FusedMulAdd
功能说明
按元素将src0Local和dstLocal相乘并加上src1Local，最终结果存放入dstLocal。计算公式如下，其中PAR表示矢量计算单元一个迭代能够处理的元素个数：
函数原型
- tensor前n个数据计算
template <typename T> __aicore__ inline void FusedMulAdd(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 FusedMulAdd(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& src0Local, const LocalTensor<T>& src1Local, uint64_t mask[2], const uint8_t repeatTimes, const BinaryRepeatParams& repeatParams)；
- mask连续模式
template <typename T, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void FusedMulAdd(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& src0Local, const LocalTensor<T>& src1Local, uint64_t mask, const uint8_t repeatTimes, const BinaryRepeatParams& repeatParams);
- mask逐bit模式
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。
|
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。 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推理系列产品AI Core，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。 两个源操作数的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：half/float Atlas推理系列产品AI Core，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。
|
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 |
控制操作数地址步长的数据结构。结构体内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。 该数据结构的定义请参考BinaryRepeatParams。 相邻迭代间的地址步长参数说明请参考Repeat stride（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Block stride（同一迭代内不同datablock的地址步长）。 |
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推理系列产品AI Core
约束说明
- 使用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。
- 操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束。
调用示例
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双目指令样例模板更多样例中的Compute函数即可。
- 高维切分计算接口样例-mask连续模式（half类型输入）
uint64_t mask = 128; // repeatTimes = 2, 一次迭代计算128个数, 共计算256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 FusedMulAdd(dstLocal, src0Local, src1Local, mask, 2, { 1, 1, 1, 8, 8, 8 }); - 高维切分计算接口样例-mask逐bit模式（half类型输入）
uint64_t mask[2] = { UINT64_MAX, UINT64_MAX }; // repeatTimes = 2, 一次迭代计算128个数, 共计算256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 FusedMulAdd(dstLocal, src0Local, src1Local, mask, 2, { 1, 1, 1, 8, 8, 8 }); - tensor前n个数据计算样例（half类型输入）
FusedMulAdd(dstLocal, src0Local, src1Local, 256);
结果示例如下：
输入数据(src0Local):
[ 51.4 25.92 28.3 26.62 -4.523 -93.6 8.71 21.02
-49.8 -80.4 95.94 4.74 70.25 -60.38 79.5 -18.19
79.1 -66.7 62.5 83.6 -73.1 72.56 -63.03 81.3
-62.28 -49.94 -78.7 56.2 -52.97 66.2 43.94 13.43
43.06 51.16 34.16 -64.56 -73.1 -94.7 -68.94 73.06
-93.4 -46.62 -83.75 15.46 32.88 -76.4 53.84 70.6
-3.455 -88.4 -65.75 -16.1 88.9 -70.56 -69.44 -11.91
-77.06 76.06 22.73 91.25 -96.06 64.4 13.1 30.56
-99.2 -98.56 58.1 31.92 -56.47 -72.7 -42.94 49.1
98.44 83.75 -4.336 30.03 33.2 -54.78 -21.19 -57.22
-61.34 -39.8 -29.44 -16.12 38.4 -71.6 -28.52 63.62
36. 61.38 26.69 -16.34 92.2 -67.7 -92.75 -41.16
-85.44 -91.2 -22.31 -47.38 -27.28 -77.44 64. -78.56
52.22 -61.8 -84.94 -64.7 91.3 64.56 67.25 65.44
58.7 64.7 -75.06 -44.7 -22.05 71.7 78.9 34.7
-26.88 39.7 -83.3 0.6274 -34.56 -94.7 -7.027 86.1
-15.18 63.47 39. -53.1 54.53 75.44 32.53 -78.3
-22.34 74.7 -4.312 -33.2 2.19 98.25 -14.66 34.88
6.746 88.5 -55.03 88.25 -79.56 -61.62 82.3 47.47
-17.19 45.72 -71.4 -93.5 -32.84 -40. 49.88 27.98
-70.56 -47.6 76.25 54.62 -62.06 -13.484 86.94 21.81
-54.53 2.236 -25.16 86.75 -45.97 -44.5 -54. -53.6
-23.33 58.62 -48.16 -17.52 87.75 -60.7 -80.6 74.5
66.4 70.7 -34.28 -3.43 -88.5 -43.56 -22.9 -93.5
-95.75 -90.6 57.97 -60.06 75.94 -92.3 -15.87 38.5
37.34 -80.56 71.25 69. 36.25 55.53 74.75 31.1
-8.445 2.152 95.75 -4.777 9.41 97.8 -64.75 90.94
38.84 16.8 -17.44 87. -11.336 98.1 -94.6 -76.2
-20.14 18.1 -90.4 51.84 -22.88 20.33 45.38 96.06
-68.56 -57.66 61.78 -78.3 76. -26.23 27.36 -52.5
-90.4 23.78 -47.7 -36. 68.4 -59.2 -59.28 32.12
-44.84 -2.428 -9.266 57.44 66.25 -62.8 92.8 50.75 ]
输入数据(src1Local):
[-43.1 -90. -0.7295 49.28 -52.12 -55.53 99.6
94.4 62.56 20.67 -25.4 -70.6 43.44 57.97
5.355 38.66 -67.3 -26.72 43.7 -81.06 54.47
-71.3 84.8 92.9 49.88 -49.94 79.75 -71.8
6.5 42.3 22.44 6.64 -83.6 -24.3 -97.06
43.47 -31.06 -9.55 -7.734 -30.27 70.3 10.91
55.72 60.03 85.8 -21.86 -34.28 -1.962 -11.18
-20.4 53.34 -44.72 9.28 -40.44 19.42 62.66
-84.75 39.1 45.9 -89.56 70.94 99.5 16.62
-36.7 -26.2 87.06 -87.94 19. -30.12 16.94
-85.44 -17.06 33.28 -49.84 -24.78 -58.25 27.81
-23.48 81.06 82.94 -35.88 -4.47 -74.7 85.
-18.22 -67.5 76.5 96.1 -32.4 -45.56 21.53
-28.5 88. -0.1978 -20.34 -44.53 -13.27 -7.93
33.3 89.8 49.12 -19.84 48.38 83.9 53.
-65.6 62.97 76.75 -74.4 -23.19 73.1 -9.38
-31.86 69.44 -52.47 -75.94 54.78 78.94 -74.9
-0.01271 21.88 -82.9 -34.44 20.56 64.25 7.57
-63.6 -78.44 19.06 67.25 34.62 82.4 15.6
84.06 75.06 -97.94 -41.12 -77.75 35.3 88.
-2.758 -4.36 34.8 73.94 -33.28 -24.5 53.38
-54.3 19.14 57.1 43.4 -39.4 16.36 24.94
-42.94 -26.25 27.92 -35.44 79.94 42.12 -62.72
90. 98.75 -8.22 79. -96.94 -91.1 -32.94
64.4 -78.56 -49.56 10.23 82.9 -27. 7.023
-42.7 -25.67 -42.34 22.72 98.56 69.2 -72.9
60.28 -43.94 73.06 -28.31 37.5 84.8 -1.514
81.7 -68.3 46.3 66. 86.44 -26.78 -52.72
-3.766 -17.95 87.6 -93.5 9.13 58.25 44.62
2.64 90.25 -42.16 -50.62 18.48 -3.156 36.16
82.4 26.44 69.8 -47.56 -54.72 58.88 -16.77
58.44 -5.62 -38.88 40.44 -87.94 33.25 68.94
-73.2 3.64 45.3 -59.1 -69.9 -94.5 16.02
12.11 91.56 -30.4 -47.56 56.84 -17.06 60.
-31.33 50. -40.44 9.17 31.9 -51.2 -34.72
-11.43 19.58 -89.6 -61.53 -98.25 94.94 43.8
-6.848 -99. 99.9 -28.66 ]
输入数据（dstLocal）：
[-18.36 44.94 32.34 -50. -99.5 89.4 1.568
61.4 -36. -46.28 54.88 14.92 61.2 -16.14
42.72 87.25 -2.787 -66.8 58.3 23.94 89.
-78.56 -38.94 -78.25 52.6 77.94 84.4 -63.94
90.7 51.97 84.1 99.3 -70.1 -3.691 4.16
24.98 -91.94 91.2 65.3 -47.28 68.1 -60.2
-90.4 0.1636 9.32 51.4 10.45 46.9 42.78
-38.2 -39.25 -79.1 52.2 56.03 -20.72 -25.81
27.5 -42.94 -71.6 -73.2 -16.45 99. -16.
-75.94 -18.44 6.92 -54.66 12.016 35.53 65.6
84.4 55.28 34.16 -69.5 -0.4287 -83.1 -30.69
86.06 -67.56 -97.56 -23.44 73.56 -29.84 -0.49
-78.44 -17.45 -19.47 57.12 28.31 -86.8 95.44
82.4 40.53 92.7 20.36 -77.75 -44.62 -21.
-63.44 71. -32.2 66.7 46.94 -95.3 -71.8
-1.351 20.95 -84.44 33.28 -55.2 10.17 22.27
-26.42 -76.06 90. 44.2 -80.4 -94.25 -9.055
15.44 75.94 -40.47 -43.78 18.31 -5.586 -55.1
-95.9 82.5 75.6 -76.25 -83.6 -70. -54.16
56.62 64.56 -97.06 93.5 -58.8 7.746 -12.164
53.06 -56.72 97.7 -11.07 68.2 -77.3 77.8
-41.44 -14.21 -48.56 -40.5 88.44 85.5 -92.25
-8.39 -41.78 27.44 85.44 40.8 -80.2 38.94
-7.598 3.83 74. -97.06 -84.3 74.9 -88.6
-92.3 -34.97 65.8 -60.8 39.06 -19.64 65.4
5.336 -0.07324 -52.16 70.44 11.75 4.72 77.8
-62.9 80.3 -24.66 62.84 -98.75 -58.88 -90.4
31.53 70.44 -97.7 64.8 -7.203 -28.3 30.5
-48.75 -89.06 25.94 -81.06 -62.72 -65.4 79.4
-90.7 65.6 79.56 -21.22 -0.1489 83.44 -29.86
-75.9 29.75 53.34 47.66 18.02 92.7 90.56
8.2 -98.6 -40.53 15.484 28.47 -49.28 24.05
-23. -0.0836 50.5 -70.1 -96.9 -10.23 -19.34
-86.6 63.38 -88.4 92.5 -16.52 -94.7 -92.1
82.2 -35.94 -67.5 -46.03 -70.44 -54.44 -85.5
48.72 -61.25 41. -51.25 -50.4 -50.66 51.84
-52.9 11.086 -74.1 50.66 ]
输出数据(dstLocal):
[ -987. 1075. 914.5 -1282. 398. -8424.
113.3 1384. 1856. 3740. 5240. 0.0625
4344. 1032. 3402. -1548. -287.8 4428.
3688. 1921. -6452. -5772. 2538. -6272.
-3226. -3942. -6560. -3664. -4796. 3482.
3718. 1341. -3104. -213.1 45.06 -1570.
6692. -8640. -4512. -3484. -6288. 2816.
7624. 62.56 392.2 -3948. 528.5 3310.
-159. 3354. 2634. 1228. 4648. -3994.
1458. 370. -2204. -3226. -1582. -6768.
1652. 6472. -193. -2356. 1803. -595.
-3264. 402.5 -2036. -4756. -3708. 2696.
3396. -5868. -22.92 -2554. -990.5 -4740.
1512. 5668. 1402. -2932. 804. 92.9
-3030. 1182. 631.5 3730. 986.5 -5372.
2568. -1374. 3824. -6272. -1908. 3156.
3798. 1907. 1448. -3274. 927. -5184.
3052. 7572. -3696. 17.88 -1717. 5540.
2964. -3588. 757. 1448. -1583. -4852.
-6808. -2050. 1827. -6676. -789. 535.5
-2019. -1689. 3614. 32.06 257.5 5224.
610. 7024. -1129. -4772. -3228. 3798.
-2938. 4356. 2176. 7504. -2132. -4468.
1.906 491.8 113.44 -5576. -1397. -312.
426.8 -6868. -4232. -3710. 1150. 3050.
-3290. 4160. -1454. -4192. 556. 3880.
-873. -3454. 2116. -2202. -2810. 451.5
390.8 4034. 6104. 1040. 6416. -1966.
5096. -156.8 -1706. -5264. -1713. 847.
-3522. -328.8 -23.97 -3100. -3370. -107.2
483.2 -4796. 5132. 5940. -1564. 4416.
3424. 286.8 8000. -1292. -1681. 9184.
-6136. 739.5 -1667. -1885. -3706. 8208.
-324. -3214. -2332. 5328. 5700. -6252.
2468. 4376. -1637. 13.86 -707.5 -28.1
-7180. -115.7 571.5 4612. -1222. 8488.
3502. 196.2 1714. -3564. -135. 2706.
4696. -1763. 390. 2.129 -4520. -3696.
2146. -302.5 -861.5 -8304. -4252. 5064.
5668. 1350. -7212. 2476. 2216. 1937.
6060. -1086. 3390. 1909. -5884. -2896.
3650. 1227. 2236. 24.12 564. 3022.
-3512. -795.5 -6780. 2542. ]
父主题： 双目指令
