ShiftRight
功能说明
源操作数内每个element做右移，右移的位数由输入参数scalar决定。
对数据类型uint16_t/uint32_t的源操作数做逻辑右移，对数据类型int16_t/int32_t的源操作数做算术右移。
逻辑右移为去掉最低位，最高位填充为0。
算术右移为去掉最低位，最高位复制符号位。
例：数据类型uint16_t，二进制数 1010101010101010，逻辑右移一位结果为 0101010101010101；
数据类型int16_t，二进制数 1010101010101010，算术右移一位结果为 1101010101010101；
数据类型int16_t，二进制数 1010101010101010，算术右移三位结果为 1111010101010101。
函数原型
- tensor前n个数据计算
1 2
template <typename T, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void ShiftRight(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const T& scalarValue, const int32_t& calCount)
- tensor高维切分计算
- mask逐bit模式
1 2
template <typename T, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void ShiftRight(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const T& scalarValue, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTimes, const UnaryRepeatParams& repeatParams，bool roundEn = false)
- mask连续模式
1 2
template <typename T, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void ShiftRight(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const T& scalarValue, uint64_t mask, const uint8_t repeatTimes, const UnaryRepeatParams& repeatParams，bool roundEn = false)
- mask逐bit模式
dstLocal和srcLocal使用TensorTrait类型时，其数据类型TensorTrait和scalarValue的数据类型（对应TensorTrait中的LiteType类型）不一致。因此新增模板类型U表示scalarValue的数据类型，并通过std::enable_if检查T中萃取出的LiteType和U是否完全一致，一致则接口通过编译，否则编译失败。接口原型定义如下：
- tensor前n个数据计算
1 2
template <typename T, typename U, bool isSetMask = true, typename std::enable_if<IsSameType<PrimT<T>, U>::value, bool>::type = true> __aicore__ inline void ShiftRight(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const U& scalarValue, const int32_t& calCount)
- tensor高维切分计算
- mask逐bit模式
1 2
template <typename T, typename U, bool isSetMask = true, typename std::enable_if<IsSameType<PrimT<T>, U>::value, bool>::type = true> __aicore__ inline void ShiftRight(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const U& scalarValue, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTimes, const UnaryRepeatParams& repeatParams, bool roundEn)
- mask连续模式
1 2
template <typename T, typename U, bool isSetMask = true, typename std::enable_if<IsSameType<PrimT<T>, U>::value, bool>::type = true> __aicore__ inline void ShiftRight(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const U& scalarValue, uint64_t mask, const uint8_t repeatTimes, const UnaryRepeatParams& repeatParams, bool roundEn)
- mask逐bit模式
参数说明
参数名 |
描述 |
|---|---|
T |
操作数数据类型。 |
U |
scalarValue数据类型。 |
isSetMask |
是否在接口内部设置mask模式和mask值。
|
参数名称 |
类型 |
说明 |
|---|---|---|
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 A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：uint16_t/int16_t/uint32_t/int32_t Atlas 200/500 A2推理产品，支持的数据类型为：uint16_t/int16_t/uint32_t/int32_t |
srcLocal |
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。 数据类型需要与目的操作数保持一致。 Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：uint16_t/int16_t/uint32_t/int32_t Atlas 200/500 A2推理产品，支持的数据类型为：uint16_t/int16_t/uint32_t/int32_t |
scalarValue |
输入 |
源操作数，数据类型需要与目的操作数Tensor中的元素数据类型保持一致。 当src为uint16_t/int16_t类型时，scalar取值范围：[0, 16]。 当src为uint32_t/int32_t类型时，scalar取值范围：[0, 32]。 Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：uint16_t/int16_t/uint32_t/int32_t Atlas 200/500 A2推理产品，支持的数据类型为：uint16_t/int16_t/uint32_t/int32_t |
calCount |
输入 |
输入数据元素个数。 参数取值范围和操作数的数据类型有关，数据类型不同，能够处理的元素个数最大值不同。 矢量计算单元，每个迭代读取连续256 Bytes数据进行计算，通过多次迭代完成所有数据的读取与计算。所以当操作数为16位时，calCount∈[1，128*255]，255表示迭代次数的最大值，128表示每次迭代内能够处理128个16位数据；当操作数为32位时，calCount∈[1，64*255]，64表示每次迭代内能够处理64个32位数据。 |
mask |
输入 |
|
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。 |
repeatParams |
输入 |
元素操作控制结构信息，具体请参考UnaryRepeatParams。 |
roundEn |
输入 |
舍入功能使能开关，支持数据类型：bool，true为使能，false为不使能。仅当src为int16_t/int32_t类型时使能有效。 例：使能舍入功能，src数据类型为int16_t，将src算数右移5位，如果src_ele二进制数中的第5位为1，则dst_ele值为对src_ele算术右移5后加1。 src_ele = 17 = 0b0000000000010001 第五位为1 dst_ele = arithmetic_righ_shift(src_ele, 5) + 1 = 0b0000000000000000 + 1 = 0b0000000000000001 Atlas 200/500 A2推理产品，不支持使能舍入功能，仅支持传入false。 |
返回值
无
支持的型号
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：
- 对于单次repeat（repeatTimes=1），且源操作数与目的操作数之间要求100%完全重叠，不支持部分重叠。
- 对于多次repeat（repeatTimes>1），操作数与目的操作数之间存在依赖的情况下，即第N次迭代的目的操作数是第N+1次的源操作数，不支持地址重叠的。
- 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
1 2 3 4 5 6
uint64_t mask = 128; int16_t scalar = 2; // repeatTimes = 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 AscendC::ShiftRight(dstLocal, srcLocal, scalar, mask, 4, { 1, 1, 8, 8 }, false);
- tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式
1 2 3 4 5 6
uint64_t mask[2] = { UINT64_MAX, UINT64_MAX }; int16_t scalar = 2; // repeatTimes = 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 AscendC::ShiftRight(dstLocal, srcLocal, scalar, mask, 4, {1, 1, 8, 8}, false);
- tensor前n个数据计算样例
1 2
int16_t scalar = 2; AscendC::ShiftRight(dstLocal, srcLocal, scalar, 512);
输入数据(src0Local): [1 2 3 ... 512] 输入数据 scalar = 2 输出数据(dstLocal): [0 0 0 1 1 1 1 ... 128]
