BroadCast

功能说明

将输入按照输出shape进行广播。

比如A的shape为(2,1)，广播的目标shape为(2,16)，则会将原来的一列扩展为相同的16列。

输入数据: 
[[ 1]
 [ 2]]
输出数据: 
[[ 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1]
 [ 2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2]]

实现原理

以float类型，ND格式，[m, 1]广播到[m, k]为例，描述BroadCast高阶API内部算法框图，如下图所示。

图1 BroadCast算法框图

计算过程分为如下几步，均在Vector上进行：

1. brcb步骤：将每个元素广播为一个datablock；
2. Copy步骤：将每个datablock均复制为多个datablock，k对齐场景下即为结果y；
3. 对于k非对齐的场景，再使用GatherMask截取[m, k]个元素， 其中k'表示k向上对齐32B的大小。

函数原型

• 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间

  1 2	template <typename T, int32_t dim, int32_t axis, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void BroadCast(LocalTensor<T> &dstLocal, const LocalTensor<T> &srcLocal, const uint32_t dstShape[dim], const uint32_t srcShape[dim], LocalTensor<uint8_t> &sharedTmpBuffer)

• 接口框架申请临时空间

  1 2	template <typename T, int32_t dim, int32_t axis, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void BroadCast(LocalTensor<T> &dstLocal, const LocalTensor<T> &srcLocal, const uint32_t dstShape[dim], const uint32_t srcShape[dim])

该接口需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持开发者通过sharedTmpBuffer入参传入和接口框架申请两种方式。

• 通过sharedTmpBuffer入参传入，使用该tensor作为临时空间进行处理，接口框架不再申请。该方式开发者可以自行管理sharedTmpBuffer内存空间，并在接口调用完成后，复用该部分内存，内存不会反复申请释放，灵活性较高，内存利用率也较高。
• 接口框架申请临时空间，开发者无需申请，但是需要预留临时空间的大小。

通过sharedTmpBuffer传入的情况，开发者需要为tensor申请空间；接口框架申请的方式，开发者需要预留临时空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下：通过GetBroadCastMaxMinTmpSize中提供的接口获取需要预留空间范围的大小。

参数说明

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

约束说明

• 操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束。
• 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
• 当前仅支持ND格式的输入，不支持其他格式。
• dim目前仅支持1或者2， axis目前仅支持0或者1。
• 对于Atlas推理系列产品AI Core，在dim=2，axis=1时，srcShape[0]32B对齐
• 在dim=2，axis=0时，要求srchShape[1]32B对齐

调用示例

#include "kernel_operator.h"

template <typename T, int32_t dim, int32_t axis>
class KernelBroadCast {
public:
    __aicore__ inline KernelBroadCast()
    {}
    __aicore__ inline void Init(
        GM_ADDR srcGm, GM_ADDR dstGm, const uint32_t dstShape[dim], const uint32_t srcShape[dim])
    {
        for (uint32_t i = 0; i < dim; i++) {
            srcSize *= srcShape[i];
            dstSize *= dstShape[i];
        }
        srcGlobal.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ T *>(srcGm), srcSize);
        dstGlobal.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ T *>(dstGm), dstSize);

        pipe.InitBuffer(inQueueX, 1, srcSize * sizeof(T));
        pipe.InitBuffer(outQueue, 1, dstSize * sizeof(T));
        dstShape_ = dstShape;
        srcShape_ = srcShape;
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
        CopyIn();
        Compute();
        CopyOut();
    }

private:
    __aicore__ inline void CopyIn()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> srcLocal = inQueueX.AllocTensor<T>();
        AscendC::DataCopy(srcLocal, srcGlobal, srcSize);
        inQueueX.EnQue(srcLocal);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> dstLocal = outQueue.AllocTensor<T>();
        AscendC::LocalTensor<T> srcLocal = inQueueX.DeQue<T>();
        AscendC::BroadCast<T, dim, axis>(dstLocal, srcLocal, dstShape_, srcShape_);
        outQueue.EnQue<T>(dstLocal);
        inQueueX.FreeTensor(srcLocal);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> dstLocal = outQueue.DeQue<T>();
        AscendC::DataCopy(dstGlobal, dstLocal, dstSize);
        outQueue.FreeTensor(dstLocal);
    }

private:
    AscendC::GlobalTensor<T> srcGlobal;
    AscendC::GlobalTensor<T> dstGlobal;

    AscendC::TPipe pipe;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> inQueueX;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 1> outQueue;
    const uint32_t *dstShape_{nullptr};
    const uint32_t *srcShape_{nullptr};
    int32_t srcSize{1};
    int32_t dstSize{1};
};

template <typename T, int32_t dim, int32_t axis>
__aicore__ void kernel_broadcast_operator(
    GM_ADDR srcGm, GM_ADDR dstGm, const uint32_t dstShape[dim], const uint32_t srcShape[dim])
{
    KernelBroadCast<T, dim, axis> op;
    op.Init(srcGm, dstGm, dstShape, srcShape);
    op.Process();
}

输入数据(srcTensor): 
[[ 1]
 [ 2]
 [ 3]
 [ 4]
 [ 5]
 [ 6]
 [ 7]
 [ 8]
 [ 9]
 [10]
 [11]
 [12]
 [13]
 [14]
 [15]
 [16]]
输出数据(dstLocal): 
[[ 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1]
 [ 2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2]
 [ 3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3]
 [ 4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4]
 [ 5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5]
 [ 6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6]
 [ 7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7]
 [ 8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8]
 [ 9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9]
 [10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10]
 [11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11]
 [12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12]
 [13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13]
 [14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14]
 [15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15]
 [16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16]]