src1 LE：src0小于或等于（lower-equal）src1
mask	输入	mask用于控制每次迭代内参与计算的元素。 Atlas推理系列产品AI Core，保留参数，设置无效。 Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，保留参数，设置无效。 Atlas 200/500 A2推理产品，保留参数，设置有效。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8位时，mask∈[1, 256]；当操作数为16位时，mask∈[1, 128]；当操作数为32位时，mask∈[1, 64]。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或者4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8位时，mask[0]、mask[1]、mask[2]、mask[3]∈[0, 2⁶⁴-1]并且不同时为0；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]。
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。UnaryRepeatParams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）。
calCount	输入	输入数据元素个数。设置calCount时，需要保证calCount个元素所占空间256字节对齐。

返回值

无

支持的型号

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

操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束。

dstLocal支持多种输入数据类型，内部会将其转换为uint8_t类型处理。
dstLocal按照小端顺序排序成二进制结果，对应src中相应位置的数据比较结果。
使用tensor前n个数据参与计算的接口，设置calCount时，需要保证calCount个元素所占空间256字节对齐。

调用示例

本样例中，源操作数src0Local存储了256个float类型的数据。样例实现的功能为，对src0Local中的元素和src1Local.GetValue(0)中的数据进行比较，如果src0Local中的元素小于src1Local.GetValue(0)中的元素，dstLocal结果中对应的比特位置1；反之，则置0。dst结果使用uint8_t类型数据存储。

tensor前n个数据计算接口样例

        
             AscendC::CompareScalar(dstLocal, src0Local, src1Scalar, AscendC::CMPMODE::LT, srcDataSize);

tensor高维切分计算-mask连续模式

        
             uint64_t mask = 256 / sizeof(float); // 256为每个迭代处理的字节数
int repeat = 4;
AscendC::UnaryRepeatParams repeatParams = { 1, 1, 8, 8 };
// repeat = 4, 64 elements one repeat, 256 elements total
// dstBlkStride, srcBlkStride = 1, no gap between blocks in one repeat
// dstRepStride, srcRepStride = 8, no gap between repeats
AscendC::CompareScalar(dstLocal, src0Local, src1Scalar, AscendC::CMPMODE::LT, mask, repeat, repeatParams);

tensor高维切分计算-mask逐bit模式

        
             uint64_t mask[2] = { UINT64_MAX, 0};
int repeat = 4;
AscendC::UnaryRepeatParams repeatParams = { 1, 1, 8, 8 };
// repeat = 4, 64 elements one repeat, 256 elements total
// srcBlkStride, = 1, no gap between blocks in one repeat
// dstRepStride, srcRepStride = 8, no gap between repeats
AscendC::CompareScalar(dstLocal, src0Local, src1Scalar, AscendC::CMPMODE::LT, mask, repeat, repeatParams);

结果示例如下：

输入数据(src0_gm): 
[ 16.604824    45.069473    65.108345   -59.68792     21.043684
  75.90726    -27.046307   -40.10546     -5.933778    83.56574
  58.87062    -12.77814     28.17882     62.549377   -22.310246
 -67.69001     81.06072     69.988945    69.10082     -6.667376
  96.20256     18.532446   -66.56364    -32.531246    49.980835
  35.668995   -16.847628     1.3236234   10.0143795   43.878166
  26.628105    31.774637    47.9279      79.7291     -54.09651
  95.49459    -18.404795   -86.84594      9.406091   -79.54437
   0.49116692 -48.151714   -12.97062    -99.89055     23.475513
 -27.366564   -69.229675    83.613304    52.14729     40.98426
 -23.422009   -53.386215     1.6576616  -62.36946     54.693733
  66.2058      -4.0042257  -25.351263     1.0000885   -6.458584
  25.447659    71.647316    82.31162     -7.7359715   28.107353
 -79.22045     20.292479    67.7434     -76.054085    -7.754251
  38.632687    -4.8460293  -69.791954   -57.574455   -99.96178
 -73.29611    -68.57477     98.200035   -55.30482    -55.590027
  79.53274     -1.862139   -37.60953    -12.225406   -35.2875
 -24.047668   -66.07609     21.9362      80.603516    28.928387
  26.579298    97.6649      78.94723    -89.86824     73.29788
  18.957182   -73.87053    -23.508097   -51.02931     39.158726
 -96.61422    -41.192455    54.973663    47.58695     -3.9818003
 -81.05088    -67.62415    -17.491713   -34.916042   -95.993744
  -3.4719822  -55.956417     6.223455    12.240832    15.055512
  94.70584    -13.33949    -50.46866     54.612816   -28.521824
 -87.63997     59.53054     41.000504   -31.266075   -31.419422
 -32.940186    53.449913    50.012768   -13.663364    40.931725
 -68.80396    -86.63726     76.866585   -83.76385      3.7227867
  58.443035   -74.333046   -92.52674     24.249512    -7.935491
  24.197245   -34.85033     67.854645    72.65312     13.622443
 -70.94266     15.401667    -9.332295   -86.61463     72.659676
 -83.63352      9.279887    81.037964    46.285606   -12.967846
 -48.72901     69.07614    -40.355286   -94.257034   -45.514374
  24.966864    -9.657219    61.803864   -83.09603     77.769035
 -97.44226    -89.71987    -53.969315    43.892918    73.88798
  67.23104     36.65282    -93.70069    -87.48934    -27.679005
 -36.825226   -30.117033   -41.579655   -97.325325    77.1972
 -49.883194    33.061394   -63.844925    89.74327     64.549416
  80.16943     73.26347    -87.307175   -96.62777     81.8532
   7.5365276   28.357092    59.896378   -15.95738    -77.42723
   0.03529428 -20.263502    45.59324    -90.160835    89.478004
  57.608685    60.71819     45.8125      39.94484    -48.77375
 -56.897358     5.2580256   -6.937905   -49.80309    -42.527523
  72.91772     89.53271    -62.181187    18.490683   -69.40782
   6.141204    13.938042    75.312515    21.766457    -8.157599
  55.53147    -30.789118   -12.087165    82.435684    23.4884
  82.73172     -2.026827    -8.124383   -10.707488   -74.32759
 -54.702602    14.209252    93.73145     98.93554     52.803623
  32.200726    41.823833    90.193756   -34.512424   -85.64022
  97.47763     33.353424    94.84875     23.03139     99.97347
 -72.47978     19.51753    -88.28579    -88.70721    -18.659292
 -79.5277      62.90431     21.837631    45.989056    -9.62086
  11.4855795 ]
输入数据(src1_gm): 
[-95.16087   -71.4676     51.817818  -12.358237   96.60704   -12.0067835
 -44.128048    7.5811195  84.61196   -60.303513   21.470125   98.96244
  18.262054   80.014244   48.37233   -75.03457  ]
输出数据(dst_gm): 
[ 0  0  0  0  0  8  0  0  0  4  0  0 16 32  0  0  0  0  0  0 32  0  4 16
  0  0  0  0  0  0  0  0]

样例模板

#include "kernel_operator.h"
template <typename T> class KernelCmp {
public:
    __aicore__ inline KernelCmp() {}
    __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t* src0Gm, __gm__ uint8_t* src1Gm, __gm__ uint8_t* dstGm,
        uint32_t dataSize, AscendC::CMPMODE mode)
    {
        srcDataSize = dataSize;
        dstDataSize = srcDataSize / AscendC::AscendCUtils::GetBitSize(sizeof(uint8_t));
        cmpMode = mode;
        src0Global.SetGlobalBuffer((__gm__ T*)src0Gm);
        src1Global.SetGlobalBuffer((__gm__ T*)src1Gm);
        dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ uint8_t*)dstGm);
        pipe.InitBuffer(inQueueSrc0, 1, srcDataSize * sizeof(T));
        pipe.InitBuffer(inQueueSrc1, 1, 16 * sizeof(T));
        pipe.InitBuffer(outQueueDst, 1, dstDataSize * sizeof(uint8_t));
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
        CopyIn();
        Compute();
        CopyOut();
    }
private:
    __aicore__ inline void CopyIn()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> src0Local = inQueueSrc0.AllocTensor<T>();
        AscendC::LocalTensor<T> src1Local = inQueueSrc1.AllocTensor<T>();
        AscendC::DataCopy(src0Local, src0Global, srcDataSize);
        AscendC::DataCopy(src1Local, src1Global, 16);
        inQueueSrc0.EnQue(src0Local);
        inQueueSrc1.EnQue(src1Local);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> src0Local = inQueueSrc0.DeQue<T>();
        AscendC::LocalTensor<T> src1Local = inQueueSrc1.DeQue<T>();
        AscendC::LocalTensor<uint8_t> dstLocal = outQueueDst.AllocTensor<uint8_t>();
        AscendC::PipeBarrier<PIPE_ALL>();
        T src1Scalar = src1Local.GetValue(0);
        AscendC::PipeBarrier<PIPE_ALL>();
        AscendC::CompareScalar(dstLocal, src0Local, static_cast<T>(src1Scalar), cmpMode, srcDataSize);
        outQueueDst.EnQue<uint8_t>(dstLocal);
        inQueueSrc0.FreeTensor(src0Local);
        inQueueSrc1.FreeTensor(src1Local);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        AscendC::LocalTensor<uint8_t> dstLocal = outQueueDst.DeQue<uint8_t>();
        AscendC::DataCopy(dstGlobal, dstLocal, dstDataSize);
        outQueueDst.FreeTensor(dstLocal);
    }
private:
    AscendC::TPipe pipe;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> inQueueSrc0, inQueueSrc1;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 1> outQueueDst;
    AscendC::GlobalTensor<T> src0Global, src1Global;
    AscendC::GlobalTensor<uint8_t> dstGlobal;
    uint32_t srcDataSize = 0;
    uint32_t dstDataSize = 0;
    AscendC::CMPMODE cmpMode;
};
template <typename T>
__aicore__ void main_cpu_cmp_sel_demo(__gm__ uint8_t* src0Gm, __gm__ uint8_t* src1Gm, __gm__ uint8_t* dstGm, uint32_t dataSize, AscendC::CMPMODE mode)
{
    KernelCmp<T> op;
    op.Init(src0Gm, src1Gm, dstGm, dataSize, mode);
    op.Process();
}

父主题： 比较指令