Gather

功能说明

给定输入的张量和一个地址偏移张量，Gather指令根据偏移地址将输入张量按元素收集到结果张量中。

函数原型

tensor前n个数据计算

        
             template <typename T>
__aicore__ inline void Gather(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const LocalTensor<uint32_t>& srcOffsetLocal, const uint32_t srcBaseAddr, const uint32_t count)

tensor高维切分计算

mask逐bit模式

          
               template <typename T>
__aicore__ inline void Gather(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const LocalTensor<uint32_t>& srcOffsetLocal, const uint32_t srcBaseAddr, const uint64_t mask[], const uint8_t repeatTimes, const uint16_t dstRepStride)

mask连续模式

          
               template <typename T>
__aicore__ inline void Gather(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const LocalTensor<uint32_t>& srcOffsetLocal, const uint32_t srcBaseAddr, const uint64_t mask, const uint8_t repeatTimes, const uint16_t dstRepStride)

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。 Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：int16_t/uint16_t/int32_t/uint32_t/float/half/bfloat16_t Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：int16_t/uint16_t/int32_t/uint32_t/float/half Atlas 200/500 A2推理产品，支持的数据类型为：uint8_t/int8_t/uint16_t/int16_t/half/uint32_t/int32_t/float

表2 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。
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。数据类型和dstLocal保持一致。
srcOffsetLocal	输入	每个元素在src中对应的地址偏移。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。该偏移量相对于src的起始基地址而言。单位为Bytes。地址偏移要大于等于0，取值应保证src元素类型位宽对齐，否则会导致非预期行为；同时需要保证偏移地址后不能超出UB大小数据的范围。针对以下型号，地址偏移的取值范围不超出uint32_t的范围即可。 Atlas推理系列产品AI Core Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品针对以下型号，地址偏移的取值范围如下：当操作数为8位时，取值范围为[0, 2¹⁶-1]；当操作数为16位时，取值范围为[0, 2¹⁷-1]，当操作数为32位或者64位时，不超过uint32_t的范围即可，超出取值范围可能导致非预期输出。 Atlas 200/500 A2推理产品
srcBaseAddr	输入	srcLocal的起始基地址，单位为Bytes。取值应保证src元素类型位宽对齐，否则会导致非预期行为。
count	输入	执行处理的数据个数，不得超过srcLocal和srcOffsetLocal的元素个数。
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8位或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8位或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	指令迭代次数，每次迭代完成8个datablock（32Bytes）的数据收集，数据范围：repeatTimes∈[0,255]。
dstRepStride	输入	相邻迭代间的地址步长，单位是datablock（32Bytes）。

支持的型号

Atlas推理系列产品AI Core

Atlas 200/500 A2推理产品

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。
为了节省地址空间，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），支持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），不支持源操作数与目的操作数在迭代间存在依赖。例如当第N次迭代的目的操作数是第N+1次的源操作数时，不支持地址重叠。

调用示例

      
       
         
         
           #include "kernel_operator.h"
template <typename T>
class GatherTest {
public:
    __aicore__ inline GatherTest() {}
    __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t* dstGm, __gm__ uint8_t* srcGm,
        __gm__ uint8_t* srcOffsetGm, const uint32_t count)
    {
        m_elementCount = count;
        m_dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ T*)dstGm);
        m_srcGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ T*)srcGm);
        m_srcOffsetGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ uint32_t*)srcOffsetGm);
        m_pipe.InitBuffer(m_queIn, 2, m_elementCount * sizeof(uint32_t));
        m_pipe.InitBuffer(m_queOut, 2, m_elementCount * sizeof(uint32_t));
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
        CopyIn();
        Compute();
        CopyOut();
    }
private:
    __aicore__ inline void CopyIn()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> srcLocal = m_queIn.AllocTensor<T>();
        AscendC::DataCopy(srcLocal, m_srcGlobal, m_elementCount);
        m_queIn.EnQue(srcLocal);
        AscendC::LocalTensor<uint32_t> srcOffsetLocal = m_queIn.AllocTensor<uint32_t>();
        AscendC::DataCopy(srcOffsetLocal, m_srcOffsetGlobal, m_elementCount);
        m_queIn.EnQue(srcOffsetLocal);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> srcLocal = m_queIn.DeQue<T>();
        AscendC::LocalTensor<uint32_t> srcOffsetLocal = m_queIn.DeQue<uint32_t>();
        AscendC::LocalTensor<T> dstLocal = m_queOut.AllocTensor<T>();
        srcLocal.SetSize(m_elementCount);
        AscendC::Gather(dstLocal, srcLocal, srcOffsetLocal, (uint32_t)0, m_elementCount);
        m_queIn.FreeTensor(srcLocal);
        m_queIn.FreeTensor(srcOffsetLocal);
        m_queOut.EnQue(dstLocal);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> dstLocal = m_queOut.DeQue<T>();
        AscendC::DataCopy(m_dstGlobal, dstLocal, m_elementCount);
        m_queOut.FreeTensor(dstLocal);
    }
private:
    AscendC::TPipe m_pipe;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> m_queCalc;
    AscendC::GlobalTensor<T> m_valueGlobal;
    uint32_t m_concatRepeatTimes;
    uint32_t m_sortRepeatTimes;
    uint32_t m_extractRepeatTimes;
    uint32_t m_elementCount;
    AscendC::GlobalTensor<uint32_t> m_srcOffsetGlobal;
    AscendC::GlobalTensor<T> m_srcGlobal;
    AscendC::GlobalTensor<T> m_dstGlobal;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 2> m_queIn;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 2> m_queOut;
}; // class GatherTest
extern "C" __global__ __aicore__ void kernel_gather(GM_ADDR dstGm, GM_ADDR srcGm, GM_ADDR srcOffsetGm)
{
    GatherTest<half> op; 
    op.Init(dstGm, srcGm, srcOffsetGm, 128);
    op.Process();
}

          

        

      
     

结果示例：

输入数据srcOffsetLocal:
[254 252 250 ... 4 2 0]
输入数据srcLocal（128个half类型数据）: 
[0 1 2 ... 125 126 127]
输出数据dstGlobal:
[127 126 125 ... 2 1 0]

父主题： 数据分散/数据收集